Los métodos de programación lineal aplicados al análisis en rotura: el caso de los arcos de fábrica.

En este trabajo se presenta una formulación que permite aplicar los métodos de programación lineal, y en particular el método simplex, al análisis de la estática de rotura de cualesquiera estructuras de barras o elementos lineales, que son considerados como bloques rígidos en las regiones no plastificadas. La formulación permite integrar criterios robustos de seguridad y permite abordar, entre otros, los problemas clásicos de rotura de arcos de fábrica, siendo capaz de determinar las alteraciones pésimas a las configuraciones de carga consideradas, basándose en dichos criterios. Como ejemplo se muestra cómo la formulación es capaz de detectar de forma automática que se producirán daños en arcos de fábrica si se procede a su descarga

Arturo Soria, ideólogo e inventor de la Ciudad Lineal

Afínales del siglo XIX se empezó a construir la Ciudad Lineal, un proveció Innovador formulado desde la iniciativa privada en el que se incorporarían los adelantos técnicos del momento mediante la creación de un tejido urbano que ofreciera mayor calidad de vida a sus habitantes. Su artífice, Arturo Soria y Mata, fue a la vez ideólogo de la propuesta y promotor, al menos en parte, a través de la Compañía Metropolitana de Urbanización

Metodología de evaluación de las reglas de operación de embalses en avenidas

El avance de la presión antrópica sobre las márgenes de los cauces, y la creciente dificultad técnica, política y social para ejecutar nuevos proyectos de grandes presas, promueve la necesidad de utilizar más eficientemente los sistemas de control de avenidas existentes. En el presente trabajo se presenta una metodología de análisis para evaluar y comparar las estrategias de gestión de embalses, considerando su operación individual, a fin de establecer la más adecuada. En particular se comparan dos modos de gestión ante situación de avenidas: el Método de Evaluación Volumétrica (MEV) desarrollado por Girón (1988), de amplia difusión en España, y un modelo de optimización de la gestión mediante Programación Lineal Entera Mixta (PLEM). Para ello se ha implementado un entorno de cálculo con estructura modular. El primer módulo permite generar un conjunto representativo de hidrogramas de entrada a los embalses mediante simulación de Monte Carlo. Luego, dos módulos que funcionan en paralelo simulan la gestión del embalse según las dos estrategias mencionadas (MEV y PLEM). Finalmente, se evalúa el comportamiento de ambas estrategias ante el conjunto de solicitaciones hidrológicas generado. Se propone el empleo del Índice de Riesgo Global (I1), que pondera el resultado de la estrategia de gestión frente a un conjunto de hidrogramas de solicitación. Dicho indicador tiene en cuenta el daño esperado debido a los caudales máximos vertidos y el riesgo para la presa debido a los niveles máximos alcanzados en el embalse. Para ello se analiza la función de distribución de probabilidad de las dos variables (máximo caudal vertido y máximo nivel alcanzado) para la población de hidrogramas analizada. El modelo PLEM se calibra empleando el índice I1. Este mismo índice es utilizado para comparar ambas estrategias, entendiendo como la más adecuada aquella que tenga asociado el menor I1. Este sistema de análisis se aplicó a tres embalses de la cuenca del río Segura, con diferentes características en lo referente al tipo y capacidad de aliviadero, volumen de embalse y de resguardo. En los tres casos se han obtenido mejores resultados con el modelo PLEM que con el modelo MEV, tanto en lo concerniente a caudales máximos vertidos como a los niveles máximos alcanzados, para todo el rango de avenidas analizado. Sin embargo, la diferencia entre ambas estrategias no es muy significativa y el MEV presenta características que lo hacen más adecuado para su empleo en tiempo real

Territorio e historia rural del Distrito: Ciudad Lineal, antes de Ciudad

U N distrito es ante todo un hecho administrativo. Esto es más evidente en una ciudad que, como Madrid, fue objeto de un crecimiento urbano fuera de su término municipal en fechas coetáneas a la aprobación del Plan Castro, en 1860, resuelto tras la Guerra Civil mediante los decretos que ampliaron sensiblemente su término a costa de la anexión de los municipios limítrofes entre 1947 y 1954. El distrito de Ciudad Lineal no ha sido una excepción, pues su actual territorio, integrado por los barrios de Costillares, Atalaya, Colina, San Juan Bautista, San Pascual, Concepción, Quintana, Pueblo Nuevo y Ventas, se caracteriza ante todo por la disparidad de la configuración de sus respectivas tramas urbanas, producto de distintos hitos del desarrollo urbano de la propia ciudad. Todos ellos, además, se imbrican en un medio físico y un pasado histórico común que ha quedado borrado por la vorágine de la urbanización

eMathTeacher Platform Suite

La idea inicial de este proyecto surge de la necesidad de desarrollar una herramienta software que ayudase a estudiantes de un curso de iniciación de álgebra lineal a adquirir los conceptos expuestos en el curso mediante la asistencia de cálculos y la representación visual de conceptos e ideas. Algunas de las características o funcionalidades que debería cumplir la herramienta serían: cálculo simbólico, representación simbólica, interfaz gráfico interactivo (point-and-click para realizar operaciones y cálculos, inserción de elementos gráficos mediante drag-and-drop desde una paleta de elementos, representación visual esquemática, representación gráfica 2D y 3D...), persistencia del modelo de datos, etc. Esta fase de un proyecto puede definirse como el – qué –. El siguiente paso o fase del proyecto trata del diseño del proyecto o el – cómo –. Cómo realizar el cálculo numérico, cómo representar símbolos matemáticos en pantalla, cómo crear una paleta de elementos. . . Seguramente existen bibliotecas o APIs de programación para realizar todas estas tareas, sin embargo, su utilización exige al programador tiempo de aprendizaje y el diseño de integración de las diferentes bibliotecas (compatibilidad de versiones, mecanismos de comunicación entre ellas, configuración, etc.). Lo primero puede resolverse fácilmente dedicando tiempo de estudio a la documentación, pero ya implica tiempo. Lo segundo implica además tener que tomar decisiones sobre cómo realizar la integración, no es trivial llegar a dibujar en pantalla, mediante una API de visualización gráfica, una matriz resultado de realizar ciertas operaciones mediante un API de cálculo de álgebra lineal. Existen varias bibliotecas de cálculo de álgebra lineal en las que apoyarse para realizar cálculos. Así pues, es fácil encontrar una biblioteca o API con funciones para realizar operaciones con matrices. Lo que no resulta tan sencillo es encontrar un API que permita definir al programador los mecanismos para representar la matriz en pantalla o para que el usuario introduzca los valores de la matriz. Es en estas últimas tareas en las que el programador se ve obligado a dedicar la mayor parte del tiempo de desarrollo. El resultado de este proyecto supone una gran simplificación de esta segunda fase, la parte del – cómo –, estableciendo una plataforma sobre la que futuros desarrollos puedan basarse para obtener resultados de alta calidad sin tener que preocuparse de las tareas ajenas a la lógica del programa.

Algoritmo Genético aplicado al problema de programación en procesos tecnológicos de maquinado con ambiente Flow Shop

Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en el siguiente trabajo se presenta una metaheurística basada en un algoritmo genético (AG), para resolver problemas de programación de tipo flow shop, con el objetivo de minimizar el tiempo de finalización de todos los trabajos, más conocido como makespan. Este problema, considerado de difícil solución, es típico de la optimización combinatoria y se presenta en talleres con tecnología de maquinado, donde existen máquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que tienen en común una misma ruta tecnológica (orden del proceso). La solución propuesta se probó con problemas clásicos publicados por otros autores, obteniéndose resultados satisfactorios en cuanto a la calidad de las soluciones encontradas y el tiempo de cómputo empleado.

Algoritmo genético aplicado a la programación en talleres de maquinado

En este trabajo se utiliza la metaheurística nombrada algoritmo genético, para dos variantes típicas de problemas de planificación presentes en un taller de maquinado de piezas: las variantes flujo general y flujo regular, y se ha seleccionado la minimización del tiempo de finalización de todos los trabajos o camino máximo, como objetivo a optimizar en un plan de trabajo. Este problema es considerado de difícil solución y es típico de la optimización combinatoria. Los resultados demuestran la calidad de las soluciones encontradas en correspondencia con el tiempo de cómputo empleado, al ser comparados con problemas clásicos reportados por otros autores. La representación propuesta de cada cromosoma genera el universo completo de soluciones factibles, donde es posible encontrar valores óptimos globales de solución y cumple con las restricciones del problema.

Diseño de visualizaciones para programación lógica con restricciones

En este se estudia diseños y e implementaciones de paradigmas visuales para observar la ejecución de programas lógicos con restricciones, enfocados hacia la depuración, optimización y enseñanza. Nos centraremos en la representación de datos en ejecuciones CLP, donde perseguimos la representación de variables con restricciones y de las restricciones en sí mismas. Se han implementado dos herramientas, VIFID y TRIFID, que utilizan dichas representaciones y que se usan para mostrar la utilidad de las visualizaciones desarrolladas.

Estudio y desarrollo de un preproceso basado en la difusión no lineal para la segmentación en imágenes

En esta Tesis Doctoral se aborda la utilización de filtros de difusión no lineal para obtener imágenes constantes a trozos como paso previo al proceso de segmentación. En una primera parte se propone un formulación intrínseca para la ecuación de difusión no lineal que proporcione las condiciones de diseño necesarias sobre los filtros de difusión. A partir del marco teórico propuesto, se proporciona una nueva familia de difusividades; éstas son obtenidas a partir de técnicas de difusión no lineal relacionadas con los procesos de difusión regresivos. El objetivo es descomponer la imagen en regiones cerradas que sean homogéneas en sus niveles de grises sin contornos difusos. Asimismo, se prueba que la función de difusividad propuesta satisface las condiciones de un correcto planteamiento semi-discreto. Esto muestra que mediante el esquema semi-implícito habitualmente utilizado, realmente se hace un proceso de difusión no lineal directa, en lugar de difusión inversa, conectando con proceso de preservación de bordes. Bajo estas condiciones establecidas, se plantea un criterio de parada para el proceso de difusión, para obtener imágenes constantes a trozos con un bajo coste computacional. Una vez aplicado todo el proceso al caso unidimensional, se extienden los resultados teóricos, al caso de imágenes en 2D y 3D. Para el caso en 3D, se detalla el esquema numérico para el problema evolutivo no lineal, con condiciones de contorno Neumann homogéneas. Finalmente, se prueba el filtro propuesto para imágenes reales en 2D y 3D y se ilustran los resultados de la difusividad propuesta como método para obtener imágenes constantes a trozos. En el caso de imágenes 3D, se aborda la problemática del proceso previo a la segmentación del hígado, mediante imágenes reales provenientes de Tomografías Axiales Computarizadas (TAC). En ese caso, se obtienen resultados sobre la estimación de los parámetros de la función de difusividad propuesta. This Ph.D. Thesis deals with the case of using nonlinear diffusion filters to obtain piecewise constant images as a previous process for segmentation techniques. I have first shown an intrinsic formulation for the nonlinear diffusion equation to provide some design conditions on the diffusion filters. According to this theoretical framework, I have proposed a new family of diffusivities; they are obtained from nonlinear diffusion techniques and are related with backward diffusion. Their goal is to split the image in closed contours with a homogenized grey intensity inside and with no blurred edges. It has also proved that the proposed filters satisfy the well-posedness semi-discrete and full discrete scale-space requirements. This shows that by using semi-implicit schemes, a forward nonlinear diffusion equation is solved, instead of a backward nonlinear diffusion equation, connecting with an edgepreserving process. Under the conditions established for the diffusivity and using a stopping criterion I for the diffusion time, I have obtained piecewise constant images with a low computational effort. The whole process in the one-dimensional case is extended to the case where 2D and 3D theoretical results are applied to real images. For 3D, develops in detail the numerical scheme for nonlinear evolutionary problem with homogeneous Neumann boundary conditions. Finally, I have tested the proposed filter with real images for 2D and 3D and I have illustrated the effects of the proposed diffusivity function as a method to get piecewise constant images. For 3D I have developed a preprocess for liver segmentation with real images from CT (Computerized Tomography). In this case, I have obtained results on the estimation of the parameters of the given diffusivity function.

Optimización de la programación(scheduling) en Talleres de Mecanizado

Los problemas de programación de tareas son muy importantes en el mundo actual. Se puede decir que se presentan en todos los fundamentos de la industria moderna, de ahí la importancia de que estos sean óptimos, de forma que se puedan ahorrar recursos que estén asociados al problema. La programación adecuada de trabajos en procesos de manufactura, constituye un importante problema que se plantea dentro de la producción en muchas empresas. El orden en que estos son procesados, no resulta indiferente, sino que determinará algún parámetro de interés, cuyos valores convendrá optimizar en la medida de lo posible. Así podrá verse afectado el coste total de ejecución de los trabajos, el tiempo necesario para concluirlos o el stock de productos en curso que será generado. Esto conduce de forma directa al problema de determinar cuál será el orden más adecuado para llevar a cabo los trabajos con vista a optimizar algunos de los anteriores parámetros u otros similares. Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en la presente tesis se presenta una metaheurística basada en un Algoritmo Genético Simple (Simple Genetic Algorithm, SGA), para resolver problemas de programación de tipo flujo general (Job Shop Scheduling, JSS) y flujo regular (Flow Shop Scheduling, FSS), que están presentes en un taller con tecnología de mecanizado con el objetivo de optimizar varias medidas de desempeño en un plan de trabajo. La aportación principal de esta tesis, es un modelo matemático para medir el consumo de energía, como criterio para la optimización, de las máquinas que intervienen en la ejecución de un plan de trabajo. Se propone además, un método para mejorar el rendimiento en la búsqueda de las soluciones encontradas, por parte del Algoritmo Genético Simple, basado en el aprovechamiento del tiempo ocioso. ABSTRACT The scheduling problems are very important in today's world. It can be said to be present in all the basics of modern industry, hence the importance that these are optimal, so that they can save resources that are associated with the problem. The appropriate programming jobs in manufacturing processes is an important problem that arises in production in many companies. The order in which they are processed, it is immaterial, but shall determine a parameter of interest, whose values agree optimize the possible. This may be affected the total cost of execution of work, the time needed to complete them or the stock of work in progress that will be generated. This leads directly to the problem of determining what the most appropriate order to carry out the work in order to maximize some of the above parameters or other similar. Due to the limitations of conventional optimization techniques, in this work present a metaheuristic based on a Simple Genetic Algorithm (Simple Genetic Algorithm, SGA) to solve programming problems overall flow rate (Job Shop Scheduling, JSS) and regular flow (Flow Shop Scheduling, FSS), which are present in a workshop with machining technology in order to optimize various performance measures in a plan. The main contribution of this thesis is a mathematical model to measure the energy consumption as a criterion for the optimization of the machines involved in the implementation of a work plan. It also proposes a method to improve performance in finding the solutions, by the simple genetic algorithm, based on the use of idle time.