An inverse optimization strategy to determine single crystal mechanical behavior from polycrystal tests: Application to AZ31 Mg alloy

An inverse optimization strategy was developed to determine the single crystal properties from experimental results of the mechanical behavior of polycrystals. The polycrystal behavior was obtained by means of the finite element simulation of a representative volume element of the microstructure in which the dominant slip and twinning systems were included in the constitutive equation of each grain. The inverse problem was solved by means of the Levenberg-Marquardt method, which provided an excellent fit to the experimental results. The iterative optimization process followed a hierarchical scheme in which simple representative volume elements were initially used, followed by more realistic ones to reach the final optimum solution, leading to important reductions in computer time. The new strategy was applied to identify the initial and saturation critical resolved shear stresses and the hardening modulus of the active slip systems and extension twinning in a textured AZ31 Mg alloy. The results were in general agreement with the data in the literature but also showed some differences. They were partially explained because of the higher accuracy of the new optimization strategy but it was also shown that the number of independent experimental stress-strain curves used as input is critical to reach an accurate solution to the inverse optimization problem. It was concluded that at least three independent stress-strain curves are necessary to determine the single crystal behavior from polycrystal tests in the case of highly textured Mg alloys.

Implementación de sistema domótico con servidor Raspberry

Este proyecto consiste en el diseño e implementación un sistema domótico que puede ser instalado en una vivienda para controlar distintas variables ambientales y conseguir así la máxima comodidad de los habitantes de manera automática o manual según los gustos y necesidades de los usuarios. La característica principal de este sistema, es que cuenta con un funcionamiento distribuido donde entran en juego un servidor, encargado de tomar las decisiones generales para el comportamiento de la casa, y una serie de controladores esclavo cuya función es mantener constantes las variables ambientales con los valores fijados por el servidor. Así se consigue mantener la vivienda en una situación de bienestar constante para cualquier persona que se encuentre dentro. El sistema ha sido pensado de manera que se intenta reducir al máximo el cableado para facilitar su instalación por lo que la comunicación entre los distintos dispositivos se hace de manera inalámbrica por medio de un protocolo descrito en la norma IEEE 802.15.4 llamado ZigBee. Para ello se ha utilizado un módulo de comunicación wireless llamado Xbee, el cual permite la comunicación entre dos dispositivos. Para el control de dicho sistema distribuido se cuenta con una aplicación web, que mediante una interfaz gráfica permite al usuario controlar los distintos dispositivos dentro de la vivienda consiguiendo así controlar las variables ambientales a gusto del usuario. Dicha interfaz gráfica no depende de un software específico, sino que sólo es necesario un cliente http como podría ser Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, etc. Para integrar dicho sistema se ha usado un mini ordenador de bajo coste llamado RaspBerryPi, en el que se encuentra alojado un servidor Apache con el fin de gestionar y automatizar las variables ambientales. El control de los dipositivos encargados de modificar y estabilizar las variables ambientales se realiza mediante unos controladores genéricos implementados mediante mcontroladores 80C51F410, pertenecientes a la familia 80C51, y una serie de componentes y circuitería que permiten el correcto funcionamiento de éstos. Existen dos tipos de controladores distintos, los cuales son: Controlador Sensor: Encargados de las tomas de valores ambientales como puede ser la luz y la temperatura. Controladores Actuadores: Encargados de actuar sobre los dispositivos que modifican y estabilizan las variables ambientales como pueden ser la calefacción, tiras de leds de iluminación, persianas, alarmas, etc. El conjunto de la RaspBerryPi y los diferentes controladores forman el prototipo diseñado para este proyecto fin de carrera, el cual puede ser ampliado sencillamente para abarcar una amplia gama de posibilidades y funcionalidades dentro de la comodidad de una vivienda. ABSTRACT. The project described in this report consisted designing and implementing a home automation system that could be installed in a house in order to control environmental variables and thus get the maximum comfort of the inhabitant automatically or manually according to their tastes and needs. The main feature of this system consists in a distributed system, formed by a server which is responsible for making the main decisions of the actions performed inside the house. In addition, there are a series of slave controlers whose function consists in keeping the environmental variables within the values established by the server. Thus gets to keep the home in a situation of constant wellbeing to anyone who is inside. The system has been designed in order to reduce the amount of wire needed for the inter-connection of the devices, by means of wireless communication. The devices chosen for the solution are Xbee modules, which use the Zigbee protocol in order to comunicate one between each other. The Zigbee protocol is fully described in the IEEE 802.15.4 standard. A web application has been used to control the distributed system. This application allows users to control various devices inside the house and subsequently the different environmental variables. This implementation allows obtaining the maximum comfort by means of a very simple graphical interface. In addition, the Graphical User Interface (GUI) does not depend on any specific software. This means that it would only be necessary a http client (such as Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, etc.) for handling the application. The system has been integrated using a low-cost mini computer called RaspBerryPi.This computer has an Apache server allocated which allows to manage and to automatize the different environmental variables. Furthermore, for changing and stabilizing those variables, some generic controllers have been developed, based on mcontrollers 80C51F410. There have been developed mainly two different types of controllers: Sensor Controllers, responsible for measuring the different environmental values, such as light and temperature; and Actuator Controllers, which purpose is to modify and stabilize those environmental variables by actuating on the heating, the led lamps, the blinders, the alarm, etc. The combination of the RaspBerryPi and the different controllers conform the prototype designed during this project. Additionally, this solution could be easily expanded in order to intake further functionalities adapted to new needs that could arise in the future.

Toward Visual Autonomous Ship Board Landing of a VTOL UAV

In this paper we tackle the problem of landing a helicopter autonomously on a ship deck, using as the main sensor, an on-board colour camera. To create a test-bed, we first adequately simulate the movement of a ship landing platform on the Sea, for different Sea States, for different ships, randomly and realistically enough. We use a commercial parallel robot to get this movement. Once we had this, we developed an accurate and robust computer vision system to measure the pose of the helipad with respect to the on-board camera. To deal with the noise and the possible fails of the computer vision, a state estimator was created. With all of this, we are now able to develop and test a controller that closes the loop and finish the autonomous landing task.

Parallel Computer Vision Algorithms for Graphics Processing Units

La evolución de los teléfonos móviles inteligentes, dotados de cámaras digitales, está provocando una creciente demanda de aplicaciones cada vez más complejas que necesitan algoritmos de visión artificial en tiempo real; puesto que el tamaño de las señales de vídeo no hace sino aumentar y en cambio el rendimiento de los procesadores de un solo núcleo se ha estancado, los nuevos algoritmos que se diseñen para visión artificial han de ser paralelos para poder ejecutarse en múltiples procesadores y ser computacionalmente escalables. Una de las clases de procesadores más interesantes en la actualidad se encuentra en las tarjetas gráficas (GPU), que son dispositivos que ofrecen un alto grado de paralelismo, un excelente rendimiento numérico y una creciente versatilidad, lo que los hace interesantes para llevar a cabo computación científica. En esta tesis se exploran dos aplicaciones de visión artificial que revisten una gran complejidad computacional y no pueden ser ejecutadas en tiempo real empleando procesadores tradicionales. En cambio, como se demuestra en esta tesis, la paralelización de las distintas subtareas y su implementación sobre una GPU arrojan los resultados deseados de ejecución con tasas de refresco interactivas. Asimismo, se propone una técnica para la evaluación rápida de funciones de complejidad arbitraria especialmente indicada para su uso en una GPU. En primer lugar se estudia la aplicación de técnicas de síntesis de imágenes virtuales a partir de únicamente dos cámaras lejanas y no paralelas—en contraste con la configuración habitual en TV 3D de cámaras cercanas y paralelas—con información de color y profundidad. Empleando filtros de mediana modificados para la elaboración de un mapa de profundidad virtual y proyecciones inversas, se comprueba que estas técnicas son adecuadas para una libre elección del punto de vista. Además, se demuestra que la codificación de la información de profundidad con respecto a un sistema de referencia global es sumamente perjudicial y debería ser evitada. Por otro lado se propone un sistema de detección de objetos móviles basado en técnicas de estimación de densidad con funciones locales. Este tipo de técnicas es muy adecuada para el modelado de escenas complejas con fondos multimodales, pero ha recibido poco uso debido a su gran complejidad computacional. El sistema propuesto, implementado en tiempo real sobre una GPU, incluye propuestas para la estimación dinámica de los anchos de banda de las funciones locales, actualización selectiva del modelo de fondo, actualización de la posición de las muestras de referencia del modelo de primer plano empleando un filtro de partículas multirregión y selección automática de regiones de interés para reducir el coste computacional. Los resultados, evaluados sobre diversas bases de datos y comparados con otros algoritmos del estado del arte, demuestran la gran versatilidad y calidad de la propuesta. Finalmente se propone un método para la aproximación de funciones arbitrarias empleando funciones continuas lineales a tramos, especialmente indicada para su implementación en una GPU mediante el uso de las unidades de filtraje de texturas, normalmente no utilizadas para cómputo numérico. La propuesta incluye un riguroso análisis matemático del error cometido en la aproximación en función del número de muestras empleadas, así como un método para la obtención de una partición cuasióptima del dominio de la función para minimizar el error. ABSTRACT The evolution of smartphones, all equipped with digital cameras, is driving a growing demand for ever more complex applications that need to rely on real-time computer vision algorithms. However, video signals are only increasing in size, whereas the performance of single-core processors has somewhat stagnated in the past few years. Consequently, new computer vision algorithms will need to be parallel to run on multiple processors and be computationally scalable. One of the most promising classes of processors nowadays can be found in graphics processing units (GPU). These are devices offering a high parallelism degree, excellent numerical performance and increasing versatility, which makes them interesting to run scientific computations. In this thesis, we explore two computer vision applications with a high computational complexity that precludes them from running in real time on traditional uniprocessors. However, we show that by parallelizing subtasks and implementing them on a GPU, both applications attain their goals of running at interactive frame rates. In addition, we propose a technique for fast evaluation of arbitrarily complex functions, specially designed for GPU implementation. First, we explore the application of depth-image–based rendering techniques to the unusual configuration of two convergent, wide baseline cameras, in contrast to the usual configuration used in 3D TV, which are narrow baseline, parallel cameras. By using a backward mapping approach with a depth inpainting scheme based on median filters, we show that these techniques are adequate for free viewpoint video applications. In addition, we show that referring depth information to a global reference system is ill-advised and should be avoided. Then, we propose a background subtraction system based on kernel density estimation techniques. These techniques are very adequate for modelling complex scenes featuring multimodal backgrounds, but have not been so popular due to their huge computational and memory complexity. The proposed system, implemented in real time on a GPU, features novel proposals for dynamic kernel bandwidth estimation for the background model, selective update of the background model, update of the position of reference samples of the foreground model using a multi-region particle filter, and automatic selection of regions of interest to reduce computational cost. The results, evaluated on several databases and compared to other state-of-the-art algorithms, demonstrate the high quality and versatility of our proposal. Finally, we propose a general method for the approximation of arbitrarily complex functions using continuous piecewise linear functions, specially formulated for GPU implementation by leveraging their texture filtering units, normally unused for numerical computation. Our proposal features a rigorous mathematical analysis of the approximation error in function of the number of samples, as well as a method to obtain a suboptimal partition of the domain of the function to minimize approximation error.