A dynamic CGE modelling approach for analyzing trade-offs in climate change policy options: the case of Green Climate Fund

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Geodiversidad de la franja litoral Deba-Zumaia. Un paseo geológico virtual

El tramo litoral entre Deba y Zumaia constituye una de las zonas más conocidas y mejor estudiadas de todo el ámbito geológico de los Pirineos y, más particularmente, de su porción más occidental: la denominada cuenca o Región Vasco Cantábrica. Tal circunstancia deriva de los atributos particulares de su registro geológico: un potente conjunto de rocas sedimentarias de persistente estratificación, formadas en un antiguo fondo marino que, a pesar de grandes semejanzas, era muy distinto a los fondos marinos actuales. A este potente conjunto de rocas sedimentarias se le conoce bajo la denominación genérica de “flysch”, término de amplia raigambre geológica, cuya concepción y uso han cambiado considerablemente con el tiempo y el avance del conocimiento.

Desarrollo de una herramienta virtual destinada al diseño de una plataforma robótica reconfigurable.

[ES]Este proyecto tiene como objeto aumentar el conocimiento concerniente a mecanismos robóticos reconfigurables, así como ponerlo en práctica. Estos mecanismos pueden lograr rápidas transiciones y son capaces de adaptarse a sí mismos a muchos entornos diferentes, conduciendo a una reducción de costes y requerimientos de espacio. Para ello, se estudia el estado del arte, de manera que se pueda reunir información sobre las principales aplicaciones y oportunidades que este campo ofrece en diferentes áreas. A continuación, se requiere llevar a cabo un análisis cinemático de un robot específico, y junto a métodos de planificación de trayectorias, su implementación en un software gráfico para simular su movimiento. La herramienta de software “Matlab” va a ser la que permitirá llevar a cabo toda la programación y representación a lo largo de todo el proyecto.

Virtual Sensors for On-line Wheel Wear and Part Roughness Measurement in the Grinding Process

Grinding is an advanced machining process for the manufacturing of valuable complex and accurate parts for high added value sectors such as aerospace, wind generation, etc. Due to the extremely severe conditions inside grinding machines, critical process variables such as part surface finish or grinding wheel wear cannot be easily and cheaply measured on-line. In this paper a virtual sensor for on-line monitoring of those variables is presented. The sensor is based on the modelling ability of Artificial Neural Networks (ANNs) for stochastic and non-linear processes such as grinding; the selected architecture is the Layer-Recurrent neural network. The sensor makes use of the relation between the variables to be measured and power consumption in the wheel spindle, which can be easily measured. A sensor calibration methodology is presented, and the levels of error that can be expected are discussed. Validation of the new sensor is carried out by comparing the sensor's results with actual measurements carried out in an industrial grinding machine. Results show excellent estimation performance for both wheel wear and surface roughness. In the case of wheel wear, the absolute error is within the range of microns (average value 32 mu m). In the case of surface finish, the absolute error is well below R-a 1 mu m (average value 0.32 mu m). The present approach can be easily generalized to other grinding operations.

Análisis webgráfico de los museos de pedagogía, enseñanza y educación de España: hacia un museo virtual 2.0 de pedagogía, enseñanza y educación interactivo y de calidad

MDe; Máster en Investigación de Ámbitos Socioeducativos