Medição do módulo de elasticidade com recurso à videogrametria: comparação com a técnica tradicional

A determinação do módulo de elasticidade dos materiais é fundamental para o dimensionamento de estruturas de engenharia civil, uma vez que os ensaios para determinação desta característica apresentam custos elevados, é frequente a utilização dos valores tabelados pelos regulamentos. Sendo a medição por videogrametria, um sistema recente na aplicação a estruturas de engenharia civil não existe ainda suficiente experiência da sua utilização em certas áreas, como a medição do módulo de elasticidade. Deste modo, esta dissertação avalia este parâmetro através de dois sistemas de medição distintos, sendo eles, o extensómetro tradicional e o vídeo-extensómetro, com o intuito de verificar se a medição de deslocamentos por videogrametria é um bom método para medir pequenas deformações. As marcas de referência para medição por videogrametria são muito importante, assim sendo, foram desenvolvidos vários métodos de marcação no betão até atingir o tipo de marcação que induzia menor variação dos parâmetros medidos. Após a recolha dos dados foram aplicadas ferramentas de cálculo desenvolvidas em Excel a fim de compactar a grande quantidade de dados recolhidos ao longo dos ensaios desenvolvidos. De forma a quantificar e comparar os valores de módulo de elasticidade pelos dois sistemas de medição foram desenvolvidas duas campanhas de ensaios, uma para aços em que foram ensaiados três provetes de aço de varões com os diâmetros de 6mm, 8mm, 10mm, 12mm, 16mm, 20mm, 25mm e 32mm. E uma outra campanha de ensaio que foi destinada ao betão em que foram ensaiados provetes cilíndricos, cúbicos e prismáticos em várias idades até aos 28 dias a fim de determinar o módulo de elasticidade dos mesmos. Com o desenvolver desta dissertação mostrou-se que o sistema de medição por videogrametria para quantificar o módulo de elasticidade, pode ser considerado exato mas não totalmente preciso, assim sendo, este sistema de medição pode ser cuidadosamente aplicado em detrimento do sistema tradicional, sendo provável que com o evoluir tecnológico a sua precisão seja bastante melhorada.

Diseño optimizado y caracterización de hormigones autocompactantes reforzados con fibra polimérica de alto módulo

Los hormigones autocompactantes suponen una alternativa de ejecución fácil y rápida, que garantiza una puesta en obra de calidad y una mejora de las prestaciones mecánicas a igualdad de contenido de cemento. Por otro lado, los hormigones reforzados con fibra de carácter estructural son cada vez más demandados ya que, en el caso de contar con el tipo y proporción de fibra adecuado, permiten la sustitución total o parcial del armado convencional de acero. Este estudio persigue el diseño optimizado de hormigones autocompactantes reforzados con fibra polimérica de alto módulo para la ejecución de obras de rehabilitación, como las llevadas a cabo en las bóvedas de la catedral de San Cristóbal de la Laguna, de tal manera que, manteniendo la característica de autocompactabilidad y sin perjuicio de la durabilidad, dicho hormigón presente un comportamiento post-fisuración que cumpla con las especificaciones del Anejo 14 de la EHE-08, en lo que se refiere a los valores mínimos de resistencia característica residual a tracción por flexión fR,1,k y fR,3,k , de tal forma que la fibra alcance la consideración de estructural, lo que supondría una alternativa técnica al refuerzo con fibra de acero que permitiría la sustitución parcial o total de la armadura de acero.

CloudRoom: módulo de gestión de cursos online, abiertos y masivos

La razón de este proyecto, es la de desarrollar el módulo de cursos de la plataforma de Massive Online Open Courses (MOOCs), CloudRoom. Dicho módulo está englobado en una arquitectura orientada a servicios (SOA) y en una infraestructura de Cloud Computing utilizando Amazon Web Services (AWS). Nuestro objetivo es el de diseñar un Software as a Service (SaaS) robusto con las cualidades que a un producto de este tipo se le estiman: alta disponibilidad, alto rendimiento, gran experiencia de usuario y gran extensibilidad del sistema. Para lograrlo, se llevará a cabo la integración de las últimas tendencias tecnológicas dentro del desarrollo de sistemas distribuidos como Neo4j, Node.JS, Servicios RESTful, CoffeeScript. Todo esto siguiendo un estrategia de desarrollo PLAN-DO-CHECK utilizando Scrum y prácticas de metodologías ágiles. ---ABSTRACT---The reason of this Project is to develop the courses‟ module of CloudRoom, a Massive Online Open Courses platform. This module is encapsulated in a service-oriented architecture (SOA) based on a Cloud Computing infrastructure built on Amazon Web Services (AWS). Our goal is to design a robust Software as a Service (SaaS) with the qualities that are estimated in a product of this type: high availability, high performance, great user experience and great extensibility of the system. In order to address this, we carry out the integration of the latest technology trends in the development of distributed systems: Neo4j, Node.JS, RESTful Services and CoffeeScript. All of this, following a development strategy PLAN-DO-CHECK, using Scrum and practices of agile methodologies.

Diseño e implementación de un módulo para la anotación de imágenes médicas

Desde hace tiempo ha habido mucho interés en la automatización de todo tipo de tareas en las que la intervención humana es esencial para que sean completadas con éxito. Esto es de especial interés si además se ciertas tareas que pueden ser perfectamente reproducibles y, o bien requieren mucha formación, o bien consumen mucho tiempo. Este proyecto está dirigido a la búsqueda de métodos para automatizar la anotación de imágenes médicas. En concreto, se centra en el apartado de delimitación de las regiones de interés (ROIs) en imágenes de tipo PET siendo éstas usadas con frecuencia junto con las imágenes de tipo CT en el campo de oncología para delinear volúmenes afectados por cáncer. Se pretende con esto ayudar a los hospitales a organizar y estructurar las imágenes de sus pacientes y relacionarlas con las notas clínicas. Esto es lo que llamaremos el proceso de anotación de imágenes y la integración con la anotación de notas clínicas respectivamente. En este documento nos vamos a centrar en describir cuáles eran los objetivos iniciales, los pasos dados para su consecución y las dificultades encontradas durante el proceso. De todas las técnicas existentes en la literatura, se han elegido 4 técnicas de segmentación, 2 de ellas probadas en pacientes reales y las otras 2 probadas solo en phantoms según la literatura. En nuestro caso, las pruebas, se han realizado en imágenes PET de 6 pacientes reales diagnosticados de cáncer. Los resultados han sido analizados y presentados. ---ABSTRACT---For a long period of time, there has been an increasing interest in automation of tasks where human intervention is needed in order to succeed. This interest is even greater if those tasks must be solved by qualifed specialists in the area and the task is reproducible or if the task is too time consuming. The main objective of this project is to find methods which can help to automate medical image annotation processes. In our specific case, we are willing to delineate regions of interest (ROIs) in PET images which are frequently used simultaneaously ith CT images in oncology to determine those volumes that are afected by cancer. With this process we want to help hospitals organize and have from their patient studies and to relate these images to the corpus annotations. We may call this the image annotation process and the integration with the corpus annotation respectively. In this document we are going to concentrate in the description of the initial objectives, the steps we had to go through and the di�culties we had to face during this process. From all existing techniques in the literature, 4 segmentation techniques have been chosen, 2 of them were tested in real patients and the other 2 were tested using phantoms according to the literature. In our case, the tests have been done using PET images from 6 real patients diagnosed with cancer. The results have been analyzed and presented.

Diseño e implementación de un módulo para la anotación de imágenes médicas

Se comenzó el trabajo recabando información sobre los distintos enfoques que se le había dado a la anotación a lo largo del tiempo, desde anotación de imágenes a mano, pasando por anotación de imágenes utilizando características de bajo nivel, como color y textura, hasta la anotación automática. Tras entrar en materia, se procedió a estudiar artículos relativos a los diferentes algoritmos utilizados para la anotación automática de imágenes. Dado que la anotación automática es un campo bastante abierto, hay un gran numero de enfoques. Teniendo las características de las imágenes en particular en las que se iba a centrar el proyecto, se fueron descartando los poco idoneos, bien por un coste computacional elevado, o porque estaba centrado en un tipo diferente de imágenes, entre otras cosas. Finalmente, se encontró un algoritmo basado en formas (Active Shape Model) que se consideró que podría funcionar adecuadamente. Básicamente, los diferentes objetos de la imagen son identicados a partir de un contorno base generado a partir de imágenes de muestra, siendo modicado automáticamente para cubrir la zona deseada. Dado que las imágenes usadas son todas muy similares en composición, se cree que puede funcionar bien. Se partió de una implementación del algoritmo programada en MATLAB. Para empezar, se obtuvieron una serie de radiografías del tórax ya anotadas. Las imágenes contenían datos de contorno para ambos pulmones, las dos clavículas y el corazón. El primer paso fue la creación de una serie de scripts en MATLAB que permitieran: - Leer y transformar las imágenes recibidas en RAW, para adaptarlas al tamaño y la posición de los contornos anotados - Leer los archivos de texto con los datos de los puntos del contorno y transformarlos en variables de MATLAB - Unir la imagen transformada con los puntos y guardarla en un formato que la implementación del algoritmo entendiera. Tras conseguir los ficheros necesarios, se procedió a crear un modelo para cada órgano utilizando para el entrenamiento una pequeña parte de las imágenes. El modelo obtenido se probó con varias imágenes de las restantes. Sin embargo, se encontro bastante variación dependiendo de la imagen utilizada y el órgano detectado. ---ABSTRACT---The project was started by procuring information about the diferent approaches to image annotation over time, from manual image anotation to automatic annotation. The next step was to study several articles about the diferent algorithms used for automatic image annotation. Given that automatic annotation is an open field, there is a great number of approaches. Taking into account the features of the images that would be used, the less suitable algorithms were rejected. Eventually, a shape-based algorithm (Active Shape Model) was found. Basically, the diferent objects in the image are identified from a base contour, which is generated from training images. Then this contour is automatically modified to cover the desired area. Given that all the images that would be used are similar in object placement, the algorithm would probably work nicely. The work started from a MATLAB implementation of the algorithm. To begin with, a set of chest radiographs already annotated were obtained. These images came with contour data for both lungs, both clavicles and the heart. The first step was the creation of a series of MATLAB scripts to join the RAW images with the annotation data and transform them into a format that the algorithm could read. After obtaining the necessary files, a model for each organ was created using part of the images for training. The trained model was tested on several of the reimaining images. However, there was much variation in the results from one image to another. Generally, lungs were detected pretty accurately, whereas clavicles and the heart gave more problems. To improve the method, a new model was trained using half of the available images. With this model, a significant inprovement of the results can be seen.

Diseño del módulo de cálculo de potencia eléctrica para su aplicación en una CDF = Design of the power subsystem of a concurrent design facility (CFD) for satellite projects

El desarrollo del presente trabajo sigue, tanto una línea cronológica de las tareas realizadas, como una lógica, en la que se parte de un conocimiento mínimo de los sistemas espaciales hasta llegar al diseño completo de un Módulo de Cálculo de Potencia Eléctrica de un satélite para su aplicación en una instalación de diseño concurrente o CDF.