Radar track segmentation with cubic splines for collision risk models in high density terminal areas

This paper presents a method to segment airplane radar tracks in high density terminal areas where the air traffic follows trajectories with several changes in heading, speed and altitude. The radar tracks are modelled with different types of segments, straight lines, cubic spline function and shape preserving cubic function. The longitudinal, lateral and vertical deviations are calculated for terminal manoeuvring area scenarios. The most promising model of the radar tracks resulted from a mixed interpolation using straight lines for linear segments and spline cubic functions for curved segments. A sensitivity analysis is used to optimise the size of the window for the segmentation process.

Terminal T2A del Aeropuerto de Heathrow (Londres)

La nueva Terminal T2A del Aeropuerto de Heathrow se resuelve prácticamente en su totalidad mediante estructura metálica. En esta primera fase consta de, aproximadamente, 200 m2 construidos, con unas dimensiones en planta de 217x190 m. sin juntas. Como elementos singulares destacan la cubierta ondulada, que se resuelve mediante vigas principales tipo Vierendeel cada 18 m., y la fachada suspendida. La estabilidad horizontal del conjunto se resuelve mediante una docena de núcleos, distribuidos en el interior del edificio, y un arriostramiento en la fachada oeste.

Desarrollo de un modelo de riesgo de colisión en espacios aéreos de área terminal

El transporte aéreo es un sector estratégico para el crecimiento económico de cualquier país. La estabilidad y el desarrollo de este modo de transporte tienen un pilar fundamental en una operación segura, especialmente cuando las previsiones indican escenarios de crecimiento continuo del tráfico aéreo. La estimación del riesgo y, por tanto, del nivel de seguridad de un entorno operativo se ha basado en métodos indirectos como puede ser la cuantificación y análisis de los reportes voluntarios de incidentes o el uso de modelos de riesgo de colisión enfocados a escenarios operativos parciales, como puede ser un espacio aéreo oceánico. La operación en un área terminal de maniobra es compleja, con distintos flujos de tráfico de arribada y salida a uno o varios aeropuertos, con cambios frecuentes en el rumbo y velocidad de las aeronaves y con instrucciones tácticas del control de tráfico aéreo para secuenciar y separar las aeronaves El objetivo de la presente Tesis es complementar los actuales métodos de monitorización de la seguridad que presentan sus limitaciones, con el desarrollo de un modelo de riesgo de colisión para áreas terminales de alta densidad que se base en datos objetivos como son las trazar radar de las aeronaves y que tenga en cuenta la complejidad de la operación en un área terminal. Para evaluar el modelo desarrollado se ha implementado una herramienta prototipo en MATLAB© que permite procesar un número masivo de trazar radar para un escenario de área terminal y calcular un valor del riesgo de colisión para el escenario analizado. El prototipo ha sido utilizado para estimar la probabilidad de colisión para distintos escenarios del área terminal de Madrid. El uso de trazas radar permite monitorizar el nivel de riesgo de escenarios reales de manera periódica estableciendo niveles de alerta temprana si se detecta que el valor de riesgo se desvía en exceso, pero también permite evaluar el nivel de riesgo de diseños de espacio aéreo o de nuevos modos de operación a partir de las trazas radar obtenidas en las simulaciones en tiempo real o acelerado y actuar en fases tempranas de los proyectos. ABSTRACT The air transport is a strategic sector for the economic growth of any country. The stability and development of the transport mode have a fundamental pillar in a safe operation, especially when long-term forecasts show scenarios of continuous growth in air traffic. Risk estimation and therefore the level of safety in an operational airspace has been based on indirect methods such as the quantification and analysis of voluntary reports of safety incidents or use of collision risk models focused on partial or simple operational scenarios such as an oceanic airspace. The operation on a terminal maneuvering area is complex, with different traffic flows of arrival and departure at one or more airports, with frequent changes in direction and speed of aircraft and tactical instructions of air traffic control to sequence and separate aircraft. The objective of this Thesis is to complement existing methods of monitoring safety that have their limitations, with the development of a collision risk model for high-density terminal areas that is based on objective data such as aircraft radar tracks and taking into account the complexity of the operation in a terminal area. To evaluate the developed model a prototype tool was implemented with MATLAB© that can process massive numbers of radar tracks for a terminal area scenario and computing a collision risk value for that scenario. The prototype has been used to estimate the probability of collision for different scenarios of the terminal area of Madrid. The use of radar tracks allows to monitor the level of risk of real scenarios periodically establishing levels of early warning when the risk value deviates too much, but also to assess the risk level of airspace designs or modes of operations from the radar tracks obtained in real or fast time simulations and act in the early stages of projects.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Multi-distributed wireless sensors for monitoring a long distance transport in a reefer container

The study of the temperature gradients in cold stores and containers is a critical issue in the food industry for the quality assurance of products during transport and for minimising losses. This work presents an analysis of the temperatures during the refrigerated transport of 4,320 kg of blueberries in a reefer (set point temperature at ?1ºC) on a container ship from Montevideo (Uruguay) to Verona (Italy). The monitoring was performed by using semi-passive RFID loggers (TurboTag cards). The objective was to carry out a multi-distributed supervision using low-cost, wireless and autonomous sensors for the characterisation of the distribution and spatial gradients of temperatures during a long distance transport. Data analysis shows spatial (phase space) and temporal sequencing diagrams and reveals a significant heterogeneity of temperature at different locations in the container, which highlights the ineffectiveness of a temperature control system based on a single sensor, as is usually done.

Rehabilitación terminal TWA, JFK: Saarinen

Rehabilitación terminal TWA, JFK: Saarinen

Estimación del consumo de potencia en un terminal portátil multimedia basada en la PMU del procesador

Este proyecto se incluye en una línea de trabajo que tiene como objetivo final la optimización de la energía consumida por un dispositivo portátil multimedia mediante la aplicación de técnicas de control realimentado, a partir de una modificación dinámica de la frecuencia de trabajo del procesador y de su tensión de alimentación. La modificación de frecuencia y tensión se realiza a partir de la información de realimentación acerca de la potencia consumida por el dispositivo, lo que supone un problema ya que no suele ser posible la monitorización del consumo de potencia en dispositivos de estas características. Este es el motivo por el que se recurre a la estimación del consumo de potencia, utilizando para ello un modelo de predicción. A partir del número de veces que se producen ciertos eventos en el procesador del dispositivo, el modelo de predicción es capaz de obtener una estimación de la potencia consumida por dicho dispositivo. El trabajo llevado a cabo en este proyecto se centra en la implementación de un modelo de estimación de potencia en el kernel de Linux. La razón por la que la estimación se implementa en el sistema operativo es, en primer lugar para lograr un acceso directo a los contadores del procesador. En segundo lugar, para facilitar la modificación de frecuencia y tensión, una vez obtenida la estimación de potencia, ya que esta también se realiza desde el sistema operativo. Otro motivo para implementar la estimación en el sistema operativo, es que la estimación debe ser independiente de las aplicaciones de usuario. Además, el proceso de estimación se realiza de forma periódica, lo que sería difícil de lograr si no se trabajase desde el sistema operativo. Es imprescindible que la estimación se haga de forma periódica ya que al ser dinámica la modificación de frecuencia y tensión que se pretende implementar, se necesita conocer el consumo de potencia del dispositivo en todo momento. Cabe destacar también, que los algoritmos de control se tienen que diseñar sobre un patrón periódico de actuación. El modelo de estimación de potencia funciona de manera específica para el perfil de consumo generado por una única aplicación determinada, que en este caso es un decodificador de vídeo. Sin embargo, es necesario que funcione de la forma más precisa posible para cada una de las frecuencias de trabajo del procesador, y para el mayor número posible de secuencias de vídeo. Esto es debido a que las sucesivas estimaciones de potencia se pretenden utilizar para llevar a cabo la modificación dinámica de frecuencia, por lo que el modelo debe ser capaz de continuar realizando las estimaciones independientemente de la frecuencia con la que esté trabajando el dispositivo. Para valorar la precisión del modelo de estimación se toman medidas de la potencia consumida por el dispositivo a las distintas frecuencias de trabajo durante la ejecución del decodificador de vídeo. Estas medidas se comparan con las estimaciones de potencia obtenidas durante esas mismas ejecuciones, obteniendo de esta forma el error de predicción cometido por el modelo y realizando las modificaciones y ajustes oportunos en el mismo. ABSTRACT. This project is included in a work line which tries to optimize consumption of handheld multimedia devices by the application of feedback control techniques, from a dynamic modification of the processor work frequency and its voltage. The frequency and voltage modification is performed depending on the feedback information about the device power consumption. This is a problem because normally it is not possible to monitor the power consumption on this kind of devices. This is the reason why a power consumption estimation is used instead, which is obtained from a prediction model. Using the number of times some events occur on the device processor, the prediction model is able to obtain a power consumption estimation of this device. The work done in this project focuses on the implementation of a power estimation model in the Linux kernel. The main reason to implement the estimation in the operating system is to achieve a direct access to the processor counters. The second reason is to facilitate the frequency and voltage modification, because this modification is also done from the operating system. Another reason to implement the estimation in the operating system is because the estimation must be done apart of the user applications. Moreover, the estimation process is done periodically, what is difficult to obtain outside the operating system. It is necessary to make the estimation in a periodic way because the frequency and voltage modification is going to be dynamic, so it needs to know the device power consumption at every time. Also, it is important to say that the control algorithms have to be designed over a periodic pattern of action. The power estimation model works specifically for the consumption profile generated by a single application, which in this case is a video decoder. Nevertheless, it is necessary that the model works as accurate as possible for each frequency available on the processor, and for the greatest number of video sequences. This is because the power estimations are going to be used to modify dynamically the frequency, so the model must be able to work independently of the device frequency. To value the estimation model precision, some measurements of the device power consumption are taken at different frequencies during the video decoder execution. These measurements are compared with the power estimations obtained during that execution, getting the prediction error committed by the model, and if it is necessary, making modifications and settings on this model.

Three-terminal heterojunction bipolar transistor solar cell for high-efficiency photovoltaic conversion

Here we propose, for the first time, a solar cell characterized by a semiconductor transistor structure (n/p/n or p/n/p) where the base-emitter junction is made of a high-bandgap semiconductor and the collector is made of a low-bandgap semiconductor. We calculate its detailed-balance efficiency limit and prove that it is the same one than that of a double-junction solar cell. The practical importance of this result relies on the simplicity of the structure that reduces the number of layers that are required to match the limiting efficiency of dual-junction solar cells without using tunnel junctions. The device naturally emerges as a three-terminal solar cell and can also be used as building block of multijunction solar cells with an increased number of junctions.