Ingeniería Civil Electrónica

Actualmente la sequía se ha convertido en un grave problema a nivel naciona e internacional, esto debido en buena parte a la desertificación y al cambio climático. En este contexto, muchos condominios que comparten una misma fuente hídrica sufren de un mal uso de este recurso por parte de algunas viviendas que consumen agua de forma desmedid, donde además no se cuenta con un registro ni consecuencias rápidas cuando hay un consumo excesivo. Debido a esto surge la necesidad de crear un sistema nuevo a nivel nacional, robusto a largas distancias u obstáculos, de bajo consumo, de control centralizado y capaz de monitorear y controlar de forma simple el consumo de agua por parte de un administrador de un condominio. El cual previamente y en mutuo acuerdo con los propietarios asigna tanto un límite mensual de consumo como una penalización, en la capacidad de consumo a quienes sobrepasen el límite acordado. Para lo cual, este trabajo implementa una solución utilizando nodos IoT conectados con sensores de agua y válvulas; el protocolo LoRaWAN para la comunicación robusta; el SaaS The Things Network (Community Edition) para coordinar los dispositivos; diversos programas para gestionar los datos y permitir la interacción con el administrador; bases de datos, para el almacenamiento y un servidor HTTPS para recibir retrollamadas provenientes de la nube TTN. Finalmente mediante las pruebas realizadas se logra validar la posibilidad de usar el sistema realizado para monitorear y controlar el uso de agua en condominios.

Obtener una red neuronal de detección de objetos en imágenes con buena precisión y exhaustiva- dad requiere de tiempo y de recolección información. Este trabajo consiste en la creación de una aplicación web que, para el desarrollo de conjuntos de datos, entrenamiento de redes neuronales, y evaluación y comparación de estas redes. El trabajo realizado consiste en el diseño e implementación de una aplicación web que entrega herramientas para facilitar el trabajo en las distintas etapas que componen el proceso de obtención de un buen modelo de red neuronal entrenado. Se parte desde la base, el etiquetado de imágenes y formación de un conjunto de datos, para luego cubrir el entrenamiento mismo de las redes, y finalmente se entrega una herramienta que permite evaluar el desempeño de la misma red, para tener argumentos cualitativos que permitan al usuario tomar decisiones como utilizar la red que ha entrenado o someterla a un nuevo proceso de entrenamiento. Esta aplicación entrega herramientas manuales y procesos semi automáticos para la generación de conjuntos de datos mediante el uso de la misma red neuronal que se entrenan en el sistema, los que a su vez pueden ser utilizados para entrenar nuevos modelos de redes neuronales, generando así un cırculo virtuoso que permite obtener redes con mejores detecciones. La conclusión final de este trabajo es que se presenta una herramienta que permite acelerar el proceso de etiquetado de imágenes y la generación de conjuntos, que puede administrar entrenamientos ´ de redes neuronales y comparar los resultados expuestos

Para contribuir a la industria hidráulica mediante la planificación urbana en regiones, con la detección de fugas en redes en comunas, se hace necesaria la representación fidedigna de la realidad de los sistemas de tipo hidráulico. Su uso facilita la posterior aplicación de métodos de optimización para mitigar los efectos dañinos causados por la sequía y escacez de agua. Esta optimización se facilita con un modelo hidráulico, ya que esto permite visualizar el comportamiento de las variables de la presión y flujo volumétrico para trabajar en la optimización. Los Modelados de tipo Hamiltoniano a Puerto han logrado ser de utilidad para la representación de la realidad en modelos de tipo electrónico, mecánico, entre otros, con un número no muy alto de variables a analizar. Este número reducido permite analizar el comportamiento de las variables de salida para aplicar diversos métodos de control y optimización para trabajos futuros. A pesar del punto anterior, no han habido demasiados intentos con modelos más complejos compuestos por una mayor cantidad de variables, como por ejemplo una red hidráulica de agua potable. Se plantean como objetivos de esta memoria el proponer un Modelo de tipo Hamiltoniano de una micro-red de agua potable y simularlo numéricamente a través de los programas de MATLAB y SIMULINK. Para ello, se plantea el armado de un modelo teórico en base a las ecuaciones que rigen el mundo hidráulico, y finalmente simular lo obtenido anteriormente. En la construcción de modelo resulta de vital importancia el conocer las variables que producen pérdidas en el modelo, debido a su efecto considerable en los resultados finales del modelo, las cuales se comparan con un modelo de referencia en la industria. Las evaluaciones a ejecutar son las siguientes: desarrollar un modelo coherente mediante un caso real y revisar el Sistema de Puerto Hamiltoniano obtenido con la finalidad de obtener un modelo simple que reproduzca de forma realista, una micro-red de agua potable, para posteriormente obtener conclusiones de los resultados. Esta memoria se efectuó en colaboración con la empresa Ingeniería MH Spa dedicada al modelado de redes de agua potable (AP) y aguas servidas (AS), al facilitar datos y simulaciones de modelos a través del programa WaterCAD ver sión 10.03, el cual consiste en un simulador especializado de modelos de redes de agua potable por medio de ecuaciones diferenciales parciales. Estos datos se obtuvieron por medio de reuniones e intercambio de correos con la representante de la empresa Ghislaine Rossel, las cuales fueron comparadas con las simulaciones hechas en esta memoria para ver como se desenvuelve el modelo hamiltoniano contra el modelo especializado de la industria.

La topología de convertidores multinivel ha tenido un fuerte impacto en aplicaciones de media tensión, y si bien ya es una tecnología consolidada, están en constante estudio y desarrollo con la finalidad de poder encontrar un equilibrio entre una topología simple y mejorar el rendimiento del convertidor. Hoy en día existen una multitud de topologías de convertidores multinivel, siendo la más popular y estudiada la NPC (Neutral Point Clamped), y si bien esta topología presenta grandes prestaciones, no está exenta de desventajas como las perdidas de conducción y conmutación que pueden experimentar los semiconductores de potencia. Así, a modo de repartir mejor estas perdidas, surge como alternativa el convertidor ANPC (Active Neutral Point Clamped). Este proyecto tiene por objetivo el diseño de un convertidor trifásico ANPC de tres niveles en su modo rectificador. Para ello se realiza un breve análisis sobre el estado del arte y el cómo ha evolucionado la tecnología de las rectificadores de la mano de los semiconductores de potencia, especialmente de la tecnología SiC MOSFET permitiendo alcanzar mayores puntos de operación. El convertidor de potencia se divide en etapas, lo que va a permitir el poder diseñarlo de manera modular. Se presentan los distintos requisitos que debe cumplir el convertidor, lo que va a permitir el poder diseñar cada unas de sus etapas, y en específico todos los componentes pasivos que se ven involucrados, además de los componentes necesarios, ya sea para la conexión, control, entro otros. Con base en los componentes diseñados, se presenta los componentes seleccionados que se necesita en cada etapa, realizando la debida justificación de su elección, ya sea por un punto de vista técnico, físico o económico. Posteriormente, se realiza el diseño de las placas de circuito impreso en el software Altium Designer, considerando normas y restricciones que se deben cumplir. Se considera el formato Eurocard para el diseño de los PCB. Se presentarán los resultados correspondientes de cada placa, considerando modelos esquemáticos, modelos 2D de la capa superior e inferior y los modelos 3D. Para cada placa se explicará el trazado de pistas y el porqué de diseñarlas ahí, la justificación del ancho de pista, como también la distancia entre pista, la distribución de los componentes y el espaciado que ocupan en la placa.

La inteligencia artificial y la generación de contenido artístico mediante las técnicas de Deep Learning, son campos de estudio que al año 2023 están en pleno auge. Existen algoritmos y frameworks capaces de generar distintos estilos de música entrenados con distintos géneros y estilos, cada uno con sus particularidades rítmicas. Para poder crear Ritmos House, se ha incluido al dataset elementos de baterías que cumplen con el patrón 4/4 y ritmos percusivos. También se implementa un algoritmo que permite corregir los archivos generados a distinta temperatura (entiéndase temperatura como parámetro de proporcionalidad de probabilidades, explicado más adelante) para que cumplan con el patrón y evaluar el mejor valor de ellos para que las pistas cumplan con el criterio “Four on the Floor”. Se establecen métodos de evaluación cuantitativos para la música, utilizando métricas como la Similitud del Coseno, la Distancia de Edición o de Levenshtein y una métrica específica en base al algoritmo utilizado nombrada Coeficiente de Similitud.