14 resultados para Modelo 1 a 1

em Universidad Politécnica de Madrid


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El objetivo de la presente tesis doctoral es el desarrollo de un nuevo concepto de biosensor óptico sin marcado, basado en una combinación de técnicas de caracterización óptica de interrogación vertical y estructuras sub-micrométricas fabricadas sobre chips de silicio. Las características más importantes de dicho dispositivo son su simplicidad, tanto desde el punto de vista de medida óptica como de introducción de las muestras a medir en el área sensible, aspectos que suelen ser críticos en la mayoría de sensores encontrados en la literatura. Cada uno de los aspectos relacionados con el diseño de un biosensor, que son fundamentalmente cuatro (diseño fotónico, caracterización óptica, fabricación y fluídica/inmovilización química) son desarrollados en detalle en los capítulos correspondientes. En la primera parte de la tesis se hace una introducción al concepto de biosensor, en qué consiste, qué tipos hay y cuáles son los parámetros más comunes usados para cuantificar su comportamiento. Posteriormente se realiza un análisis del estado del arte en la materia, enfocado en particular en el área de biosensores ópticos sin marcado. Se introducen también cuáles son las reacciones bioquímicas a estudiar (inmunoensayos). En la segunda parte se describe en primer lugar cuáles son las técnicas ópticas empleadas en la caracterización: Reflectometría, Elipsometría y Espectrometría; además de los motivos que han llevado a su empleo. Posteriormente se introducen diversos diseños de las denominadas "celdas optofluídicas", que son los dispositivos en los que se va a producir la interacción bioquímica. Se presentan cuatro dispositivos diferentes, y junto con ellos, se proponen diversos métodos de cálculo teórico de la respuesta óptica esperada. Posteriormente se procede al cálculo de la sensibilidad esperada para cada una de las celdas, así como al análisis de los procesos de fabricación de cada una de ellas y su comportamiento fluídico. Una vez analizados todos los aspectos críticos del comportamiento del biosensor, se puede realizar un proceso de optimización de su diseño. Esto se realiza usando un modelo de cálculo simplificado (modelo 1.5-D) que permite la obtención de parámetros como la sensibilidad y el límite de detección de un gran número de dispositivos en un tiempo relativamente reducido. Para este proceso se escogen dos de las celdas optofluídicas propuestas. En la parte final de la tesis se muestran los resultados experimentales obtenidos. En primer lugar, se caracteriza una celda basada en agujeros sub-micrométricos como sensor de índice de refracción, usando para ello diferentes líquidos orgánicos; dichos resultados experimentales presentan una buena correlación con los cálculos teóricos previos, lo que permite validar el modelo conceptual presentado. Finalmente, se realiza un inmunoensayo químico sobre otra de las celdas propuestas (pilares nanométricos de polímero SU-8). Para ello se utiliza el inmunoensayo de albumina de suero bovino (BSA) y su anticuerpo (antiBSA). Se detalla el proceso de obtención de la celda, la funcionalización de la superficie con los bioreceptores (en este caso, BSA) y el proceso de biorreconocimiento. Este proceso permite dar una primera estimación de cuál es el límite de detección esperable para este tipo de sensores en un inmunoensayo estándar. En este caso, se alcanza un valor de 2.3 ng/mL, que es competitivo comparado con otros ensayos similares encontrados en la literatura. La principal conclusión de la tesis es que esta tipología de dispositivos puede ser usada como inmunosensor, y presenta ciertas ventajas respecto a los actualmente existentes. Estas ventajas vienen asociadas, de nuevo, a su simplicidad, tanto a la hora de medir ópticamente, como dentro del proceso de introducción de los bioanalitos en el área sensora (depositando simplemente una gota sobre la micro-nano-estructura). Los cálculos teorícos realizados en los procesos de optimización sugieren a su vez que el comportamiento del sensor, medido en magnitudes como límite de detección biológico puede ser ampliamente mejorado con una mayor compactación de pilares, alcanzandose un valor mínimo de 0.59 ng/mL). The objective of this thesis is to develop a new concept of optical label-free biosensor, based on a combination of vertical interrogation optical techniques and submicron structures fabricated over silicon chips. The most important features of this device are its simplicity, both from the point of view of optical measurement and regarding to the introduction of samples to be measured in the sensing area, which are often critical aspects in the majority of sensors found in the literature. Each of the aspects related to the design of biosensors, which are basically four (photonic design, optical characterization, fabrication and fluid / chemical immobilization) are developed in detail in the relevant chapters. The first part of the thesis consists of an introduction to the concept of biosensor: which elements consists of, existing types and the most common parameters used to quantify its behavior. Subsequently, an analysis of the state of the art in this area is presented, focusing in particular in the area of label free optical biosensors. What are also introduced to study biochemical reactions (immunoassays). The second part describes firstly the optical techniques used in the characterization: reflectometry, ellipsometry and spectrometry; in addition to the reasons that have led to their use. Subsequently several examples of the so-called "optofluidic cells" are introduced, which are the devices where the biochemical interactions take place. Four different devices are presented, and their optical response is calculated by using various methods. Then is exposed the calculation of the expected sensitivity for each of the cells, and the analysis of their fabrication processes and fluidic behavior at the sub-micrometric range. After analyzing all the critical aspects of the biosensor, it can be performed a process of optimization of a particular design. This is done using a simplified calculation model (1.5-D model calculation) that allows obtaining parameters such as sensitivity and the detection limit of a large number of devices in a relatively reduced time. For this process are chosen two different optofluidic cells, from the four previously proposed. The final part of the thesis is the exposition of the obtained experimental results. Firstly, a cell based sub-micrometric holes is characterized as refractive index sensor using different organic fluids, and such experimental results show a good correlation with previous theoretical calculations, allowing to validate the conceptual model presented. Finally, an immunoassay is performed on another typology of cell (SU-8 polymer pillars). This immunoassay uses bovine serum albumin (BSA) and its antibody (antiBSA). The processes for obtaining the cell surface functionalization with the bioreceptors (in this case, BSA) and the biorecognition (antiBSA) are detailed. This immunoassay can give a first estimation of which are the expected limit of detection values for this typology of sensors in a standard immunoassay. In this case, it reaches a value of 2.3 ng/mL, which is competitive with other similar assays found in the literature. The main conclusion of the thesis is that this type of device can be used as immunosensor, and has certain advantages over the existing ones. These advantages are associated again with its simplicity, by the simpler coupling of light and in the process of introduction of bioanalytes into the sensing areas (by depositing a droplet over the micro-nano-structure). Theoretical calculations made in optimizing processes suggest that the sensor Limit of detection can be greatly improved with higher compacting of the lattice of pillars, reaching a minimum value of 0.59 ng/mL).

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El propósito del presente estudio es comparar dos modelos de distribución de la práctica a la hora de enseñar las disciplinas de salto de longitud y lanzamiento de jabalina. El modelo 1 será el de “práctica distribuida” y el modelo 2 será el de “práctica masiva”. Durante un mesociclo de 6 semanas se llevarán a cabo dos tipos de programación con dos grupos heterogéneos pero iguales entre ellos, y se intentará demostrar cuál de las dos es más adecuada en función de los resultados conseguidos, tanto cualitativos como cuantitativos, en una competición final. Además, un mes después se les realizará a los alumnos de manera individual un cuestionario verbal con las preguntas con las que fue evaluada su actuación práctica para conocer si los resultados obtenidos en la realización práctica se corresponden con el aprendizaje teórico de la prueba en cuestión.

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El presente Trabajo fin Fin de Máster, versa sobre una caracterización preliminar del comportamiento de un robot de tipo industrial, configurado por 4 eslabones y 4 grados de libertad, y sometido a fuerzas de mecanizado en su extremo. El entorno de trabajo planteado es el de plantas de fabricación de piezas de aleaciones de aluminio para automoción. Este tipo de componentes parte de un primer proceso de fundición que saca la pieza en bruto. Para series medias y altas, en función de las propiedades mecánicas y plásticas requeridas y los costes de producción, la inyección a alta presión (HPDC) y la fundición a baja presión (LPC) son las dos tecnologías más usadas en esta primera fase. Para inyección a alta presión, las aleaciones de aluminio más empleadas son, en designación simbólica según norma EN 1706 (entre paréntesis su designación numérica); EN AC AlSi9Cu3(Fe) (EN AC 46000) , EN AC AlSi9Cu3(Fe)(Zn) (EN AC 46500), y EN AC AlSi12Cu1(Fe) (EN AC 47100). Para baja presión, EN AC AlSi7Mg0,3 (EN AC 42100). En los 3 primeros casos, los límites de Silicio permitidos pueden superan el 10%. En el cuarto caso, es inferior al 10% por lo que, a los efectos de ser sometidas a mecanizados, las piezas fabricadas en aleaciones con Si superior al 10%, se puede considerar que son equivalentes, diferenciándolas de la cuarta. Las tolerancias geométricas y dimensionales conseguibles directamente de fundición, recogidas en normas como ISO 8062 o DIN 1688-1, establecen límites para este proceso. Fuera de esos límites, las garantías en conseguir producciones con los objetivos de ppms aceptados en la actualidad por el mercado, obligan a ir a fases posteriores de mecanizado. Aquellas geometrías que, funcionalmente, necesitan disponer de unas tolerancias geométricas y/o dimensionales definidas acorde a ISO 1101, y no capaces por este proceso inicial de moldeado a presión, deben ser procesadas en una fase posterior en células de mecanizado. En este caso, las tolerancias alcanzables para procesos de arranque de viruta se recogen en normas como ISO 2768. Las células de mecanizado se componen, por lo general, de varios centros de control numérico interrelacionados y comunicados entre sí por robots que manipulan las piezas en proceso de uno a otro. Dichos robots, disponen en su extremo de una pinza utillada para poder coger y soltar las piezas en los útiles de mecanizado, las mesas de intercambio para cambiar la pieza de posición o en utillajes de equipos de medición y prueba, o en cintas de entrada o salida. La repetibilidad es alta, de centésimas incluso, definida según norma ISO 9283. El problema es que, estos rangos de repetibilidad sólo se garantizan si no se hacen esfuerzos o éstos son despreciables (caso de mover piezas). Aunque las inercias de mover piezas a altas velocidades hacen que la trayectoria intermedia tenga poca precisión, al inicio y al final (al coger y dejar pieza, p.e.) se hacen a velocidades relativamente bajas que hacen que el efecto de las fuerzas de inercia sean menores y que permiten garantizar la repetibilidad anteriormente indicada. No ocurre así si se quitara la garra y se intercambia con un cabezal motorizado con una herramienta como broca, mandrino, plato de cuchillas, fresas frontales o tangenciales… Las fuerzas ejercidas de mecanizado generarían unos pares en las uniones tan grandes y tan variables que el control del robot no sería capaz de responder (o no está preparado, en un principio) y generaría una desviación en la trayectoria, realizada a baja velocidad, que desencadenaría en un error de posición (ver norma ISO 5458) no asumible para la funcionalidad deseada. Se podría llegar al caso de que la tolerancia alcanzada por un pretendido proceso más exacto diera una dimensión peor que la que daría el proceso de fundición, en principio con mayor variabilidad dimensional en proceso (y por ende con mayor intervalo de tolerancia garantizable). De hecho, en los CNCs, la precisión es muy elevada, (pudiéndose despreciar en la mayoría de los casos) y no es la responsable de, por ejemplo la tolerancia de posición al taladrar un agujero. Factores como, temperatura de la sala y de la pieza, calidad constructiva de los utillajes y rigidez en el amarre, error en el giro de mesas y de colocación de pieza, si lleva agujeros previos o no, si la herramienta está bien equilibrada y el cono es el adecuado para el tipo de mecanizado… influyen más. Es interesante que, un elemento no específico tan común en una planta industrial, en el entorno anteriormente descrito, como es un robot, el cual no sería necesario añadir por disponer de él ya (y por lo tanto la inversión sería muy pequeña), puede mejorar la cadena de valor disminuyendo el costo de fabricación. Y si se pudiera conjugar que ese robot destinado a tareas de manipulación, en los muchos tiempos de espera que va a disfrutar mientras el CNC arranca viruta, pudiese coger un cabezal y apoyar ese mecanizado; sería doblemente interesante. Por lo tanto, se antoja sugestivo poder conocer su comportamiento e intentar explicar qué sería necesario para llevar esto a cabo, motivo de este trabajo. La arquitectura de robot seleccionada es de tipo SCARA. La búsqueda de un robot cómodo de modelar y de analizar cinemática y dinámicamente, sin limitaciones relevantes en la multifuncionalidad de trabajos solicitados, ha llevado a esta elección, frente a otras arquitecturas como por ejemplo los robots antropomórficos de 6 grados de libertad, muy populares a nivel industrial. Este robot dispone de 3 uniones, de las cuales 2 son de tipo par de revolución (1 grado de libertad cada una) y la tercera es de tipo corredera o par cilíndrico (2 grados de libertad). La primera unión, de tipo par de revolución, sirve para unir el suelo (considerado como eslabón número 1) con el eslabón número 2. La segunda unión, también de ese tipo, une el eslabón número 2 con el eslabón número 3. Estos 2 brazos, pueden describir un movimiento horizontal, en el plano X-Y. El tercer eslabón, está unido al eslabón número 4 por la unión de tipo corredera. El movimiento que puede describir es paralelo al eje Z. El robot es de 4 grados de libertad (4 motores). En relación a los posibles trabajos que puede realizar este tipo de robot, su versatilidad abarca tanto operaciones típicas de manipulación como operaciones de arranque de viruta. Uno de los mecanizados más usuales es el taladrado, por lo cual se elige éste para su modelización y análisis. Dentro del taladrado se elegirá para acotar las fuerzas, taladrado en macizo con broca de diámetro 9 mm. El robot se ha considerado por el momento que tenga comportamiento de sólido rígido, por ser el mayor efecto esperado el de los pares en las uniones. Para modelar el robot se utiliza el método de los sistemas multicuerpos. Dentro de este método existen diversos tipos de formulaciones (p.e. Denavit-Hartenberg). D-H genera una cantidad muy grande de ecuaciones e incógnitas. Esas incógnitas son de difícil comprensión y, para cada posición, hay que detenerse a pensar qué significado tienen. Se ha optado por la formulación de coordenadas naturales. Este sistema utiliza puntos y vectores unitarios para definir la posición de los distintos cuerpos, y permite compartir, cuando es posible y se quiere, para definir los pares cinemáticos y reducir al mismo tiempo el número de variables. Las incógnitas son intuitivas, las ecuaciones de restricción muy sencillas y se reduce considerablemente el número de ecuaciones e incógnitas. Sin embargo, las coordenadas naturales “puras” tienen 2 problemas. El primero, que 2 elementos con un ángulo de 0 o 180 grados, dan lugar a puntos singulares que pueden crear problemas en las ecuaciones de restricción y por lo tanto han de evitarse. El segundo, que tampoco inciden directamente sobre la definición o el origen de los movimientos. Por lo tanto, es muy conveniente complementar esta formulación con ángulos y distancias (coordenadas relativas). Esto da lugar a las coordenadas naturales mixtas, que es la formulación final elegida para este TFM. Las coordenadas naturales mixtas no tienen el problema de los puntos singulares. Y la ventaja más importante reside en su utilidad a la hora de aplicar fuerzas motrices, momentos o evaluar errores. Al incidir sobre la incógnita origen (ángulos o distancias) controla los motores de manera directa. El algoritmo, la simulación y la obtención de resultados se ha programado mediante Matlab. Para realizar el modelo en coordenadas naturales mixtas, es preciso modelar en 2 pasos el robot a estudio. El primer modelo se basa en coordenadas naturales. Para su validación, se plantea una trayectoria definida y se analiza cinemáticamente si el robot satisface el movimiento solicitado, manteniendo su integridad como sistema multicuerpo. Se cuantifican los puntos (en este caso inicial y final) que configuran el robot. Al tratarse de sólidos rígidos, cada eslabón queda definido por sus respectivos puntos inicial y final (que son los más interesantes para la cinemática y la dinámica) y por un vector unitario no colineal a esos 2 puntos. Los vectores unitarios se colocan en los lugares en los que se tenga un eje de rotación o cuando se desee obtener información de un ángulo. No son necesarios vectores unitarios para medir distancias. Tampoco tienen por qué coincidir los grados de libertad con el número de vectores unitarios. Las longitudes de cada eslabón quedan definidas como constantes geométricas. Se establecen las restricciones que definen la naturaleza del robot y las relaciones entre los diferentes elementos y su entorno. La trayectoria se genera por una nube de puntos continua, definidos en coordenadas independientes. Cada conjunto de coordenadas independientes define, en un instante concreto, una posición y postura de robot determinada. Para conocerla, es necesario saber qué coordenadas dependientes hay en ese instante, y se obtienen resolviendo por el método de Newton-Rhapson las ecuaciones de restricción en función de las coordenadas independientes. El motivo de hacerlo así es porque las coordenadas dependientes deben satisfacer las restricciones, cosa que no ocurre con las coordenadas independientes. Cuando la validez del modelo se ha probado (primera validación), se pasa al modelo 2. El modelo número 2, incorpora a las coordenadas naturales del modelo número 1, las coordenadas relativas en forma de ángulos en los pares de revolución (3 ángulos; ϕ1, ϕ 2 y ϕ3) y distancias en los pares prismáticos (1 distancia; s). Estas coordenadas relativas pasan a ser las nuevas coordenadas independientes (sustituyendo a las coordenadas independientes cartesianas del modelo primero, que eran coordenadas naturales). Es necesario revisar si el sistema de vectores unitarios del modelo 1 es suficiente o no. Para este caso concreto, se han necesitado añadir 1 vector unitario adicional con objeto de que los ángulos queden perfectamente determinados con las correspondientes ecuaciones de producto escalar y/o vectorial. Las restricciones habrán de ser incrementadas en, al menos, 4 ecuaciones; una por cada nueva incógnita. La validación del modelo número 2, tiene 2 fases. La primera, al igual que se hizo en el modelo número 1, a través del análisis cinemático del comportamiento con una trayectoria definida. Podrían obtenerse del modelo 2 en este análisis, velocidades y aceleraciones, pero no son necesarios. Tan sólo interesan los movimientos o desplazamientos finitos. Comprobada la coherencia de movimientos (segunda validación), se pasa a analizar cinemáticamente el comportamiento con trayectorias interpoladas. El análisis cinemático con trayectorias interpoladas, trabaja con un número mínimo de 3 puntos máster. En este caso se han elegido 3; punto inicial, punto intermedio y punto final. El número de interpolaciones con el que se actúa es de 50 interpolaciones en cada tramo (cada 2 puntos máster hay un tramo), resultando un total de 100 interpolaciones. El método de interpolación utilizado es el de splines cúbicas con condición de aceleración inicial y final constantes, que genera las coordenadas independientes de los puntos interpolados de cada tramo. Las coordenadas dependientes se obtienen resolviendo las ecuaciones de restricción no lineales con el método de Newton-Rhapson. El método de las splines cúbicas es muy continuo, por lo que si se desea modelar una trayectoria en el que haya al menos 2 movimientos claramente diferenciados, es preciso hacerlo en 2 tramos y unirlos posteriormente. Sería el caso en el que alguno de los motores se desee expresamente que esté parado durante el primer movimiento y otro distinto lo esté durante el segundo movimiento (y así sucesivamente). Obtenido el movimiento, se calculan, también mediante fórmulas de diferenciación numérica, las velocidades y aceleraciones independientes. El proceso es análogo al anteriormente explicado, recordando la condición impuesta de que la aceleración en el instante t= 0 y en instante t= final, se ha tomado como 0. Las velocidades y aceleraciones dependientes se calculan resolviendo las correspondientes derivadas de las ecuaciones de restricción. Se comprueba, de nuevo, en una tercera validación del modelo, la coherencia del movimiento interpolado. La dinámica inversa calcula, para un movimiento definido -conocidas la posición, velocidad y la aceleración en cada instante de tiempo-, y conocidas las fuerzas externas que actúan (por ejemplo el peso); qué fuerzas hay que aplicar en los motores (donde hay control) para que se obtenga el citado movimiento. En la dinámica inversa, cada instante del tiempo es independiente de los demás y tiene una posición, una velocidad y una aceleración y unas fuerzas conocidas. En este caso concreto, se desean aplicar, de momento, sólo las fuerzas debidas al peso, aunque se podrían haber incorporado fuerzas de otra naturaleza si se hubiese deseado. Las posiciones, velocidades y aceleraciones, proceden del cálculo cinemático. El efecto inercial de las fuerzas tenidas en cuenta (el peso) es calculado. Como resultado final del análisis dinámico inverso, se obtienen los pares que han de ejercer los cuatro motores para replicar el movimiento prescrito con las fuerzas que estaban actuando. La cuarta validación del modelo consiste en confirmar que el movimiento obtenido por aplicar los pares obtenidos en la dinámica inversa, coinciden con el obtenido en el análisis cinemático (movimiento teórico). Para ello, es necesario acudir a la dinámica directa. La dinámica directa se encarga de calcular el movimiento del robot, resultante de aplicar unos pares en motores y unas fuerzas en el robot. Por lo tanto, el movimiento real resultante, al no haber cambiado ninguna condición de las obtenidas en la dinámica inversa (pares de motor y fuerzas inerciales debidas al peso de los eslabones) ha de ser el mismo al movimiento teórico. Siendo así, se considera que el robot está listo para trabajar. Si se introduce una fuerza exterior de mecanizado no contemplada en la dinámica inversa y se asigna en los motores los mismos pares resultantes de la resolución del problema dinámico inverso, el movimiento real obtenido no es igual al movimiento teórico. El control de lazo cerrado se basa en ir comparando el movimiento real con el deseado e introducir las correcciones necesarias para minimizar o anular las diferencias. Se aplican ganancias en forma de correcciones en posición y/o velocidad para eliminar esas diferencias. Se evalúa el error de posición como la diferencia, en cada punto, entre el movimiento teórico deseado en el análisis cinemático y el movimiento real obtenido para cada fuerza de mecanizado y una ganancia concreta. Finalmente, se mapea el error de posición obtenido para cada fuerza de mecanizado y las diferentes ganancias previstas, graficando la mejor precisión que puede dar el robot para cada operación que se le requiere, y en qué condiciones. -------------- This Master´s Thesis deals with a preliminary characterization of the behaviour for an industrial robot, configured with 4 elements and 4 degrees of freedoms, and subjected to machining forces at its end. Proposed working conditions are those typical from manufacturing plants with aluminium alloys for automotive industry. This type of components comes from a first casting process that produces rough parts. For medium and high volumes, high pressure die casting (HPDC) and low pressure die casting (LPC) are the most used technologies in this first phase. For high pressure die casting processes, most used aluminium alloys are, in simbolic designation according EN 1706 standard (between brackets, its numerical designation); EN AC AlSi9Cu3(Fe) (EN AC 46000) , EN AC AlSi9Cu3(Fe)(Zn) (EN AC 46500), y EN AC AlSi12Cu1(Fe) (EN AC 47100). For low pressure, EN AC AlSi7Mg0,3 (EN AC 42100). For the 3 first alloys, Si allowed limits can exceed 10% content. Fourth alloy has admisible limits under 10% Si. That means, from the point of view of machining, that components made of alloys with Si content above 10% can be considered as equivalent, and the fourth one must be studied separately. Geometrical and dimensional tolerances directly achievables from casting, gathered in standards such as ISO 8062 or DIN 1688-1, establish a limit for this process. Out from those limits, guarantees to achieve batches with objetive ppms currently accepted by market, force to go to subsequent machining process. Those geometries that functionally require a geometrical and/or dimensional tolerance defined according ISO 1101, not capable with initial moulding process, must be obtained afterwards in a machining phase with machining cells. In this case, tolerances achievables with cutting processes are gathered in standards such as ISO 2768. In general terms, machining cells contain several CNCs that they are interrelated and connected by robots that handle parts in process among them. Those robots have at their end a gripper in order to take/remove parts in machining fixtures, in interchange tables to modify position of part, in measurement and control tooling devices, or in entrance/exit conveyors. Repeatibility for robot is tight, even few hundredths of mm, defined according ISO 9283. Problem is like this; those repeatibilty ranks are only guaranteed when there are no stresses or they are not significant (f.e. due to only movement of parts). Although inertias due to moving parts at a high speed make that intermediate paths have little accuracy, at the beginning and at the end of trajectories (f.e, when picking part or leaving it) movement is made with very slow speeds that make lower the effect of inertias forces and allow to achieve repeatibility before mentioned. It does not happens the same if gripper is removed and it is exchanged by an spindle with a machining tool such as a drilling tool, a pcd boring tool, a face or a tangential milling cutter… Forces due to machining would create such big and variable torques in joints that control from the robot would not be able to react (or it is not prepared in principle) and would produce a deviation in working trajectory, made at a low speed, that would trigger a position error (see ISO 5458 standard) not assumable for requested function. Then it could be possible that tolerance achieved by a more exact expected process would turn out into a worst dimension than the one that could be achieved with casting process, in principle with a larger dimensional variability in process (and hence with a larger tolerance range reachable). As a matter of fact, accuracy is very tight in CNC, (its influence can be ignored in most cases) and it is not the responsible of, for example position tolerance when drilling a hole. Factors as, room and part temperature, manufacturing quality of machining fixtures, stiffness at clamping system, rotating error in 4th axis and part positioning error, if there are previous holes, if machining tool is properly balanced, if shank is suitable for that machining type… have more influence. It is interesting to know that, a non specific element as common, at a manufacturing plant in the enviroment above described, as a robot (not needed to be added, therefore with an additional minimum investment), can improve value chain decreasing manufacturing costs. And when it would be possible to combine that the robot dedicated to handling works could support CNCs´ works in its many waiting time while CNCs cut, and could take an spindle and help to cut; it would be double interesting. So according to all this, it would be interesting to be able to know its behaviour and try to explain what would be necessary to make this possible, reason of this work. Selected robot architecture is SCARA type. The search for a robot easy to be modeled and kinematically and dinamically analyzed, without significant limits in the multifunctionality of requested operations, has lead to this choice. Due to that, other very popular architectures in the industry, f.e. 6 DOFs anthropomorphic robots, have been discarded. This robot has 3 joints, 2 of them are revolute joints (1 DOF each one) and the third one is a cylindrical joint (2 DOFs). The first joint, a revolute one, is used to join floor (body 1) with body 2. The second one, a revolute joint too, joins body 2 with body 3. These 2 bodies can move horizontally in X-Y plane. Body 3 is linked to body 4 with a cylindrical joint. Movement that can be made is paralell to Z axis. The robt has 4 degrees of freedom (4 motors). Regarding potential works that this type of robot can make, its versatility covers either typical handling operations or cutting operations. One of the most common machinings is to drill. That is the reason why it has been chosen for the model and analysis. Within drilling, in order to enclose spectrum force, a typical solid drilling with 9 mm diameter. The robot is considered, at the moment, to have a behaviour as rigid body, as biggest expected influence is the one due to torques at joints. In order to modelize robot, it is used multibodies system method. There are under this heading different sorts of formulations (f.e. Denavit-Hartenberg). D-H creates a great amount of equations and unknown quantities. Those unknown quatities are of a difficult understanding and, for each position, one must stop to think about which meaning they have. The choice made is therefore one of formulation in natural coordinates. This system uses points and unit vectors to define position of each different elements, and allow to share, when it is possible and wished, to define kinematic torques and reduce number of variables at the same time. Unknown quantities are intuitive, constrain equations are easy and number of equations and variables are strongly reduced. However, “pure” natural coordinates suffer 2 problems. The first one is that 2 elements with an angle of 0° or 180°, give rise to singular positions that can create problems in constrain equations and therefore they must be avoided. The second problem is that they do not work directly over the definition or the origin of movements. Given that, it is highly recommended to complement this formulation with angles and distances (relative coordinates). This leads to mixed natural coordinates, and they are the final formulation chosen for this MTh. Mixed natural coordinates have not the problem of singular positions. And the most important advantage lies in their usefulness when applying driving forces, torques or evaluating errors. As they influence directly over origin variable (angles or distances), they control motors directly. The algorithm, simulation and obtaining of results has been programmed with Matlab. To design the model in mixed natural coordinates, it is necessary to model the robot to be studied in 2 steps. The first model is based in natural coordinates. To validate it, it is raised a defined trajectory and it is kinematically analyzed if robot fulfils requested movement, keeping its integrity as multibody system. The points (in this case starting and ending points) that configure the robot are quantified. As the elements are considered as rigid bodies, each of them is defined by its respectively starting and ending point (those points are the most interesting ones from the point of view of kinematics and dynamics) and by a non-colinear unit vector to those points. Unit vectors are placed where there is a rotating axis or when it is needed information of an angle. Unit vectors are not needed to measure distances. Neither DOFs must coincide with the number of unit vectors. Lengths of each arm are defined as geometrical constants. The constrains that define the nature of the robot and relationships among different elements and its enviroment are set. Path is generated by a cloud of continuous points, defined in independent coordinates. Each group of independent coordinates define, in an specific instant, a defined position and posture for the robot. In order to know it, it is needed to know which dependent coordinates there are in that instant, and they are obtained solving the constraint equations with Newton-Rhapson method according to independent coordinates. The reason to make it like this is because dependent coordinates must meet constraints, and this is not the case with independent coordinates. When suitability of model is checked (first approval), it is given next step to model 2. Model 2 adds to natural coordinates from model 1, the relative coordinates in the shape of angles in revoluting torques (3 angles; ϕ1, ϕ 2 and ϕ3) and distances in prismatic torques (1 distance; s). These relative coordinates become the new independent coordinates (replacing to cartesian independent coordinates from model 1, that they were natural coordinates). It is needed to review if unit vector system from model 1 is enough or not . For this specific case, it was necessary to add 1 additional unit vector to define perfectly angles with their related equations of dot and/or cross product. Constrains must be increased in, at least, 4 equations; one per each new variable. The approval of model 2 has two phases. The first one, same as made with model 1, through kinematic analysis of behaviour with a defined path. During this analysis, it could be obtained from model 2, velocities and accelerations, but they are not needed. They are only interesting movements and finite displacements. Once that the consistence of movements has been checked (second approval), it comes when the behaviour with interpolated trajectories must be kinematically analyzed. Kinematic analysis with interpolated trajectories work with a minimum number of 3 master points. In this case, 3 points have been chosen; starting point, middle point and ending point. The number of interpolations has been of 50 ones in each strecht (each 2 master points there is an strecht), turning into a total of 100 interpolations. The interpolation method used is the cubic splines one with condition of constant acceleration both at the starting and at the ending point. This method creates the independent coordinates of interpolated points of each strecht. The dependent coordinates are achieved solving the non-linear constrain equations with Newton-Rhapson method. The method of cubic splines is very continuous, therefore when it is needed to design a trajectory in which there are at least 2 movements clearly differents, it is required to make it in 2 steps and join them later. That would be the case when any of the motors would keep stopped during the first movement, and another different motor would remain stopped during the second movement (and so on). Once that movement is obtained, they are calculated, also with numerical differenciation formulas, the independent velocities and accelerations. This process is analogous to the one before explained, reminding condition that acceleration when t=0 and t=end are 0. Dependent velocities and accelerations are calculated solving related derivatives of constrain equations. In a third approval of the model it is checked, again, consistence of interpolated movement. Inverse dynamics calculates, for a defined movement –knowing position, velocity and acceleration in each instant of time-, and knowing external forces that act (f.e. weights); which forces must be applied in motors (where there is control) in order to obtain requested movement. In inverse dynamics, each instant of time is independent of the others and it has a position, a velocity, an acceleration and known forces. In this specific case, it is intended to apply, at the moment, only forces due to the weight, though forces of another nature could have been added if it would have been preferred. The positions, velocities and accelerations, come from kinematic calculation. The inertial effect of forces taken into account (weight) is calculated. As final result of the inverse dynamic analysis, the are obtained torques that the 4 motors must apply to repeat requested movement with the forces that were acting. The fourth approval of the model consists on confirming that the achieved movement due to the use of the torques obtained in the inverse dynamics, are in accordance with movements from kinematic analysis (theoretical movement). For this, it is necessary to work with direct dynamics. Direct dynamic is in charge of calculating the movements of robot that results from applying torques at motors and forces at the robot. Therefore, the resultant real movement, as there was no change in any condition of the ones obtained at the inverse dynamics (motor torques and inertial forces due to weight of elements) must be the same than theoretical movement. When these results are achieved, it is considered that robot is ready to work. When a machining external force is introduced and it was not taken into account before during the inverse dynamics, and torques at motors considered are the ones of the inverse dynamics, the real movement obtained is not the same than the theoretical movement. Closed loop control is based on comparing real movement with expected movement and introducing required corrrections to minimize or cancel differences. They are applied gains in the way of corrections for position and/or tolerance to remove those differences. Position error is evaluated as the difference, in each point, between theoretical movemment (calculated in the kinematic analysis) and the real movement achieved for each machining force and for an specific gain. Finally, the position error obtained for each machining force and gains are mapped, giving a chart with the best accuracy that the robot can give for each operation that has been requested and which conditions must be provided.

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El proyecto consiste en la realización de un mapa topográfico a escala 1/500 del histórico parque de San Isidro y la elaboración de un modelo digital del terreno. Se ha elegido este proyecto porque creo que no hay ningún mapa a esta escala que plasme el parque en la actualidad debido a los cambios que ha sufrido en los últimos años (explanada de ampliación, tanatorio, jardines, carril-bici, zonas deportivas, parques infantiles…) y puesto que es uno de los parques más conocidos y con más historia de Madrid, en el que además se celebran las tradicionales fiestas de San Isidro, creo que es apropiado disponer de un mapa topográfico de gran escala, por si en un futuro se quieren realizar: obras de mejora o restauración, jardines, zonas deportivas o de ocio… Para la realización de este proyecto primero generamos una red de puntos mediante técnicas espaciales GNSS y mediante técnicas de topografía clásica y se realiza una radiación mediante técnicas de topografía clásica para dar coordenadas a los puntos necesarios para la realización de la cartografía. Posteriormente a través de los puntos obtenidos en campo se realiza las cartografías a escala 1/500 y el modelo digital del terreno 3D con el cual obtendremos las curvas de nivel que definirán la altimetría de nuestro trabajo.

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El trabajo presenta resultados de la exploración del campo de velocidades en estelas de distintos modelos de barreras porosas, con vistas a suposible utilización para proteger plantaciones o zonas habitadas de los efectos perniciosos del viento. Los ensayos se han hecho en túnel aerodinámico y, para las medidas, se ha utilizado un anemómetro de hilo caliente. Se ha medido: la velocidad media temporal, el nivel de turbulencia y, en algunos casos, el transporte turbulento y la inclinación del vector velocidad, en cuatro secciones distintas corriente abajo de cada barrera. El trabajo está dividido en ocho capítulos. En el primero se discute la posible utilidad de las barreras en agricultura. En el segundo se revisan ciertas características de las estelas turbulentas de diferentes obstáculos,con el fin de contrastar los resultados obtenidos con otros análogos. En el capítulo tercero se describen los métodos de medida. El cuarto presenta el grueso de los resultados, y los cuatro siguientes: la influencia del número de Reynolds, rugosidad del suelo, perfil del viento incidente y presencia de las paredes y techo del túnel, respectivamente. Los ensayos muestran que los perfiles de velocidades correspondientes a secciones situadas a cierta distancia de la barrera (mayor de seis a ocho veces la altura de ésta) se asemejan a los de un semichorro de baja velocidad que descarga paralelamente a una corriente más rápida. Los perfiles próximos y las condiciones iniciales del semichorro dependen de la configuración de la barrera. El modelo del semichorro equivalente permite calcular las características de la estela a distancias mayores que las que es posible reproducir en los experimentos. Por otra parte, sugiere ciertas modificaciones de la forma de la barrera para aumentar la longitud de la zona protegida del viento. La rugosidad del suelo y la existencia de perfiles de viento distintos del uniforme y más ajustados a la realidad, contribuyen a disminuir la longitud de la zona protegida. Esta observación está de acuerdo con los resultados de otros autores. Se observa que el nivel de turbulencia es muy sensible a las características geométricas de la barrera, lo que sugiere la posibilidad de controlar la capa límite sobre el terreno y, por tanto, el transporte de calor y masa en provecho de la productividad de cultivo. El trabajo que se presenta es parte de un programa más amplio, que tiene por objeto transmitir tecnología avanzada a ciertos dominios de interés para la agricultura y la industria.

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El Nomenclátor Geográfico Básico de España (NGBE) es un proyecto desarrollado por el Registro Central de Cartografía (RCC) del Instituto Geográfico Nacional (IGN) en cumplimiento con lo establecido en el Real Decreto 1545/2007, de 23 de noviembre, por el cual se regula el Sistema Cartográfico Nacional. La formación de la primera versión del Nomenclátor Geográfico Básico de España se ha realizado en el período comprendido entre los años 2010 y 2012 y ha consistido en la depuración de los nombres geográficos procedentes de la cartografía del Instituto Geográfico Nacional a escala 1:25.000 a través de una metodología generada en el marco de este proyecto y estructurando el resultado en función del modelo de nomenclátor de INSPIRE (D2.8.I.3 INSPIRE Data Specification on Geographical Names-Guidelines).

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El programa "ANISET" (Análisis de Niveles de Seguridad en Túneles) desarrollado por SINEX, S.A. constituye una herramienta de cálculo orientada a la realización de estudios de Fiabilidad de las estructuras de sostenimiento de túneles y galerías subterráneas. El desarrollo del Nuevo Método Austriaco de construcción de túneles (NATM) ha supuesto un gran avance de tecnificación en un tipo de obras tradicionalmente poco exigentes en lo que al cálculo de refiere. La aplicación de esta nueva metodología ha propiciado un gran desarrollo en la aplicación de métodos numéricos y de nuevos modelos de comportamiento para el estudio del problema de interacción terreno-sostenimiento. Sin embargo, la investigación en torno a procedimientos adecuados para la introducción de la seguridad en los cálculos no ha sido tan intensa, lo que ha creado un estado de cierta confusión entorno a este tema. Con este trabajo, se ha pretendido impulsar un avance en este terreno. Para ello se ha considerado que el mejor método era la aplicación de las técnicas de Fiabilidad Estructural en Nivel U, como de hecho se está realizando en muchos otros terrenos en el ámbito del cálculo estructural. Para realizar el programa, se ha tomado como base el modelo mecánico bidimensional desarrollado por P. Fritz (1984) que básicamente coincide con el aplicado en el programa SOSTENIM. En este modelo el terreno se considera un medio de comportamiento elastoplástico, de acuerdo al criterio de Mohr-Coulomb, sobre el que se realiza una excavación de sección circular. El sostenimiento se ha modelado teniendo en cuenta las aportaciones del hormigón proyectado, del acero de las armaduras y de las cerchas metálicas habitualmente utilizadas. Los Estados Límite considerados en el programa, para los cuales se han desarrollado las correspondientes funciones de fallo, son los siguientes: - Agotamiento de la capacidad resistente del terreno. Caracterizado por un radio de plastificación excesivo del terreno. - Agotamiento de la estructura, producido por la aparición de deformaciones superiores al máximo admisible por los materiales del sostenimiento. - Convergencia excesiva: el desplazamiento radial en el sostenimiento supera un máximo fijado por el proyectista en base a criterios prácticos de utilización, etc. El tratamiento de las incertidumbres para la estimación de los correspondientes índices de fiabilidad y probabilidades de fallo respecto a los 3 estados límite mencionados, responde básicamente al esquema propuesto por E. Rosenblueth (1981). Se espera que el enfoque eminentemente práctico dado al trabajo, y la sencillez de manejo del programa, permitan una fácil y útil aplicación del mismo.

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El documento es una aplicación informática, programada en Visual Basic® para Microsoft Excel®, y contiene un programa denominado CorkClass 1.0. Es un software de clasificación de corcho en plancha por calidades a partir de su calibre – grosor – y de las anomalías o singularidades apreciables en su sección transversal. CorkClass 1.0 trabaja con dos clases de calidad: corcho taponable y refugo. A partir de la valoración de las variables obtenida por el usuario, la aplicación decide a qué clase pertenece la pieza. Esta clasificación se realiza en base a dos modelos. Cuando disponemos de medida del coeficiente de porosidad (mediante métodos de análisis de imagen), podemos clasificar en base al modelo completo (2TC) o al reducido (2TR), aunque los resultados generales se mostrarán tomando la clasificación del modelo completo para cada pieza. En caso de no disponer de medida del coeficiente de porosidad, la clasificación se realizará únicamente en base al modelo reducido (2TR), cuya clasificación para cada pieza será tomada para el cálculo de los resultados generales . El programa ha sido desarrollado por la UPM y el INIA-CIFOR y validado para muestras procedentes tanto de las distintas regiones de España como del resto de regiones de procedencia del alcornoque (Quercus suber L.), por lo que su ámbito de aplicación es universal.

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El documento es una aplicación informática, programada en Visual Basic® para Microsoft Excel®, y contiene un programa denominado CorkClass 1.1. Es un software de clasificación de corcho en plancha por calidades a partir de su calibre – grosor – y de las anomalías o singularidades apreciables en su sección transversal. CorkClass 1.1 trabaja con dos clases de calidad: corcho taponable y refugo. A partir de la valoración de las variables obtenida por el usuario, la aplicación decide a qué clase pertenece la pieza. Esta clasificación se realiza en base a dos modelos. Cuando disponemos de medida del coeficiente de porosidad (mediante métodos de análisis de imagen), podemos clasificar en base al modelo completo (2TC) o al reducido (2TR), aunque los resultados generales se mostrarán tomando la clasificación del modelo completo para cada pieza. En caso de no disponer de medida del coeficiente de porosidad, la clasificación se realizará únicamente en base al modelo reducido (2TR), cuya clasificación para cada pieza será tomada para el cálculo de los resultados generales . El programa ha sido desarrollado por la UPM y el INIA-CIFOR y validado para muestras procedentes tanto de las distintas regiones de España como del resto de regiones de procedencia del alcornoque (Quercus suber L.), por lo que su ámbito de aplicación es universal.

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Este artículo trata dos temas estrechamente vinculados: por un lado, se presenta parte del trabajo realizado en la Tesis denominada “Modelo Híbrido de Ayuda al Capitán”, cuyos planteamientos han servido de base para la realización del proyecto de I+D+i denominado “e- Flow. Sistema integral de soporte a la evacuación”, segundo tema que se trata en este artículo. Se describirá una herramienta desarrollada para la creación de un modelo de las redes de evacuación (Macromodelo) y otra para realizar simulaciones de comportamiento de individuos (Micromodelo), se hablará de alternativas a los simulacros y se especificarán los requerimientos de una infraestructura física y de servicios para un sistema de ayuda al Capitán. Sobre el proyecto e-Flow, se dará una visión general, describiendo la infraestructura física y de servicios. Se mostrará el potencial que puede suponer la implantación de un sistema cuyas posibilidades van más allá del soporte a la evacuación.

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El objetivo del estudio fue comparar el peso corporal adulto de gallinas ponedoras alojadas en jaulas enriquecidas y sometidas a diferentes intensidades de iluminación de acuerdo con el esquema factorial 2x3: iluminación del pasillo (lateral y central) versus iluminación del piso (bajo, intermedio y alto) , evaluado en el periodo de 18 hasta 60 se manas de edad de acuerdo con el modelo no lineal de Gompertz. Las gallinas fueron alojadas en dos baterías de 3 pisos, con dos filas por piso y cinco jaulas por fila (25 aves/jaula), con un total de 1.500 gallinas. Dichas jaulas cumplen la Directiva CE 199 9/74. Se pesaron 10 gallinas de cada jaula, identificadas con anillas de color diferente, a la edad de 18, 20, 24, 28, 32, 36, 44, 52 y 60 semanas. Para el ajuste de los parámetros B y C del modelo de Gompertz se utilizó el peso medio de las pollitas hasta la 17 a semana edad, pues tuvimos como objetivo mantener dichos parámetros B y C de la curva de Gompertz para todos los tratamientos, ya que el fin del estudio fue evaluar la influencia de la intensidad luminosa en el peso adulto de las gallinas, es decir, el crecimiento después del punto de inflexión de la curva.

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El objetivo principal de este trabajo fin de máster es la obtención de los parámetros acústicos, que especifica la norma UNE-EN ISO 3382-1, con una fuente omnidireccional y con cada uno de los canales del sistema de refuerzo sonoro (Izquierdo, Central, Derecho, Surround Izquierdo y Surround Derecho) en una sala de cine, así como la comparación de los resultados. La sala estudiada es la sala 6 de Kinepolis, que está situada en Pozuelo de Alarcón (Madrid). Es una sala de gran tamaño (8800 m3) que cuenta con 706 butacas. Tras un estudio de la situación actual en la investigación de acústica de salas, se han realizado las mediciones de la respuesta al impulso con las distintas fuentes y con dos tipos de señal: Secuencias de Máxima Longitud (Maximum Length Sequence - MLS) y barridos sinusoidales. Además, se ha creado un modelo virtual de la sala con el software EASE (Enhanced Acoustic Simulator for Engineers). Los tiempos de reverberación son bastante bajos (aproximadamente 0,6 s en frecuencias medias) y los parámetros subjetivos indican gran definición y claridad. C80 es mayor a 10 dB para casi todas las bandas de frecuencia y D50 es superior a 0,8. Con los datos obtenidos de las mediciones y la simulación se ha realizado un estudio comparativo en el que se incluye información acerca de cómo varían los parámetros acústicos en función del tipo de fuente utilizada, la fiabilidad del modelo creado o la calidad acústica de la sala. Además, presenta la posibilidad de realizar la medición de algunos de los parámetros acústicos con los altavoces del sistema de refuerzo sonoro, teniendo en cuenta las mejoras de los parámetros subjetivos con los altavoces de pantalla. ABSTRACT. The main objective of this Master's Dissertation is to measured some acoustic parameters, which are specified in UNE-EN ISO 3382-1, with an omnidirectional source and each channel sound reinforcement system (Left, Center, right, Surround Left and Surround Right) in a movie theater, and the comparison of results. The analyzed room is Kinepolis' room 6, which is placed in Pozuelo de Alarcón (Madrid). It is a large room (8800 m3) which has 706 seats. After the state of the art in room acoustics research, room's impulse responses have been measured with two types of signal: Maximum Length Sequence (MLS) and Logarithmic Frequency Sine Sweep. In addition, a virtual model of the room has been created with EASE software (Enhanced Acoustic Simulator for Engineers). Reverberation times are quite low (about 0.6 s at mid frequencies) and subjective parameters indicate high definition and clarity. C80 is greater than 10 dB for almost all frequency bands and D50 is greater than 0.8. The data obtained from both the measurements and the simulation has been analyzed in order to include a comparative study with information about the acoustic parameters variation depending on the type of acoustic source, the reliability of the model created or the acoustic quality of the room. Furthermore, it presents the possibility of measuring some acoustical parameters with sound reinforcement system, taking into account improvements in subjective parameters when you are measuring with screen channels.

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Los objetivos propios del proyecto propuesto se centran en describir las fases necesarias del proceso de producción de la Base Cartográfica Nacional a escala 1:200.000, cuyo producto final es plasmado en un mapa cartográfico concreto; Mapa Provincial con la misma escala. Todas las tareas esenciales para su elaboración se realizan de acuerdo a la finalidad principal que persigue la creación de un mapa, que es la representación clara y concisa de los elementos geográficos que definen una extensión de territorio. Se pone de manifiesto las normas y reglas específicas que son necesarias para dicha producción, atendiendo las condiciones que presenta el modelo de la base de datos concreta, compuesto por la información válida con carácter oficial, ya que debe estar registrada por las instituciones del Estado, de forma que el conjunto de información sea la más adecuada a la realidad objetiva. Se siguen aquellas pautas referentes a la captura de los datos que componen dicho modelo, teniendo en cuenta la escala cartográfica a la que se representan y ciertas condiciones geométricas. Así como aquellas normas que guían los procesos de controles de calidad y generalización de la información geográfica. También, se establecen de forma fija la serie de estilos de representación de las geometrías componen el mapa, y la simbología utilizada para identificar las entidades definidas mediante elementos puntuales. Las reglas principales descritas son las concernientes a la edición de los conflictos cartográficos producidos a la hora de representar los datos reales. La BCN200 se crea con la finalidad principal de recopilar toda la información cartográfica que define el aspecto y el conjunto de detalles, tanto geográficos y naturales, como aquellos aportados por las construcciones realizadas por el ser humano, de la superficie terrestre que abarca el territorio nacional, con la finalidad de facilitar el desarrollo de tareas semiautomáticas para obtener una producción de diversas elaboraciones cartográficas, digitales o impresas.

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La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.