Electrodynamic tether for scientific mission in low Jovian orbit

An electrodynamic bare tether is shown to allow carrying out scientific observations very close to Jupiter, for exploration of its surface and subsurface, and ionospheric and atmospheric in-situ measurements. Starting at a circular equatorial orbit of radius about 1.3/1.4 times the Jovian radius, continuous propellantless Lorentz drag on a thin-tape tether in the 1-5 km length range would make a spacecraft many times as heavy as the tape slowly spiral in, over a period of many months, while generating power at a load plugged in the tether circuit for powering instruments in science data acquisition and transmission. Lying under the Jovian radiation belts, the tape would avoid the most severe problem facing tethers in Jupiter, which are capable of producing both power and propulsion but, operating slowly, could otherwise accumulate too high a radiation dose . The tether would be made to spin in its orbit to keep taut; how to balance the Lorentz torque is discussed. Constraints on heating and bowing are also discussed, comparing conditions for prograde versus retrograde orbits. The system adapts well to the moderate changes in plasma density and motional electric field through the limited radial range in their steep gradients near Jupiter.

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.

Discriminating Crop, Weeds and Soil Surface with a Terrestrial LIDAR Sensor

In this study, the evaluation of the accuracy and performance of a light detection and ranging (LIDAR) sensor for vegetation using distance and reflection measurements aiming to detect and discriminate maize plants and weeds from soil surface was done. The study continues a previous work carried out in a maize field in Spain with a LIDAR sensor using exclusively one index, the height profile. The current system uses a combination of the two mentioned indexes. The experiment was carried out in a maize field at growth stage 12–14, at 16 different locations selected to represent the widest possible density of three weeds: Echinochloa crus-galli (L.) P.Beauv., Lamium purpureum L., Galium aparine L.and Veronica persica Poir.. A terrestrial LIDAR sensor was mounted on a tripod pointing to the inter-row area, with its horizontal axis and the field of view pointing vertically downwards to the ground, scanning a vertical plane with the potential presence of vegetation. Immediately after the LIDAR data acquisition (distances and reflection measurements), actual heights of plants were estimated using an appropriate methodology. For that purpose, digital images were taken of each sampled area. Data showed a high correlation between LIDAR measured height and actual plant heights (R 2 = 0.75). Binary logistic regression between weed presence/absence and the sensor readings (LIDAR height and reflection values) was used to validate the accuracy of the sensor. This permitted the discrimination of vegetation from the ground with an accuracy of up to 95%. In addition, a Canonical Discrimination Analysis (CDA) was able to discriminate mostly between soil and vegetation and, to a far lesser extent, between crop and weeds. The studied methodology arises as a good system for weed detection, which in combination with other principles, such as vision-based technologies, could improve the efficiency and accuracy of herbicide spraying.

Estudio de la adherencia de armaduras corroídas y su influencia en la capacidad resistente de elementos de hormigón armado

La verificación de la seguridad estructural, tanto de estructuras que permitan un cierto grado de deterioro en su dimensionado como de estructuras existentes deterioradas, necesita disponer de modelos de resistencia que tengan en cuenta los efectos del deterioro. En el caso de la corrosión de las armaduras en las estructuras de hormigón armado, la resistencia depende de múltiples factores tales como la sección del acero corroído, el diagrama tensión-deformación del acero corroído, la adherencia hormigón-acero corroído, la fisuración o desprendimiento del hormigón debido a la expansión de los productos de corrosión. En este sentido, la transferencia de las fuerzas a través de la superficie de contacto entre el hormigón y el acero, la adherencia, es uno de los aspectos más importantes a considerar y es la base del comportamiento del hormigón armado como elemento estructural. La adherencia debe asegurar el anclaje de las armaduras y transmitir la tensión tangencial que aparece en las mismas como consecuencia de la variación de las solicitaciones a lo largo de un elemento estructural. Como consecuencia de la corrosión de las armaduras, el desarrollo de la adherencia se altera y, por tanto, la transferencia de la tensión longitudinal. Esta Tesis Doctoral aborda el comportamiento en estado límite último de la adherencia en el hormigón estructural con armaduras corroídas. El objetivo principal es la obtención de un modelo suficientemente realista y fiable para la evaluación de la adherencia con armaduras corroídas en el marco de la verificación de la seguridad estructural de elementos de hormigón armado con armaduras corroídas. Para ello se ha llevado a cabo un programa experimental de ensayos tipo pull-out excéntricos, con diferentes probetas, unas sin corrosión y otras sometidas tanto a procesos de corrosión natural como a procesos de corrosión acelerada, con diferentes grados de deterioro. Este tipo de ensayo de adherencia representa de forma realista y fiable realista los esfuerzos de adherencia en la zona de anclaje. Por otra parte, para la realización de estos ensayos se ha puesto a punto, además del procedimiento de ensayo, un sistema de adquisición de datos entre los que se incluye el empleo de sensores de tipo fibra óptica con redes de Bragg embebidos en la armadura para determinar los parámetros representativos de la adherencia en el hormigón estructural con armaduras corroídas. Por otra parte, la recopilación de los datos de los estudios de adherencia con armaduras corroídas procedentes de la literatura científica, además de los resultados de la presente investigación, junto con la identificación de las variables relevantes en el comportamiento de la adherencia con armaduras sanas y corroídas ha servido para la obtención de una formulación realista y fiable para la evaluación conjunta de la adherencia con armaduras sanas y corroídas a partir de modelos de regresión múltiple. La formulación propuesta ha sido validada mediante criterios estadísticos y comparada con otras formulaciones propuestas en la literatura científica. Además se ha realizado un análisis de las variables influyentes de la formulación propuesta. También se ha obtenido un modelo numérico simple y eficiente, validado con alguno de los ensayos realizados en esta tesis, para simular la adherencia con armaduras sanas y corroídas. Finalmente, se presenta un procedimiento para realizar la evaluación de vigas deterioradas por corrosión mediante el método de los campos de tensiones que incluye la evaluación de la adherencia mediante la formulación sugerida en esta Tesis Doctoral. Las conclusiones alcanzadas en este trabajo han permitido evaluar la adherencia con armaduras corroídas de forma realista y fiable. Asimismo, se ha podido incluir la evaluación de la adherencia en el marco de la verificación de la seguridad estructural en elementos de hormigón armado deteriorados por corrosión. ABSTRACT Structural safety verification of both structures allowing a certain degree of deterioration in design and deteriorated existing structures needs strength models that factor in the effects of deterioration. In case of corrosion of steel bars in reinforced concrete structures, the resistance depends on many things such as the remaining cross-section of the corroded reinforcement bars, the stress-strain diagrams of steel, the concrete-reinforcement bond and corrosion-induced concrete cracking or spalling. Accordingly, the force transfer through the contact surface between concrete and reinforcement, bond, is one of the most important aspects to consider and it is the basis of the structural performance of reinforced concrete. Bond must assure anchorage of reinforcement and transmit shear stresses as a consequence of the different stresses along a structural element As a consequence of corrosion, the bond development may be affected and hence the transfer of longitudinal stresses. This PhD Thesis deals with ultimate limit state bond behaviour in structural concrete with corrode steel bars. The main objective is to obtain a realistic and reliable model for the assessment of bond within the context of structural safety verifications of reinforced concrete members with corroded steel bars. In that context, an experimental programme of eccentric pull-out tests were conducted, with different specimens, ones without corrosion and others subjected to accelerated or natural corrosion with different corrosion degrees. This type of bond test reproduces in a realistic and reliable way bond stresses in the anchorage zone. Moreover, for conducting these tests it was necessary to develop both a test procedure and also a data acquisition system including the use of an embedded fibre-optic sensing system with fibre Bragg grating sensors to obtain the representative parameters of bond strength in structural concrete with corroded steel bars. Furthermore, the compilation of data from bond studies with corroded steel bars from scientific literature, including tests conducted in the present study, along with the identification of the relevant variables influencing bond behaviour for both corroded and non-corroded steel bars was used to obtain a realistic and reliable formulation for bond assessment in corroded and non-corroded steel bars by multiple linear regression analysis. The proposed formulation was validated with a number of statistical criteria and compared to other models from scientific literature. Moreover, an analysis of the influencing variables of the proposed formulation has been performed. Also, a simplified and efficient numerical model has been obtained and validated with several tests performed in this PhD Thesis for simulating the bond in corroded and non-corroded steel bars. Finally, a proposal for the assessment of corrosion-damaged beams with stress field models including bond assessment with the proposed formulation is presented. The conclusions raised in this work have allowed a realistic and reliable bond assessment in corroded steel bars. Furthermore, bond assessment has been included within the context of structural safety verifications in corrosion-damaged reinforced concrete elements.

Sistema portátil de medida de dispositivos sometidos a ensayos en campo

El proyecto fin de carrera “Sistema Portátil de Medida de Dispositivos Sometidos a Ensayos en Campo” es un proyecto acometido para el desarrollo y evaluación de un sistema de medición portátil y confiable, que permita la realización de mediciones de curvas I-V en campo, en condiciones reales de funcionamiento. Dado que la finalidad de este proyecto fin de carrera es la obtención de un sistema para la realización de mediciones en campo, en la implementación del proyecto se tendrán como requisitos principales de diseño el tamaño, la fuente de alimentación, el peso del sistema, además de la fiabilidad y una relativa precisión en la realización de mediciones. Durante la realización de este proyecto y dados los requerimientos anteriores de portabilidad y fiabilidad, se ha buscado ofrecer una solución de compromiso diseñando un equipamiento que sea realizable, que cumpla con los objetivos anteriores con un coste que no sea elevado y con la característica de que disponga de una facilidad de manejo que permita a cualquier usuario la utilización del mismo. El sistema final diseñado está basado en el dispositivo de adquisición de datos MyDAQ de National Instruments que permite la realización de múltiples tipos de mediciones. En base a este dispositivo de adquisición de datos, se ha diseñado un sistema de medición con una arquitectura que se implementa a través de un ordenador portátil, con un software de medición instalado que recopila e interpreta los datos, y que alimenta y controla al dispositivo a través del puerto USB. El sistema también implementa una carga variable que permite la medición de la curva I-V en iluminación de células o mini-paneles fotovoltaicos. Este diseño permite que para la realización de las mediciones de las curvas I-V en iluminación en campo sólo se requiera conectar el dispositivo de adquisición a un PC portátil con batería y a la carga variable. Aunque este diseño es específico para la medición de células solares se ha implementado de forma que pueda extrapolarse fácilmente a otro tipo de medición de tensión y corriente. Para la comprobación de la precisión del sistema portátil de medidas, durante el proyecto se ha procedido a la comparación de los resultados obtenidos del sistema diseñado con un equipo de caracterización en laboratorio. Dicho sistema de alta exactitud permite cuantificar la degradación real de la célula y establecer una comparación de mediciones con el sistema portátil de medida, ofreciendo resultados satisfactorios en todas las mediciones realizadas y permitiendo concluir la evaluación del sistema portátil como apto para las mediciones de dispositivos en campo. El proceso de evaluación del equipamiento diseñado consistiría en la medida de la curva I-V en laboratorio de un dispositivo fotovoltaico con instrumentación de alta precisión y condiciones controladas de luz y temperatura de un dispositivo, célula o mini-panel. Tras la medida inicial las células se instalarían en campo y se realizaría una caracterización periódica de los dispositivos mediante el sistema portátil de medida, que permitiría evidenciar si en la curva I-V bajo iluminación existe degradación, y en qué zona de la curva. Al finalizar el ensayo o en periodos intermedios se desmontarían los dispositivos para volver a medir la curva I-V con exactitud en laboratorio. Por tanto el sistema portátil de medida, debe permitir evaluar la evolución de la curva I-V en condiciones ambientales similares a obtenidas en medidas anteriores, y a partir de la misma determinar el modo de degradación del dispositivo, no siendo necesaria una elevada precisión de medida para ofrecer resultados exactos de degradación, que sólo podrán medirse en el laboratorio. ABSTRACT. The final degree project "Portable Measurement System For Devices Under Field Tests" is a project undertaken for the development and evaluation of portable and reliable measurement equipment, which allows the realization of I-V curve measurements in field conditions actual operation. Since the purpose of this final project is to obtain a system for conducting field measurements in the implementation of the project will have as main design requirements for size, power supply, system weight, plus reliability and precision relative to the taking of measurements. During the development of this project and given the above requirements portability and reliability, has sought to offer a compromise designing equipment that is achievable, that meets the above objectives with a cost that is not high and the feature that available management facility that allows any user to use it. The final system is designed based on the acquisition device MyDAQ NI data that allows the execution of multiple types of measurements. Based on this data acquisition device, we have designed a measurement system with an architecture that is implemented via a laptop, with measurement software installed that collects and interprets data, and feeds and controls the device through the USB port. The system also implements a variable load which allows measurement of the I-V curve lighting photovoltaic cells. This design allows performing measurements of I-V curves in lighting field is only required to connect the device to purchase a laptop with a battery and variable load. Although this design is specific for the measurement of solar cells has been implemented so that it can easily be extrapolated to other types of measuring voltage and current. To test the accuracy of the portable measurement system during the project has been carried out to compare the results of the designed system, a team of laboratory characterization. This system of high accuracy to quantify the actual degradation of the cell and a comparison of measurements with portable measurement system, providing satisfactory results in all measurements and allowing complete portable system assessment as suitable for measurements of devices field. The evaluation process designed equipment would be far laboratory I-V curve of a photovoltaic device with high precision instrumentation controlled light and temperature of a device, panel or mini-cell conditions. After initial measurement cells settle in a periodic field and device characterization will be achieved through the portable measurement system, which would show whether the I-V curve under illumination degradation exists, and in which area of the curve. At the end of the trial or in interim periods devices to remeasure the I-V curve accurately in laboratory dismount. Therefore the portable measurement system should allow evaluating the evolution of the I-V curve similar to previous measurements obtained in ambient conditions, and from it determine the mode of degradation of the device, not a high measurement accuracy to be necessary to provide degradation accurate results, which can only be measured in the laboratory.

Sistemas multiespectrales e hiperespectrales para la observación del territorio : análisis y aplicación a la prospección de hidrocarburos.

La observación de la Tierra es una herramienta de gran utilidad en la actualidad para el estudio de los fenómenos que se dan en la misma. La observación se puede realizar a distintas escalas y por distintos métodos dependiendo del propósito. El actual Trabajo Final de Grado persigue exponer la observación del territorio mediante técnicas de Teledetección, o Detección Remota, y su aplicación en la exploración de hidrocarburos. Desde la Segunda Guerra Mundial el capturar imágenes aéreas de regiones de la Tierra estaba restringido a usos cartográficos en el sentido estricto. Desde aquellos tiempos, hasta ahora, ha acontecido una serie de avances científicos que permiten deducir características intrínsecas de la Tierra mediante mecanismos complejos que no apreciamos a simple vista, pero que, están configurados mediante determinados parámetros geométricos y electrónicos, que permiten generar series temporales de fenómenos físicos que se dan en la Tierra. Hoy en día se puede afirmar que el aprovechamiento del espectro electromagnético está en un punto máximo. Se ha pasado del análisis de la región del espectro visible al análisis del espectro en su totalidad. Esto supone el desarrollo de nuevos algoritmos, técnicas y procesos para extraer la mayor cantidad de información acerca de la interacción de la materia con la radiación electromagnética. La información que generan los sistemas de captura va a servir para la aplicación directa e indirecta de métodos de prospección de hidrocarburos. Las técnicas utilizadas en detección por sensores remotos, aplicadas en campañas geofísicas, son utilizadas para minimizar costes y maximizar resultados en investigaciones de campo. La predicción de anomalías en la zona de estudio depende del analista, quien diseña, calcula y evalúa las variaciones de la energía electromagnética reflejada o emitida por la superficie terrestre. Para dicha predicción se revisarán distintos programas espaciales, se evaluará la bondad de registro y diferenciación espectral mediante el uso de distintas clasificaciones (supervisadas y no supervisadas). Por su influencia directa sobre las observaciones realizadas, se realiza un estudio de la corrección atmosférica; se programan distintos modelos de corrección atmosférica para imágenes multiespectrales y se evalúan los métodos de corrección atmosférica en datos hiperespectrales. Se obtendrá temperatura de la zona de interés utilizando los sensores TM-4, ASTER y OLI, así como un Modelo Digital del Terreno generado por el par estereoscópico capturado por el sensor ASTER. Una vez aplicados estos procedimientos se aplicarán los métodos directos e indirectos, para la localización de zonas probablemente afectadas por la influencia de hidrocarburos y localización directa de hidrocarburos mediante teledetección hiperespectral. Para el método indirecto se utilizan imágenes capturadas por los sensores ETM+ y ASTER. Para el método directo se usan las imágenes capturadas por el sensor Hyperion. ABSTRACT The observation of the Earth is a wonderful tool for studying the different kind of phenomena that occur on its surface. The observation could be done by different scales and by different techniques depending on the information of interest. This Graduate Thesis is intended to expose the territory observation by remote sensing acquiring data systems and the analysis that can be developed to get information of interest. Since Second World War taking aerials photographs of scene was restricted only to a cartographic sense. From these days to nowadays, it have been developed many scientific advances that make capable the interpretation of the surface behavior trough complex systems that are configure by specific geometric and electronic parameters that make possible acquiring time series of the phenomena that manifest on the earth’s surface. Today it is possible to affirm that the exploitation of the electromagnetic spectrum is on a maxim value. In the past, analysis of the electromagnetic spectrum was carry in a narrow part of it, today it is possible to study entire. This implicates the development of new algorithms, process and techniques for the extraction of information about the interaction of matter with electromagnetic radiation. The information that has been acquired by remote sensing sensors is going to be a helpful tool for the exploration of hydrocarbon through direct and vicarious methods. The techniques applied in remote sensing, especially in geophysical campaigns, are employed to minimize costs and maximize results of ground-based geologic investigations. Forecasting of anomalies in the region of interest depends directly on the expertise data analyst who designs, computes and evaluates variations in the electromagnetic energy reflected or emanated from the earth’s surface. For an optimal prediction a review of the capture system take place; assess of the goodness in data acquisition and spectral separability, is carried out by mean of supervised and unsupervised classifications. Due to the direct influence of the atmosphere in the register data, a study of the minimization of its influence has been done; a script has been programed for the atmospheric correction in multispectral data; also, a review of hyperspectral atmospheric correction is conducted. Temperature of the region of interest is computed using the images captured by TM-4, ASTER and OLI, in addition to a Digital Terrain Model generated by a pair of stereo images taken by ASTER sensor. Once these procedures have finished, direct and vicarious methods are applied in order to find altered zones influenced by hydrocarbons, as well as pinpoint directly hydrocarbon presence by mean of hyperspectral remote sensing. For this purpose ETM+ and ASTER sensors are used to apply the vicarious method and Hyperion images are used to apply the direct method.

The development of a wind tunnel DAQ system by using Labview tools

This paper presents the experimental three-year learning activity developed by a group of teachers in a wind tunnel facility. The authors, leading a team of students, carried out a project consisting of the design, assembly and testing of a wind tunnel. The project included all stages of the process from its initial specifications to its final quality flow assessments, going through the calculation of each element, and the building of the whole wind tunnel. The group of (final year) students was responsible for the whole wind tunnel project as a part of their bachelor degree project. The paper focuses on the development of wind tunnel data acquisition software. This automatic tool is essential to improve the automation of the data acquisition of the wind tunnel facility systems, in particular for a 6DOF multi-axis force/torque sensor. This work can be considered as a typical example of real engineering practice: a set of specifications that has to be modified due to the constraints imposed throughout the project, in order to obtain the final result

A Linked Data Platform adapter for the Bugzilla issue tracker

The W3C Linked Data Platform (LDP) specification defines a standard HTTP-based protocol for read/write Linked Data and pro- vides the basis for application integration using Linked Data. This paper presents an LDP adapter for the Bugzilla issue tracker and demonstrates how to use the LDP protocol to expose a traditional application as a read/write Linked Data application. This approach provides a exible LDP adoption strategy with minimal changes to existing applications.

morph-LDP: an R2RML-based Linked Data Platform implementation

The W3C Linked Data Platform (LDP) candidate recom- mendation defines a standard HTTP-based protocol for read/write Linked Data. The W3C R2RML recommendation defines a language to map re- lational databases (RDBs) and RDF. This paper presents morph-LDP, a novel system that combines these two W3C standardization initiatives to expose relational data as read/write Linked Data for LDP-aware ap- plications, whilst allowing legacy applications to continue using their relational databases.

Non-invasive user monitoring in daily tasks for cognitive rehabilitation

El uso de técnicas para la monitorización del movimiento humano generalmente permite a los investigadores analizar la cinemática y especialmente las capacidades motoras en aquellas actividades de la vida cotidiana que persiguen un objetivo concreto como pueden ser la preparación de bebidas y comida, e incluso en tareas de aseo. Adicionalmente, la evaluación del movimiento y el comportamiento humanos en el campo de la rehabilitación cognitiva es esencial para profundizar en las dificultades que algunas personas encuentran en la ejecución de actividades diarias después de accidentes cerebro-vasculares. Estas dificultades están principalmente asociadas a la realización de pasos secuenciales y al reconocimiento del uso de herramientas y objetos. La interpretación de los datos sobre la actitud de este tipo de pacientes para reconocer y determinar el nivel de éxito en la ejecución de las acciones, y para ampliar el conocimiento en las enfermedades cerebrales, sus consecuencias y severidad, depende totalmente de los dispositivos usados para la captura de esos datos y de la calidad de los mismos. Más aún, existe una necesidad real de mejorar las técnicas actuales de rehabilitación cognitiva contribuyendo al diseño de sistemas automáticos para crear una especie de terapeuta virtual que asegure una vida más independiente de estos pacientes y reduzca la carga de trabajo de los terapeutas. Con este objetivo, el uso de sensores y dispositivos para obtener datos en tiempo real de la ejecución y estado de la tarea de rehabilitación es esencial para también contribuir al diseño y entrenamiento de futuros algoritmos que pudieran reconocer errores automáticamente para informar al paciente acerca de ellos mediante distintos tipos de pistas como pueden ser imágenes, mensajes auditivos o incluso videos. La tecnología y soluciones existentes en este campo no ofrecen una manera totalmente robusta y efectiva para obtener datos en tiempo real, por un lado, porque pueden influir en el movimiento del propio paciente en caso de las plataformas basadas en el uso de marcadores que necesitan sensores pegados en la piel; y por otro lado, debido a la complejidad o alto coste de implantación lo que hace difícil pensar en la idea de instalar un sistema en el hospital o incluso en la casa del paciente. Esta tesis presenta la investigación realizada en el campo de la monitorización del movimiento de pacientes para proporcionar un paso adelante en términos de detección, seguimiento y reconocimiento del comportamiento de manos, gestos y cara mediante una manera no invasiva la cual puede mejorar la técnicas actuales de rehabilitación cognitiva para la adquisición en tiempo real de datos sobre el comportamiento del paciente y la ejecución de la tarea. Para entender la importancia del marco de esta tesis, inicialmente se presenta un resumen de las principales enfermedades cognitivas y se introducen las consecuencias que tienen en la ejecución de tareas de la vida diaria. Más aún, se investiga sobre las metodologías actuales de rehabilitación cognitiva. Teniendo en cuenta que las manos son la principal parte del cuerpo para la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana, también se resumen las tecnologías existentes para la captura de movimiento de manos. Una de las principales contribuciones de esta tesis está relacionada con el diseño y evaluación de una solución no invasiva para detectar y seguir las manos durante la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana que a su vez involucran la manipulación de objetos. Esta solución la cual no necesita marcadores adicionales y está basada en una cámara de profundidad de bajo coste, es robusta, precisa y fácil de instalar. Otra contribución presentada se centra en el reconocimiento de gestos para detectar el agarre de objetos basado en un sensor infrarrojo de última generación, y también complementado con una cámara de profundidad. Esta nueva técnica, y también no invasiva, sincroniza ambos sensores para seguir objetos específicos además de reconocer eventos concretos relacionados con tareas de aseo. Más aún, se realiza una evaluación preliminar del reconocimiento de expresiones faciales para analizar si es adecuado para el reconocimiento del estado de ánimo durante la tarea. Por su parte, todos los componentes y algoritmos desarrollados son integrados en un prototipo simple para ser usado como plataforma de monitorización. Se realiza una evaluación técnica del funcionamiento de cada dispositivo para analizar si es adecuada para adquirir datos en tiempo real durante la ejecución de tareas cotidianas reales. Finalmente, se estudia la interacción con pacientes reales para obtener información del nivel de usabilidad del prototipo. Dicha información es esencial y útil para considerar una rehabilitación cognitiva basada en la idea de instalación del sistema en la propia casa del paciente al igual que en el hospital correspondiente. ABSTRACT The use of human motion monitoring techniques usually let researchers to analyse kinematics, especially in motor strategies for goal-oriented activities of daily living, such as the preparation of drinks and food, and even grooming tasks. Additionally, the evaluation of human movements and behaviour in the field of cognitive rehabilitation is essential to deep into the difficulties some people find in common activities after stroke. This difficulties are mainly associated with sequence actions and the recognition of tools usage. The interpretation of attitude data of this kind of patients in order to recognize and determine the level of success of the execution of actions, and to broaden the knowledge in brain diseases, consequences and severity, depends totally on the devices used for the capture of that data and the quality of it. Moreover, there is a real need of improving the current cognitive rehabilitation techniques by contributing to the design of automatic systems to create a kind of virtual therapist for the improvement of the independent life of these stroke patients and to reduce the workload of the occupational therapists currently in charge of them. For this purpose, the use of sensors and devices to obtain real time data of the execution and state of the rehabilitation task is essential to also contribute to the design and training of future smart algorithms which may recognise errors to automatically provide multimodal feedback through different types of cues such as still images, auditory messages or even videos. The technology and solutions currently adopted in the field don't offer a totally robust and effective way for obtaining real time data, on the one hand, because they may influence the patient's movement in case of marker-based platforms which need sensors attached to the skin; and on the other hand, because of the complexity or high cost of implementation, which make difficult the idea of installing a system at the hospital or even patient's home. This thesis presents the research done in the field of user monitoring to provide a step forward in terms of detection, tracking and recognition of hand movements, gestures and face via a non-invasive way which could improve current techniques for cognitive rehabilitation for real time data acquisition of patient's behaviour and execution of the task. In order to understand the importance of the scope of the thesis, initially, a summary of the main cognitive diseases that require for rehabilitation and an introduction of the consequences on the execution of daily tasks are presented. Moreover, research is done about the actual methodology to provide cognitive rehabilitation. Considering that the main body members involved in the completion of a handmade daily task are the hands, the current technologies for human hands movements capture are also highlighted. One of the main contributions of this thesis is related to the design and evaluation of a non-invasive approach to detect and track user's hands during the execution of handmade activities of daily living which involve the manipulation of objects. This approach does not need the inclusion of any additional markers. In addition, it is only based on a low-cost depth camera, it is robust, accurate and easy to install. Another contribution presented is focused on the hand gesture recognition for detecting object grasping based on a brand new infrared sensor, and also complemented with a depth camera. This new, and also non-invasive, solution which synchronizes both sensors to track specific tools as well as recognize specific events related to grooming is evaluated. Moreover, a preliminary assessment of the recognition of facial expressions is carried out to analyse if it is adequate for recognizing mood during the execution of task. Meanwhile, all the corresponding hardware and software developed are integrated in a simple prototype with the purpose of being used as a platform for monitoring the execution of the rehabilitation task. Technical evaluation of the performance of each device is carried out in order to analyze its suitability to acquire real time data during the execution of real daily tasks. Finally, a kind of healthcare evaluation is also presented to obtain feedback about the usability of the system proposed paying special attention to the interaction with real users and stroke patients. This feedback is quite useful to consider the idea of a home-based cognitive rehabilitation as well as a possible hospital installation of the prototype.

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

La seguridad y fiabilidad de los procesos industriales son la principal preocupación de los ingenieros encargados de las plantas industriales. Por lo tanto, desde un punto de vista económico, el objetivo principal es reducir el costo del mantenimiento, el tiempo de inactividad y las pérdidas causadas por los fallos. Por otra parte, la seguridad de los operadores, que afecta a los aspectos sociales y económicos, es el factor más relevante a considerar en cualquier sistema Debido a esto, el diagnóstico de fallos se ha convertido en un foco importante de interés para los investigadores de todo el mundo e ingenieros en la industria. Los principales trabajos enfocados en detección de fallos se basan en modelos de los procesos. Existen diferentes técnicas para el modelado de procesos industriales tales como máquinas de estado, árboles de decisión y Redes de Petri (RdP). Por lo tanto, esta tesis se centra en el modelado de procesos utilizando redes de petri interpretadas. Redes de Petri es una herramienta usada en el modelado gráfico y matemático con la habilidad para describir información de los sistemas de una manera concurrente, paralela, asincrona, distribuida y no determinística o estocástica. RdP son también una herramienta de comunicación visual gráfica útil como lo son las cartas de flujo o diagramas de bloques. Adicionalmente, las marcas de las RdP simulan la dinámica y concurrencia de los sistemas. Finalmente, ellas tienen la capacidad de definir ecuaciones de estado específicas, ecuaciones algebraicas y otros modelos que representan el comportamiento común de los sistemas. Entre los diferentes tipos de redes de petri (Interpretadas, Coloreadas, etc.), este trabajo de investigación trata con redes de petri interpretadas principalmente debido a características tales como sincronización, lugares temporizados, aparte de su capacidad para procesamiento de datos. Esta investigación comienza con el proceso para diseñar y construir el modelo y diagnosticador para detectar fallos definitivos, posteriormente, la dinámica temporal fue adicionada para detectar fallos intermitentes. Dos procesos industriales, concretamente un HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) y un Proceso de Envasado de Líquidos fueron usados como banco de pruebas para implementar la herramienta de diagnóstico de fallos (FD) creada. Finalmente, su capacidad de diagnóstico fue ampliada en orden a detectar fallos en sistemas híbridos. Finalmente, un pequeño helicóptero no tripulado fue elegido como ejemplo de sistema donde la seguridad es un desafío, y las técnicas de detección de fallos desarrolladas en esta tesis llevan a ser una herramienta valorada, desde que los accidentes de las aeronaves no tripuladas (UAVs) envuelven un alto costo económico y son la principal razón para introducir restricciones de volar sobre áreas pobladas. Así, este trabajo introduce un proceso sistemático para construir un Diagnosticador de Fallos del sistema mencionado basado en RdR Esta novedosa herramienta es capaz de detectar fallos definitivos e intermitentes. El trabajo realizado es discutido desde un punto de vista teórico y práctico. El procedimiento comienza con la división del sistema en subsistemas para seguido integrar en una RdP diagnosticadora global que es capaz de monitorear el sistema completo y mostrar las variables críticas al operador en orden a determinar la salud del UAV, para de esta manera prevenir accidentes. Un Sistema de Adquisición de Datos (DAQ) ha sido también diseñado para recoger datos durante los vuelos y alimentar la RdP diagnosticadora. Vuelos reales realizados bajo condiciones normales y de fallo han sido requeridos para llevar a cabo la configuración del diagnosticador y verificar su comportamiento. Vale la pena señalar que un alto riesgo fue asumido en la generación de fallos durante los vuelos, a pesar de eso esto permitió recoger datos básicos para desarrollar el diagnóstico de fallos, técnicas de aislamiento, protocolos de mantenimiento, modelos de comportamiento, etc. Finalmente, un resumen de la validación de resultados obtenidos durante las pruebas de vuelo es también incluido. Un extensivo uso de esta herramienta mejorará los protocolos de mantenimiento para UAVs (especialmente helicópteros) y permite establecer recomendaciones en regulaciones. El uso del diagnosticador usando redes de petri es considerado un novedoso enfoque. ABSTRACT Safety and reliability of industrial processes are the main concern of the engineers in charge of industrial plants. Thus, from an economic point of view, the main goal is to reduce the maintenance downtime cost and the losses caused by failures. Moreover, the safety of the operators, which affects to social and economic aspects, is the most relevant factor to consider in any system. Due to this, fault diagnosis has become a relevant focus of interest for worldwide researchers and engineers in the industry. The main works focused on failure detection are based on models of the processes. There are different techniques for modelling industrial processes such as state machines, decision trees and Petri Nets (PN). Thus, this Thesis is focused on modelling processes by using Interpreted Petri Nets. Petri Nets is a tool used in the graphic and mathematical modelling with ability to describe information of the systems in a concurrent, parallel, asynchronous, distributed and not deterministic or stochastic manner. PNs are also useful graphical visual communication tools as flow chart or block diagram. Additionally, the marks of the PN simulate the dynamics and concurrence of the systems. Finally, they are able to define specific state equations, algebraic equations and other models that represent the common behaviour of systems. Among the different types of PN (Interpreted, Coloured, etc.), this research work deals with the interpreted Petri Nets mainly due to features such as synchronization capabilities, timed places, apart from their capability for processing data. This Research begins with the process for designing and building the model and diagnoser to detect permanent faults, subsequently, the temporal dynamic was added for detecting intermittent faults. Two industrial processes, namely HVAC (Heating, Ventilation and Air Condition) and Liquids Packaging Process were used as testbed for implementing the Fault Diagnosis (FD) tool created. Finally, its diagnostic capability was enhanced in order to detect faults in hybrid systems. Finally, a small unmanned helicopter was chosen as example of system where safety is a challenge and fault detection techniques developed in this Thesis turn out to be a valuable tool since UAVs accidents involve high economic cost and are the main reason for setting restrictions to fly over populated areas. Thus, this work introduces a systematic process for building a Fault Diagnoser of the mentioned system based on Petri Nets. This novel tool is able to detect both intermittent and permanent faults. The work carried out is discussed from theoretical and practical point of view. The procedure begins with a division of the system into subsystems for further integration into a global PN diagnoser that is able to monitor the whole system and show critical variables to the operator in order to determine the UAV health, preventing accidents in this manner. A Data Acquisition System (DAQ) has been also designed for collecting data during the flights and feed PN Diagnoser. Real flights carried out under nominal and failure conditions have been required to perform the diagnoser setup and verify its performance. It is worth noting that a high risk was assumed in the generation of faults during the flights, nevertheless this allowed collecting basic data so as to develop fault diagnosis, isolations techniques, maintenance protocols, behaviour models, etc. Finally, a summary of the validation results obtained during real flight tests is also included. An extensive use of this tool will improve preventive maintenance protocols for UAVs (especially helicopters) and allow establishing recommendations in regulations. The use of the diagnoser by using Petri Nets is considered as novel approach.

Systematic Process for Building a Fault Diagnoser Based on Petri Nets Applied to a Helicopter

This work presents a systematic process for building a Fault Diagnoser (FD), based on Petri Nets (PNs) which has been applied to a small helicopter. This novel tool is able to detect both intermittent and permanent faults. The work carried out is discussed from theoretical and practical point of view. The procedure begins with a division of the whole system into subsystems, which are the devices that have to be modeled by using PN, considering both the normal and fault operations. Subsequently, the models are integrated into a global Petri Net diagnoser (PND) that is able to monitor a whole helicopter and show critical variables to the operator in order to determine the UAV health, preventing accidents in this manner. A Data Acquisition System (DAQ) has been designed for collecting data during the flights and feeding PN diagnoser with them. Several real flights (nominal or under failure) have been carried out to perform the diagnoser setup and verify its performance. A summary of the validation results obtained during real flight tests is also included. An extensive use of this tool will improve preventive maintenance protocols for UAVs (especially helicopters) and allow establishing recommendations in regulations

Analysis of analogue models by helical X-ray computed tomography

The aim of analogue model experiments in geology is to simulate structures in nature under specific imposed boundary conditions using materials whose rheological properties are similar to those of rocks in nature. In the late 1980s, X-ray computed tomography (CT) was first applied to the analysis of such models. In early studies only a limited number of cross-sectional slices could be recorded because of the time involved in CT data acquisition, the long cooling periods for the X-ray source and computational capacity. Technological improvements presently allow an almost unlimited number of closely spaced serial cross-sections to be acquired and calculated. Computer visualization software allows a full 3D analysis of every recorded stage. Such analyses are especially valuable when trying to understand complex geological structures, commonly with lateral changes in 3D geometry. Periodic acquisition of volumetric data sets in the course of the experiment makes it possible to carry out a 4D analysis of the model, i.e. 3D analysis through time. Examples are shown of 4D analysis of analogue models that tested the influence of lateral rheological changes on the structures obtained in contractional and extensional settings.

Standardized reporting using CODES (Crash Outcome Data Evaluation System).

National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

Expert systems for crash data collection.

Federal Highway Administration, Office of Safety and Traffic Operations, Washington, D.C.