BR3: a biologically inspired fish-like robot actuated by SMA-based artificial muscles

Los peces son animales, donde en la mayoría de los casos, son considerados como nadadores muy eficientes y con una alta capacidad de maniobra. En general los peces se caracterizan por su capacidad de maniobra, locomoción silencioso, giros y partidas rápidas y viajes de larga distancia. Los estudios han identificado varios tipos de locomoción que los peces usan para generar maniobras y natación constante. A bajas velocidades la mayoría de los peces utilizan sus aletas pares y / o impares para su locomoción, que ofrecen una mayor maniobrabilidad y mejor eficiencia de propulsión. A altas velocidades la locomoción implica el cuerpo y / o aleta caudal porque esto puede lograr un mayor empuje y aceleración. Estas características pueden inspirar el diseo y fabricación de una piel muy flexible, una aleta caudal mórfica y una espina dorsal no articulada con una gran capacidad de maniobra. Esta tesis presenta el desarrollo de un novedoso pez robot bio-inspirado y biomimético llamado BR3, inspirado en la capacidad de maniobra y nado constante de los peces vertebrados. Inspirado por la morfología de los peces Micropterus salmoides o también conocido como lubina negra, el robot BR3 utiliza su fundamento biológico para desarrollar modelos y métodos matemáticos precisos que permiten imitar la locomoción de los peces reales. Los peces Largemouth Bass pueden lograr un nivel increíble de maniobrabilidad y eficacia de la propulsión mediante la combinación de los movimientos ondulatorios y aletas morficas. Para imitar la locomoción de los peces reales en una contraparte artificial se necesita del análisis de tecnologías de actuación alternativos, como arreglos de fibras musculares en lugar de servo actuadores o motores DC estándar, así como un material flexible que proporciona una estructura continua sin juntas. Las aleaciones con memoria de forma (SMAs) proveen la posibilidad de construir robots livianos, que no emiten ruido, sin motores, sin juntas y sin engranajes. Asi es como un pez robot submarino se ha desarrollado y cuyos movimientos son generados mediante SMAs. Estos actuadores son los adecuados para doblar la espina dorsal continua del pez robot, que a su vez provoca un cambio en la curvatura del cuerpo. Este tipo de arreglo estructural está inspirado en los músculos rojos del pescado, que son usados principalmente durante la natación constante para la flexión de una estructura flexible pero casi incompresible como lo es la espina dorsal de pescado. Del mismo modo la aleta caudal se basa en SMAs y se modifica para llevar a cabo el trabajo necesario. La estructura flexible proporciona empuje y permite que el BR3 nade. Por otro lado la aleta caudal mórfica proporciona movimientos de balanceo y guiada. Motivado por la versatilidad del BR3 para imitar todos los modos de natación (anguilliforme, carangiforme, subcarangiforme y tunniforme) se propone un controlador de doblado y velocidad. La ley de control de doblado y velocidad incorpora la información del ángulo de curvatura y de la frecuencia para producir el modo de natación deseado y a su vez controlar la velocidad de natación. Así mismo de acuerdo con el hecho biológico de la influencia de la forma de la aleta caudal en la maniobrabilidad durante la natación constante se propone un control de actitud. Esta novedoso robot pescado es el primero de su tipo en incorporar sólo SMAs para doblar una estructura flexible continua y sin juntas y engranajes para producir empuje e imitar todos los modos de natación, así como la aleta caudal que es capaz de cambiar su forma. Este novedoso diseo mecatrónico presenta un futuro muy prometedor para el diseo de vehículos submarinos capaces de modificar su forma y nadar mas eficientemente. La nueva metodología de control propuesto en esta tesis proporcionan una forma totalmente nueva de control de robots basados en SMAs, haciéndolos energéticamente más eficientes y la incorporación de una aleta caudal mórfica permite realizar maniobras más eficientemente. En su conjunto, el proyecto BR3 consta de cinco grandes etapas de desarrollo: • Estudio y análisis biológico del nado de los peces con el propósito de definir criterios de diseño y control. • Formulación de modelos matemáticos que describan la: i) cinemática del cuerpo, ii) dinámica, iii) hidrodinámica iv) análisis de los modos de vibración y v) actuación usando SMA. Estos modelos permiten estimar la influencia de modular la aleta caudal y el doblado del cuerpo en la producción de fuerzas de empuje y fuerzas de rotación necesarias en las maniobras y optimización del consumo de energía. • Diseño y fabricación de BR3: i) estructura esquelética de la columna vertebral y el cuerpo, ii) mecanismo de actuación basado en SMAs para el cuerpo y la aleta caudal, iii) piel artificial, iv) electrónica embebida y v) fusión sensorial. Está dirigido a desarrollar la plataforma de pez robot BR3 que permite probar los métodos propuestos. • Controlador de nado: compuesto por: i) control de las SMA (modulación de la forma de la aleta caudal y regulación de la actitud) y ii) control de nado continuo (modulación de la velocidad y doblado). Está dirigido a la formulación de los métodos de control adecuados que permiten la modulación adecuada de la aleta caudal y el cuerpo del BR3. • Experimentos: está dirigido a la cuantificación de los efectos de: i) la correcta modulación de la aleta caudal en la producción de rotación y su efecto hidrodinámico durante la maniobra, ii) doblado del cuerpo para la producción de empuje y iii) efecto de la flexibilidad de la piel en la habilidad para doblarse del BR3. También tiene como objetivo demostrar y validar la hipótesis de mejora en la eficiencia de la natación y las maniobras gracias a los nuevos métodos de control presentados en esta tesis. A lo largo del desarrollo de cada una de las cinco etapas, se irán presentando los retos, problemáticas y soluciones a abordar. Los experimentos en canales de agua estarán orientados a discutir y demostrar cómo la aleta caudal y el cuerpo pueden afectar considerablemente la dinámica / hidrodinámica de natación / maniobras y cómo tomar ventaja de la modulación de curvatura que la aleta caudal mórfica y el cuerpo permiten para cambiar correctamente la geometría de la aleta caudal y del cuerpo durante la natación constante y maniobras. ABSTRACT Fishes are animals where in most cases are considered as highly manoeuvrable and effortless swimmers. In general fishes are characterized for his manoeuvring skills, noiseless locomotion, rapid turning, fast starting and long distance cruising. Studies have identified several types of locomotion that fish use to generate maneuvering and steady swimming. At low speeds most fishes uses median and/or paired fins for its locomotion, offering greater maneuverability and better propulsive efficiency At high speeds the locomotion involves the body and/or caudal fin because this can achieve greater thrust and accelerations. This can inspire the design and fabrication of a highly deformable soft artificial skins, morphing caudal fins and non articulated backbone with a significant maneuverability capacity. This thesis presents the development of a novel bio-inspired and biomimetic fishlike robot (BR3) inspired by the maneuverability and steady swimming ability of ray-finned fishes (Actinopterygii, bony fishes). Inspired by the morphology of the Largemouth Bass fish, the BR3 uses its biological foundation to develop accurate mathematical models and methods allowing to mimic fish locomotion. The Largemouth Bass fishes can achieve an amazing level of maneuverability and propulsive efficiency by combining undulatory movements and morphing fins. To mimic the locomotion of the real fishes on an artificial counterpart needs the analysis of alternative actuation technologies more likely muscle fiber arrays instead of standard servomotor actuators as well as a bendable material that provides a continuous structure without joins. The Shape Memory Alloys (SMAs) provide the possibility of building lightweight, joint-less, noise-less, motor-less and gear-less robots. Thus a swimming underwater fish-like robot has been developed whose movements are generated using SMAs. These actuators are suitable for bending the continuous backbone of the fish, which in turn causes a change in the curvature of the body. This type of structural arrangement is inspired by fish red muscles, which are mainly recruited during steady swimming for the bending of a flexible but nearly incompressible structure such as the fishbone. Likewise the caudal fin is based on SMAs and is customized to provide the necessary work out. The bendable structure provides thrust and allows the BR3 to swim. On the other hand the morphing caudal fin provides roll and yaw movements. Motivated by the versatility of the BR3 to mimic all the swimming modes (anguilliform, caranguiform, subcaranguiform and thunniform) a bending-speed controller is proposed. The bending-speed control law incorporates bend angle and frequency information to produce desired swimming mode and swimming speed. Likewise according to the biological fact about the influence of caudal fin shape in the maneuverability during steady swimming an attitude control is proposed. This novel fish robot is the first of its kind to incorporate only SMAs to bend a flexible continuous structure without joints and gears to produce thrust and mimic all the swimming modes as well as the caudal fin to be morphing. This novel mechatronic design is a promising way to design more efficient swimming/morphing underwater vehicles. The novel control methodology proposed in this thesis provide a totally new way of controlling robots based on SMAs, making them more energy efficient and the incorporation of a morphing caudal fin allows to perform more efficient maneuvers. As a whole, the BR3 project consists of five major stages of development: • Study and analysis of biological fish swimming data reported in specialized literature aimed at defining design and control criteria. • Formulation of mathematical models for: i) body kinematics, ii) dynamics, iii) hydrodynamics, iv) free vibration analysis and v) SMA muscle-like actuation. It is aimed at modelling the e ects of modulating caudal fin and body bend into the production of thrust forces for swimming, rotational forces for maneuvering and energy consumption optimisation. • Bio-inspired design and fabrication of: i) skeletal structure of backbone and body, ii) SMA muscle-like mechanisms for the body and caudal fin, iii) the artificial skin, iv) electronics onboard and v) sensor fusion. It is aimed at developing the fish-like platform (BR3) that allows for testing the methods proposed. • The swimming controller: i) control of SMA-muscles (morphing-caudal fin modulation and attitude regulation) and ii) steady swimming control (bend modulation and speed modulation). It is aimed at formulating the proper control methods that allow for the proper modulation of BR3’s caudal fin and body. • Experiments: it is aimed at quantifying the effects of: i) properly caudal fin modulation into hydrodynamics and rotation production for maneuvering, ii) body bending into thrust generation and iii) skin flexibility into BR3 bending ability. It is also aimed at demonstrating and validating the hypothesis of improving swimming and maneuvering efficiency thanks to the novel control methods presented in this thesis. This thesis introduces the challenges and methods to address these stages. Waterchannel experiments will be oriented to discuss and demonstrate how the caudal fin and body can considerably affect the dynamics/hydrodynamics of swimming/maneuvering and how to take advantage of bend modulation that the morphing-caudal fin and body enable to properly change caudal fin and body’ geometry during steady swimming and maneuvering.

Soil aggregate geometry: Measurements and morphology

Aggregates provide physical microenvironments for microorganisms, the vital actors of soil systems, and thus play a major role as both, an arena and a product of soil carbon stabilization and dynamics. The surface of an aggregate is what enables exchange of the materials and air and water fluxes between aggregate exterior and interior regions. We made use of 3D images from X-ray CT of aggregates and mathematical morphology to provide an exhaustive quantitative description of soil aggregate morphology that includes both intra-aggregate pore space structure and aggregate surface features. First, the evolution of Minkowski functionals (i.e. volume, boundary surface, curvature and connectivity) for successive dilations of the solid part of aggregates was investigated to quantify its 3D geometrical features. Second, the inner pore space was considered as the object of interest. We devised procedures (a) to define the ends of the accessible pores that are connected to the aggregate surface and (b) to separate accessible and inaccessible porosity. Geometrical Minkowski functionals of the intra-aggregate pore space provide the exhaustive characterization of the inner structure of the aggregates. Aggregates collected from two different soil treatments were analyzed to explore the utility of these morphological tools in capturing the impact on their morphology of two different soil managements, i.e. conventional tillage management, and native succession vegetation treatment. The quantitative tools of mathematical morphology distinguished differences in patterns of aggregate structure associated to the different soil managements.

Bridge damage identification from moving load induced deflection based on wavelet transform and Lipschitz exponent

The wavelet transform and Lipschitz exponent perform well in detecting signal singularity.With the bridge crack damage modeled as rotational springs based on fracture mechanics, the deflection time history of the beam under the moving load is determined with a numerical method. The continuous wavelet transformation (CWT) is applied to the deflection of the beam to identify the location of the damage, and the Lipschitz exponent is used to evaluate the damage degree. The influence of different damage degrees,multiple damage, different sensor locations, load velocity and load magnitude are studied.Besides, the feasibility of this method is verified by a model experiment.

Community Structurein Soil Porous System.

Soil is well recognized as a highly complex system. The interaction and coupled physical, chemical, and biological processes and phenomena occurring in the soil environment at different spatial and temporal scales are the main reasons for such complexity. There is a need for appropriate methodologies to characterize soil porous systems with an interdisciplinary character. Four different real soil samples, presenting different textures, have been modeled as heterogeneous complex networks, applying a model known as the heterogeneous preferential attachment. An analytical study of the degree distributions in the soil model shows a multiscaling behavior in the connectivity degrees, leaving an empirically testable signature of heterogeneity in the topology of soil pore networks. We also show that the power-law scaling in the degree distribution is a robust trait of the soil model. Last, the detection of spatial pore communities, as densely connected groups with only sparser connections between them, has been studied for the first time in these soil networks. Our results show that the presence of these communities depends on the parameter values used to construct the network. These findings could contribute to understanding the mechanisms of the diffusion phenomena in soils, such as gas and water diffusion, development and dynamics of microorganisms, among others.

Dimensional synthesis of a spherical parallel manipulator based on the evaluation of global performance indexes

In this work, the dimensional synthesis of a spherical Parallel Manipulator (PM) with a -1S kinematic chain is presented. The goal of the synthesis is to find a set of parameters that defines the PM with the best performance in terms of workspace capabilities, dexterity and isotropy. The PM is parametrized in terms of a reference element, and a non-directed search of these parameters is carried out. First, the inverse kinematics and instantaneous kinematics of the mechanism are presented. The latter is found using the screw theory formulation. An algorithm that explores a bounded set of parameters and determines the corresponding value of global indexes is presented. The concepts of a novel global performance index and a compound index are introduced. Simulation results are shown and discussed. The best PMs found in terms of each performance index evaluated are locally analyzed in terms of its workspace and local dexterity. The relationship between the performance of the PM and its parameters is discussed, and a prototype with the best performance in terms of the compound index is presented and analyzed.

Modeling the evolution of item rating networks using time-domain preferential attachment

The understanding of the structure and dynamics of the intricate network of connections among people that consumes products through Internet appears as an extremely useful asset in order to study emergent properties related to social behavior. This knowledge could be useful, for example, to improve the performance of personal recommendation algorithms. In this contribution, we analyzed five-year records of movie-rating transactions provided by Netflix, a movie rental platform where users rate movies from an online catalog. This dataset can be studied as a bipartite user-item network whose structure evolves in time. Even though several topological properties from subsets of this bipartite network have been reported with a model that combines random and preferential attachment mechanisms [Beguerisse Díaz et al., 2010], there are still many aspects worth to be explored, as they are connected to relevant phenomena underlying the evolution of the network. In this work, we test the hypothesis that bursty human behavior is essential in order to describe how a bipartite user-item network evolves in time. To that end, we propose a novel model that combines, for user nodes, a network growth prescription based on a preferential attachment mechanism acting not only in the topological domain (i.e. based on node degrees) but also in time domain. In the case of items, the model mixes degree preferential attachment and random selection. With these ingredients, the model is not only able to reproduce the asymptotic degree distribution, but also shows an excellent agreement with the Netflix data in several time-dependent topological properties.

Application of laser-induced plasma spectroscopy to the measurement of transition probabilities of Ca I

We present improved experimental transition probabilities for the optical Ca I 4s4p-4s4d and 4s4p-4p2multiplets. The values were determined with an absolute uncertainty of 10%. Transition probabilities have been determined by the branching ratios from the measurement of relative line intensities emitted by laser-induced plasma (LIP). The line intensities were obtained with the target (leadcalcium) placed in argon atmosphere at 6 Torr, recorded at a 2.5 µs delay from the laser pulse, which provides appropriate measurement conditions, and analysed between 350.0 and 550.0 nm. They are measured when the plasma reaches local thermodynamic equilibrium (LTE). The plasma is characterized by electron temperature (T) of 11400 K and an electron number density (Ne) of 1.1 x 1016 cm-3. The influence self-absorption has been estimated for every line, and plasma homogeneity has been checked. The values obtained were compared with previous experimental values in the literature. The method for measurement of transition probabilities using laser-induced plasma as spectroscopic source has been checked.

Optimisation of algorithms to compute information theoretic indexes

Analysis of big amount of data is a field with many years of research. It is centred in getting significant values, to make it easier to understand and interpret data. Being the analysis of interdependence between time series an important field of research, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce. In the medicine sphere, it is easy to find many researches that try to understand the brain behaviour, its operation mode and its internal connections. The human brain comprises approximately 1011 neurons, each of which makes about 103 synaptic connections. This huge number of connections between individual processing elements provides the fundamental substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized or functionally connected. A similar complex network configuration and dynamics can also be found at the macroscopic scales of systems neuroscience and brain imaging. The emergence of dynamically coupled cell assemblies represents the neurophysiological substrate for cognitive function such as perception, learning, thinking. Understanding the complex network organization of the brain on the basis of neuroimaging data represents one of the most impervious challenges for systems neuroscience. Brain connectivity is an elusive concept that refers to diferent interrelated aspects of brain organization: structural, functional connectivity (FC) and efective connectivity (EC). Structural connectivity refers to a network of physical connections linking sets of neurons, it is the anatomical structur of brain networks. However, FC refers to the statistical dependence between the signals stemming from two distinct units within a nervous system, while EC refers to the causal interactions between them. This research opens the door to try to resolve diseases related with the brain, like Parkinson’s disease, senile dementia, mild cognitive impairment, etc. One of the most important project associated with Alzheimer’s research and other diseases are enclosed in the European project called Blue Brain. The center for Biomedical Technology (CTB) of Universidad Politecnica de Madrid (UPM) forms part of the project. The CTB researches have developed a magnetoencephalography (MEG) data processing tool that allow to visualise and analyse data in an intuitive way. This tool receives the name of HERMES, and it is presented in this document. Analysis of big amount of data is a field with many years of research. It is centred in getting significant values, to make it easier to understand and interpret data. Being the analysis of interdependence between time series an important field of research, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce. In the medicine sphere, it is easy to find many researches that try to understand the brain behaviour, its operation mode and its internal connections. The human brain comprises approximately 1011 neurons, each of which makes about 103 synaptic connections. This huge number of connections between individual processing elements provides the fundamental substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized or functionally connected. A similar complex network configuration and dynamics can also be found at the macroscopic scales of systems neuroscience and brain imaging. The emergence of dynamically coupled cell assemblies represents the neurophysiological substrate for cognitive function such as perception, learning, thinking. Understanding the complex network organization of the brain on the basis of neuroimaging data represents one of the most impervious challenges for systems neuroscience. Brain connectivity is an elusive concept that refers to diferent interrelated aspects of brain organization: structural, functional connectivity (FC) and efective connectivity (EC). Structural connectivity refers to a network of physical connections linking sets of neurons, it is the anatomical structur of brain networks. However, FC refers to the statistical dependence between the signals stemming from two distinct units within a nervous system, while EC refers to the causal interactions between them. This research opens the door to try to resolve diseases related with the brain, like Parkinson’s disease, senile dementia, mild cognitive impairment, etc. One of the most important project associated with Alzheimer’s research and other diseases are enclosed in the European project called Blue Brain. The center for Biomedical Technology (CTB) of Universidad Politecnica de Madrid (UPM) forms part of the project. The CTB researches have developed a magnetoencephalography (MEG) data processing tool that allow to visualise and analyse data in an intuitive way. This tool receives the name of HERMES, and it is presented in this document.

Mixed Elements in the Boundary Theory

The development of (static and dynamics)programs with constant and linear elements has shown good behaviour. It seems so natural to combine both advantages so that the results will not be affected by local distortions. This paper will be dedicated to presenting the reserch of mixed elements and the way to solve the over-determination that appears in some cases. Although all the study has been done with the potential theory, its application to elastic problems is straightforward.

Carbon allocation in north-western Amazon forests (Colombia)

Los estudios sobre la asignación del carbono en los ecosistemas forestales proporcionan información esencial para la comprensión de las diferencias espaciales y temporales en el ciclo del carbono de tal forma que pueden aportar información a los modelos y, así predecir las posibles respuestas de los bosques a los cambios en el clima. Dentro de este contexto, los bosques Amazónicos desempeñan un papel particularmente importante en el balance global del carbono; no obstante, existen grandes incertidumbres en cuanto a los controles abióticos en las tasas de la producción primaria neta (PPN), la asignación de los productos de la fotosíntesis a los diferentes componentes o compartimentos del ecosistema (aéreo y subterráneo) y, cómo estos componentes de la asignación del carbono responden a eventos climáticos extremos. El objetivo general de esta tesis es analizar los componentes de la asignación del carbono en bosques tropicales maduros sobre suelos contrastantes, que crecen bajo condiciones climáticas similares en dos sitios ubicados en la Amazonia noroccidental (Colombia): el Parque Natural Nacional Amacayacu y la Estación Biológica Zafire. Con este objetivo, realicé mediciones de los componentes de la asignación del carbono (biomasa, productividad primaria neta, y su fraccionamiento) a nivel ecosistémico y de la dinámica forestal (tasas anuales de mortalidad y reclutamiento), a lo largo de ocho años (20042012) en seis parcelas permanentes de 1 hectárea establecidas en cinco tipos de bosques sobre suelos diferentes (arcilloso, franco-arcilloso, franco-arcilloso-arenoso, franco-arenoso y arena-francosa). Toda esta información me permitió abordar preguntas específicas que detallo a continuación. En el Capítulo 2 evalúe la hipótesis de que a medida que aumenta la fertilidad del suelo disminuye la cantidad del carbono asignado a la producción subterránea (raíces finas con diámetro <2 mm). Y para esto, realicé mediciones de la masa y la producción de raíces finas usando dos métodos: (1) el de los cilindros de crecimiento y, (2) el de los cilindros de extracción secuencial. El monitoreo se realizó durante 2.2 años en los bosques con suelos más contrastantes: arcilla y arena-francosa. Encontré diferencias significativas en la masa de raíces finas y su producción entre los bosques y, también con respecto a la profundidad del suelo (010 y 1020 cm). El bosque sobre arena-francosa asignó más carbono a las raíces finas que el bosque sobre arcillas. La producción de raíces finas en el bosque sobre arena-francosa fue dos veces más alta (media ± error estándar = 2.98 ± 0.36 y 3.33 ± 0.69 Mg C ha1 año1, con el método 1 y 2, respectivamente), que para el bosque sobre arcillas, el suelo más fértil (1.51 ± 0.14, método 1, y desde 1.03 ± 0.31 a 1.36 ± 0.23 Mg C ha1 año1, método 2). Del mismo modo, el promedio de la masa de raíces finas fue tres veces mayor en el bosque sobre arena-francosa (5.47 ± 0.17 Mg C ha1) que en el suelo más fértil (de 1.52 ± 0.08 a 1.82 ± 0.09 Mg C ha1). La masa de las raíces finas también mostró un patrón temporal relacionado con la lluvia, mostrando que la producción de raíces finas disminuyó sustancialmente en el período seco del año 2005. Estos resultados sugieren que los recursos del suelo pueden desempeñar un papel importante en los patrones de la asignación del carbono entre los componentes aéreo y subterráneo de los bosques tropicales; y que el suelo no sólo influye en las diferencias en la masa de raíces finas y su producción, sino que también, en conjunto con la lluvia, sobre la estacionalidad de la producción. En el Capítulo 3 estimé y analicé los tres componentes de la asignación del carbono a nivel del ecosistema: la biomasa, la productividad primaria neta PPN, y su fraccionamiento, en los mismos bosques del Capítulo 2 (el bosque sobre arcillas y el bosque sobre arena-francosa). Encontré diferencias significativas en los patrones de la asignación del carbono entre los bosques; el bosque sobre arcillas presentó una mayor biomasa total y aérea, así como una PPN, que el bosque sobre arena-francosa. Sin embargo, la diferencia entre los dos bosques en términos de la productividad primaria neta total fue menor en comparación con las diferencias entre la biomasa total de los bosques, como consecuencia de las diferentes estrategias en la asignación del carbono a los componentes aéreo y subterráneo del bosque. La proporción o fracción de la PPN asignada a la nueva producción de follaje fue relativamente similar entre los dos bosques. Nuestros resultados de los incrementos de la biomasa aérea sugieren una posible compensación entre la asignación del carbono al crecimiento de las raíces finas versus el de la madera, a diferencia de la compensación comúnmente asumida entre la parte aérea y la subterránea en general. A pesar de estas diferencias entre los bosques en términos de los componentes de la asignación del carbono, el índice de área foliar fue relativamente similar entre ellos, lo que sugiere que el índice de área foliar es más un indicador de la PPN total que de la asignación de carbono entre componentes. En el Capítulo 4 evalué la variación espacial y temporal de los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal de cinco tipos e bosques amazónicos y sus respuestas a fluctuaciones en la precipitación, lo cual es completamente relevante en el ciclo global del carbono y los procesos biogeoquímicos en general. Estas variaciones son así mismo importantes para evaluar los efectos de la sequía o eventos extremos sobre la dinámica natural de los bosques amazónicos. Evalué la variación interanual y la estacionalidad de los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal durante el periodo 2004−2012, en cinco bosques maduros sobre diferentes suelos (arcilloso, franco-arcilloso, franco-arcilloso-arenoso, franco-arenoso y arena-francosa), todos bajo el mismo régimen local de precipitación en la Amazonia noroccidental (Colombia). Quería examinar sí estos bosques responden de forma similar a las fluctuaciones en la precipitación, tal y como pronostican muchos modelos. Consideré las siguientes preguntas: (i) ¿Existe una correlación entre los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal con la precipitación? (ii) ¿Existe correlación entre los bosques? (iii) ¿Es el índice de área foliar (LAI) un indicador de las variaciones en la producción aérea o es un reflejo de los cambios en los patrones de la asignación del carbono entre bosques?. En general, la correlación entre los componentes aéreo y subterráneo de la asignación del carbono con la precipitación sugiere que los suelos juegan un papel importante en las diferencias espaciales y temporales de las respuestas de estos bosques a las variaciones en la precipitación. Por un lado, la mayoría de los bosques mostraron que los componentes aéreos de la asignación del carbono son susceptibles a las fluctuaciones en la precipitación; sin embargo, el bosque sobre arena-francosa solamente presentó correlación con la lluvia con el componente subterráneo (raíces finas). Por otra parte, a pesar de que el noroeste Amazónico es considerado sin una estación seca propiamente (definida como <100 mm meses −1), la hojarasca y la masa de raíces finas mostraron una alta variabilidad y estacionalidad, especialmente marcada durante la sequía del 2005. Además, los bosques del grupo de suelos francos mostraron que la hojarasca responde a retrasos en la precipitación, al igual que la masa de raíces finas del bosque sobre arena-francosa. En cuanto a la dinámica forestal, sólo la tasa de mortalidad del bosque sobre arena-francosa estuvo correlacionada con la precipitación (ρ = 0.77, P <0.1). La variabilidad interanual en los incrementos en el tallo y la biomasa de los individuos resalta la importancia de la mortalidad en la variación de los incrementos en la biomasa aérea. Sin embargo, las tasas de mortalidad y las proporciones de individuos muertos por categoría de muerte (en pie, caído de raíz, partido y desaparecido), no mostraron tendencias claras relacionadas con la sequía. Curiosamente, la hojarasca, el incremento en la biomasa aérea y las tasas de reclutamiento mostraron una alta correlación entre los bosques, en particular dentro del grupo de los bosques con suelos francos. Sin embargo, el índice de área foliar estimado para los bosques con suelos más contrastantes (arcilla y arena-francosa), no presentó correlación significativa con la lluvia; no obstante, estuvo muy correlacionado entre bosques; índice de área foliar no reflejó las diferencias en la asignación de los componentes del carbono, y su respuesta a la precipitación en estos bosques. Por último, los bosques estudiados muestran que el noroeste amazónico es susceptible a fenómenos climáticos, contrario a lo propuesto anteriormente debido a la ausencia de una estación seca propiamente dicha. ABSTRACT Studies of carbon allocation in forests provide essential information for understanding spatial and temporal differences in carbon cycling that can inform models and predict possible responses to changes in climate. Amazon forests play a particularly significant role in the global carbon balance, but there are still large uncertainties regarding abiotic controls on the rates of net primary production (NPP) and the allocation of photosynthetic products to different ecosystem components; and how the carbon allocation components of Amazon forests respond to extreme climate events. The overall objective of this thesis is to examine the carbon allocation components in old-growth tropical forests on contrasting soils, and under similar climatic conditions in two sites at the Amacayacu National Natural Park and the Zafire Biological Station, located in the north-western Amazon (Colombia). Measurements of above- and below-ground carbon allocation components (biomass, net primary production, and its partitioning) at the ecosystem level, and dynamics of tree mortality and recruitment were done along eight years (20042012) in six 1-ha plots established in five Amazon forest types on different soils (clay, clay-loam, sandy-clay-loam, sandy-loam and loamy-sand) to address specific questions detailed in the next paragraphs. In Chapter 2, I evaluated the hypothesis that as soil fertility increases the amount of carbon allocated to below-ground production (fine-roots) should decrease. To address this hypothesis the standing crop mass and production of fine-roots (<2 mm) were estimated by two methods: (1) ingrowth cores and, (2) sequential soil coring, during 2.2 years in the most contrasting forests: the clay-soil forest and the loamy-sand forest. We found that the standing crop fine-root mass and its production were significantly different between forests and also between soil depths (0–10 and 10–20 cm). The loamysand forest allocated more carbon to fine-roots than the clay-soil forest, with fine-root production in the loamy-sand forest twice (mean ± standard error = 2.98 ± 0.36 and 3.33 ± 0.69 Mg C ha −1 yr −1, method 1 and 2, respectively) as much as for the more fertile claysoil forest (1.51 ± 0.14, method 1, and from 1.03 ± 0.31 to 1.36 ± 0.23 Mg C ha −1 yr −1, method 2). Similarly, the average of standing crop fine-root mass was three times higher in the loamy-sand forest (5.47 ± 0.17 Mg C ha1) than in the more fertile soil (from 1.52 ± 0.08 a 1.82 ± 0.09 Mg C ha1). The standing crop fine-root mass also showed a temporal pattern related to rainfall, with the production of fine-roots decreasing substantially in the dry period of the year 2005. These results suggest that soil resources may play an important role in patterns of carbon allocation of below-ground components, not only driven the differences in the biomass and its production, but also in the time when it is produced. In Chapter 3, I assessed the three components of stand-level carbon allocation (biomass, NPP, and its partitioning) for the same forests evaluated in Chapter 2 (clay-soil forest and loamy-sand forest). We found differences in carbon allocation patterns between these two forests, showing that the forest on clay-soil had a higher aboveground and total biomass as well as a higher above-ground NPP than the loamy-sand forest. However, differences between the two types of forests in terms of stand-level NPP were smaller, as a consequence of different strategies in the carbon allocation of above- and below-ground components. The proportional allocation of NPP to new foliage production was relatively similar between the two forests. Our results of aboveground biomass increments and fine-root production suggest a possible trade-off between carbon allocation to fine-roots versus wood growth (as it has been reported by other authors), as opposed to the most commonly assumed trade-off between total above- and below-ground production. Despite these differences among forests in terms of carbon allocation components, the leaf area index showed differences between forests like total NPP, suggesting that the leaf area index is more indicative of total NPP than carbon allocation. In Chapter 4, I evaluated the spatial and temporal variation of carbon allocation components and forest dynamics of Amazon forests as well as their responses to climatic fluctuations. I evaluated the intra- and inter-annual variation of carbon allocation components and forest dynamics during the period 2004−2012 in five forests on different soils (clay, clay-loam, sandy-clay-loam, sandy-loam and loamy-sand), but growing under the same local precipitation regime in north-western Amazonia (Colombia). We were interested in examining if these forests respond similarly to rainfall fluctuations as many models predict, considering the following questions: (i) Is there a correlation in carbon allocation components and forest dynamics with precipitation? (ii) Is there a correlation among forests? (iii) Are temporal responses in leaf area index (LAI) indicative of variations of above-ground production or a reflection of changes in carbon allocation patterns among forests?. Overall, the correlation of above- and below-ground carbon allocation components with rainfall suggests that soils play an important role in the spatial and temporal differences of responses of these forests to rainfall fluctuations. On the one hand, most forests showed that the above-ground components are susceptible to rainfall fluctuations; however, there was a forest on loamy-sand that only showed a correlation with the below-ground component (fine-roots). On the other hand, despite the fact that north-western Amazonia is considered without a conspicuous dry season (defined as <100 mm month−1), litterfall and fine-root mass showed high seasonality and variability, particularly marked during the drought of 2005. Additionally, forests of the loam-soil group showed that litterfall respond to time-lags in rainfall as well as and the fine-root mass of the loamy-sand forest. With regard to forest dynamics, only the mortality rate of the loamy-sand forest was significantly correlated with rainfall (77%). The observed inter-annual variability of stem and biomass increments of individuals highlighted the importance of the mortality in the above-ground biomass increment. However, mortality rates and death type proportion did not show clear trends related to droughts. Interestingly, litterfall, above-ground biomass increment and recruitment rates of forests showed high correlation among forests, particularly within the loam-soil forests group. Nonetheless, LAI measured in the most contrasting forests (clay-soil and loamysand) was poorly correlated with rainfall but highly correlated between forests; LAI did not reflect the differences in the carbon allocation components, and their response to rainfall on these forests. Finally, the forests studied highlight that north-western Amazon forests are also susceptible to climate fluctuations, contrary to what has been proposed previously due to their lack of a pronounced dry season.

Long wave theory for experimental devices with compressed/expanded surfactant monolayers

Surfactant monolayers are of interest in a variety of phenomena, including thin film dynamics and the formation and dynamics of foams. Measurement of surface properties has received a continuous attention and requires good theoretical models to extract the relevant physico- chemical information from experimental data. A common experimental set up consists in a shallow liquid layer whose free surface is slowly com- pressed/expanded in periodic fashion by moving two slightly immersed solid barriers, which varies the free surface area and thus the surfactant concentration. The simplest theory ignores the fluid dynamics in the bulk fluid, assuming spatially uniform surfactant concentration, which requires quite small forcing frequencies and provides reversible dynamics in the compression/expansion cycles. Sometimes, it is not clear whether depar- ture from reversibility is due to non-equilibrium effects or to the ignored fluid dynamics. Here we present a long wave theory that takes the fluid dynamics and the symmetries of the problem into account. In particular, the validity of the spatially-uniform-surfactant-concentration assumption is established and a nonlinear diffusion equation is derived. This allows for calculating spatially nonuniform monolayer dynamics and uncovering the physical mechanisms involved in the surfactant behavior. Also, this analysis can be considered a good means for extracting more relevant information from each experimental run.

Análisis de música grabada : baladas y scherzos de Chopin

Análisis de múltiples grabaciones de las cuatro baladas y los cuatro scherzos de Chopin realizadas por diversos intérpretes. El objetivo del proyecto será determinar las diferencias objetivas existentes entre las diferentes ejecuciones y respecto a una partitura de referencia. OBJETIVOS: Analizar las grabaciones realizadas de obras de Chopin atendiendo a criterios objetivos como el tempo y la dinámica. MÉTODO Y FASES DEL TRABAJO: Se realizará un estudio diferencial para determinar las variaciones de parámetros objetivos existentes en las diferentes grabaciones respecto a una, que será tomada como referencia, mediante herramientas informáticas. MEDIOS: Se utilizarán versiones digitalizadas de las grabaciones y la edición crítica de Jan Ekier (National Edition) de las partituras. Para la realización del análisis se recurrirá al software SonicVisualiser desarrollado por el Centre for Digital Music (Queen Mary, University of London) en conjunto con los plugins destinados al análisis temporal y espectral disponibles. Así mismo, serán utilizadas otras herramientas desarrolladas durante el Mazurka's Project realizado por el Research Centre for the History and Analysis of Recorded Music para facilitar la visualización de datos en el presente documento. OBJETIVE: To analyze several records from Chopin’s repertoire, according to objective criteria like tempi and dynamics evolution. METHODOLOGY: A differential analysis is going to be made to determine how this criterion differs from every digitalized record to another one stabilized in advance as model. In order to do so, we’ll use software tools as well as auditions to get the best detail. MEDIA: Digital editions of the recordings and the critical edition by Prof. Jan Ekier music scores have been used. We’ve chosen the software tool SonicVisualiser developed by Centre for Digital Music (Queen Mary, University of London) in conjunction with some of the temporal and spectral plugins available for this platform as our main analysis tool. We’ve also used some other tools developed by the Research Centre for the History and Analysis of Recorded Music to appropriately display some important information in the present document.

Cognitive risk perception system for obstacle avoidance in outdoor mUAV missions

La robótica ha evolucionado exponencialmente en las últimas décadas, permitiendo a los sistemas actuales realizar tareas sumamente complejas con gran precisión, fiabilidad y velocidad. Sin embargo, este desarrollo ha estado asociado a un mayor grado de especialización y particularización de las tecnologías implicadas, siendo estas muy eficientes en situaciones concretas y controladas, pero incapaces en entornos cambiantes, dinámicos y desestructurados. Por eso, el desarrollo de la robótica debe pasar por dotar a los sistemas de capacidad de adaptación a las circunstancias, de entendedimiento sobre los cambios observados y de flexibilidad a la hora de interactuar con el entorno. Estas son las caracteristicas propias de la interacción del ser humano con su entorno, las que le permiten sobrevivir y las que pueden proporcionar a un sistema inteligencia y capacidad suficientes para desenvolverse en un entorno real de forma autónoma e independiente. Esta adaptabilidad es especialmente importante en el manejo de riesgos e incetidumbres, puesto que es el mecanismo que permite contextualizar y evaluar las amenazas para proporcionar una respuesta adecuada. Así, por ejemplo, cuando una persona se mueve e interactua con su entorno, no evalúa los obstáculos en función de su posición, velocidad o dinámica (como hacen los sistemas robóticos tradicionales), sino mediante la estimación del riesgo potencial que estos elementos suponen para la persona. Esta evaluación se consigue combinando dos procesos psicofísicos del ser humano: por un lado, la percepción humana analiza los elementos relevantes del entorno, tratando de entender su naturaleza a partir de patrones de comportamiento, propiedades asociadas u otros rasgos distintivos. Por otro lado, como segundo nivel de evaluación, el entendimiento de esta naturaleza permite al ser humano conocer/estimar la relación de los elementos con él mismo, así como sus implicaciones en cuanto a nivel de riesgo se refiere. El establecimiento de estas relaciones semánticas -llamado cognición- es la única forma de definir el nivel de riesgo de manera absoluta y de generar una respuesta adecuada al mismo. No necesariamente proporcional, sino coherente con el riesgo al que se enfrenta. La investigación que presenta esta tesis describe el trabajo realizado para trasladar esta metodología de análisis y funcionamiento a la robótica. Este se ha centrado especialmente en la nevegación de los robots aéreos, diseñando e implementado procedimientos de inspiración humana para garantizar la seguridad de la misma. Para ello se han estudiado y evaluado los mecanismos de percepción, cognición y reacción humanas en relación al manejo de riesgos. También se ha analizado como los estímulos son capturados, procesados y transformados por condicionantes psicológicos, sociológicos y antropológicos de los seres humanos. Finalmente, también se ha analizado como estos factores motivan y descandenan las reacciones humanas frente a los peligros. Como resultado de este estudio, todos estos procesos, comportamientos y condicionantes de la conducta humana se han reproducido en un framework que se ha estructurado basadandose en factores análogos. Este emplea el conocimiento obtenido experimentalmente en forma de algoritmos, técnicas y estrategias, emulando el comportamiento humano en las mismas circunstancias. Diseñado, implementeado y validado tanto en simulación como con datos reales, este framework propone una manera innovadora -tanto en metodología como en procedimiento- de entender y reaccionar frente a las amenazas potenciales de una misión robótica. ABSTRACT Robotics has undergone a great revolution in the last decades. Nowadays this technology is able to perform really complex tasks with a high degree of accuracy and speed, however this is only true in precisely defined situations with fully controlled variables. Since the real world is dynamic, changing and unstructured, flexible and non context-dependent systems are required. The ability to understand situations, acknowledge changes and balance reactions is required by robots to successfully interact with their surroundings in a fully autonomous fashion. In fact, it is those very processes that define human interactions with the environment. Social relationships, driving or risk/incertitude management... in all these activities and systems, context understanding and adaptability are what allow human beings to survive: contrarily to the traditional robotics, people do not evaluate obstacles according to their position but according to the potential risk their presence imply. In this sense, human perception looks for information which goes beyond location, speed and dynamics (the usual data used in traditional obstacle avoidance systems). Specific features in the behaviour of a particular element allows the understanding of that element’s nature and therefore the comprehension of the risk posed by it. This process defines the second main difference between traditional obstacle avoidance systems and human behaviour: the ability to understand a situation/scenario allows to get to know the implications of the elements and their relationship with the observer. Establishing these semantic relationships -named cognition- is the only way to estimate the actual danger level of an element. Furthermore, only the application of this knowledge allows the generation of coherent, suitable and adjusted responses to deal with any risk faced. The research presented in this thesis summarizes the work done towards translating these human cognitive/reasoning procedures to the field of robotics. More specifically, the work done has been focused on employing human-based methodologies to enable aerial robots to navigate safely. To this effect, human perception, cognition and reaction processes concerning risk management have been experimentally studied; as well as the acquisition and processing of stimuli. How psychological, sociological and anthropological factors modify, balance and give shape to those stimuli has been researched. And finally, the way in which these factors motivate the human behaviour according to different mindsets and priorities has been established. This associative workflow has been reproduced by establishing an equivalent structure and defining similar factors and sources. Besides, all the knowledge obtained experimentally has been applied in the form of algorithms, techniques and strategies which emulate the analogous human behaviours. As a result, a framework capable of understanding and reacting in response to stimuli has been implemented and validated.

Magnetic Attitude Control for Satellites in Polar or Sun-Synchronous Orbits

In this work, a new law for magnetic control of satellites in near-polar orbits is presented. This law has been developed for the UMPSat-2 microsatellite, which has been designed and manufactured by Universidad Politécnica de Madrid, Madrid. The control law is a modification of the B-dot strategy that enables the satellite to control the rotation rate. Besides, the satellite?s equilibrium state is characterized by having the rotation axis perpendicular to the orbit?s plane. The control law described in the present work only needs magnetometers and magnetorquers, as sensors and actuators, respectively, to carry out a successful attitude control on the spacecraft. A description of the analysis is included. Performance and applicability of the proposed method have been demonstrated by control dynamics together with Monte Carlo techniques and by implementing the control law in the UPMSat-2 mission simulator. Results show good performance in terms of acquisition and stability of the satellite rotation rate and orientation with respect to its orbit?s plane.

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.