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.

Algoritmos de distribución de cargas de proceso en computación con membranas

Con el surgir de los problemas irresolubles de forma eficiente en tiempo polinomial en base al dato de entrada, surge la Computación Natural como alternativa a la computación clásica. En esta disciplina se trata de o bien utilizar la naturaleza como base de cómputo o bien, simular su comportamiento para obtener mejores soluciones a los problemas que los encontrados por la computación clásica. Dentro de la computación natural, y como una representación a nivel celular, surge la Computación con Membranas. La primera abstracción de las membranas que se encuentran en las células, da como resultado los P sistemas de transición. Estos sistemas, que podrían ser implementados en medios biológicos o electrónicos, son la base de estudio de esta Tesis. En primer lugar, se estudian las implementaciones que se han realizado, con el fin de centrarse en las implementaciones distribuidas, que son las que pueden aprovechar las características intrínsecas de paralelismo y no determinismo. Tras un correcto estudio del estado actual de las distintas etapas que engloban a la evolución del sistema, se concluye con que las distribuciones que buscan un equilibrio entre las dos etapas (aplicación y comunicación), son las que mejores resultados presentan. Para definir estas distribuciones, es necesario definir completamente el sistema, y cada una de las partes que influyen en su transición. Además de los trabajos de otros investigadores, y junto a ellos, se realizan variaciones a los proxies y arquitecturas de distribución, para tener completamente definidos el comportamiento dinámico de los P sistemas. A partir del conocimiento estático –configuración inicial– del P sistema, se pueden realizar distribuciones de membranas en los procesadores de un clúster para obtener buenos tiempos de evolución, con el fin de que la computación del P sistema sea realizada en el menor tiempo posible. Para realizar estas distribuciones, hay que tener presente las arquitecturas –o forma de conexión– de los procesadores del clúster. La existencia de 4 arquitecturas, hace que el proceso de distribución sea dependiente de la arquitectura a utilizar, y por tanto, aunque con significativas semejanzas, los algoritmos de distribución deben ser realizados también 4 veces. Aunque los propulsores de las arquitecturas han estudiado el tiempo óptimo de cada arquitectura, la inexistencia de distribuciones para estas arquitecturas ha llevado a que en esta Tesis se probaran las 4, hasta que sea posible determinar que en la práctica, ocurre lo mismo que en los estudios teóricos. Para realizar la distribución, no existe ningún algoritmo determinista que consiga una distribución que satisfaga las necesidades de la arquitectura para cualquier P sistema. Por ello, debido a la complejidad de dicho problema, se propone el uso de metaheurísticas de Computación Natural. En primer lugar, se propone utilizar Algoritmos Genéticos, ya que es posible realizar alguna distribución, y basada en la premisa de que con la evolución, los individuos mejoran, con la evolución de dichos algoritmos, las distribuciones también mejorarán obteniéndose tiempos cercanos al óptimo teórico. Para las arquitecturas que preservan la topología arbórea del P sistema, han sido necesarias realizar nuevas representaciones, y nuevos algoritmos de cruzamiento y mutación. A partir de un estudio más detallado de las membranas y las comunicaciones entre procesadores, se ha comprobado que los tiempos totales que se han utilizado para la distribución pueden ser mejorados e individualizados para cada membrana. Así, se han probado los mismos algoritmos, obteniendo otras distribuciones que mejoran los tiempos. De igual forma, se han planteado el uso de Optimización por Enjambres de Partículas y Evolución Gramatical con reescritura de gramáticas (variante de Evolución Gramatical que se presenta en esta Tesis), para resolver el mismo cometido, obteniendo otro tipo de distribuciones, y pudiendo realizar una comparativa de las arquitecturas. Por último, el uso de estimadores para el tiempo de aplicación y comunicación, y las variaciones en la topología de árbol de membranas que pueden producirse de forma no determinista con la evolución del P sistema, hace que se deba de monitorizar el mismo, y en caso necesario, realizar redistribuciones de membranas en procesadores, para seguir obteniendo tiempos de evolución razonables. Se explica, cómo, cuándo y dónde se deben realizar estas modificaciones y redistribuciones; y cómo es posible realizar este recálculo. Abstract Natural Computing is becoming a useful alternative to classical computational models since it its able to solve, in an efficient way, hard problems in polynomial time. This discipline is based on biological behaviour of living organisms, using nature as a basis of computation or simulating nature behaviour to obtain better solutions to problems solved by the classical computational models. Membrane Computing is a sub discipline of Natural Computing in which only the cellular representation and behaviour of nature is taken into account. Transition P Systems are the first abstract representation of membranes belonging to cells. These systems, which can be implemented in biological organisms or in electronic devices, are the main topic studied in this thesis. Implementations developed in this field so far have been studied, just to focus on distributed implementations. Such distributions are really important since they can exploit the intrinsic parallelism and non-determinism behaviour of living cells, only membranes in this case study. After a detailed survey of the current state of the art of membranes evolution and proposed algorithms, this work concludes that best results are obtained using an equal assignment of communication and rules application inside the Transition P System architecture. In order to define such optimal distribution, it is necessary to fully define the system, and each one of the elements that influence in its transition. Some changes have been made in the work of other authors: load distribution architectures, proxies definition, etc., in order to completely define the dynamic behaviour of the Transition P System. Starting from the static representation –initial configuration– of the Transition P System, distributions of membranes in several physical processors of a cluster is algorithmically done in order to get a better performance of evolution so that the computational complexity of the Transition P System is done in less time as possible. To build these distributions, the cluster architecture –or connection links– must be considered. The existence of 4 architectures, makes that the process of distribution depends on the chosen architecture, and therefore, although with significant similarities, the distribution algorithms must be implemented 4 times. Authors who proposed such architectures have studied the optimal time of each one. The non existence of membrane distributions for these architectures has led us to implement a dynamic distribution for the 4. Simulations performed in this work fix with the theoretical studies. There is not any deterministic algorithm that gets a distribution that meets the needs of the architecture for any Transition P System. Therefore, due to the complexity of the problem, the use of meta-heuristics of Natural Computing is proposed. First, Genetic Algorithm heuristic is proposed since it is possible to make a distribution based on the premise that along with evolution the individuals improve, and with the improvement of these individuals, also distributions enhance, obtaining complexity times close to theoretical optimum time. For architectures that preserve the tree topology of the Transition P System, it has been necessary to make new representations of individuals and new algorithms of crossover and mutation operations. From a more detailed study of the membranes and the communications among processors, it has been proof that the total time used for the distribution can be improved and individualized for each membrane. Thus, the same algorithms have been tested, obtaining other distributions that improve the complexity time. In the same way, using Particle Swarm Optimization and Grammatical Evolution by rewriting grammars (Grammatical Evolution variant presented in this thesis), to solve the same distribution task. New types of distributions have been obtained, and a comparison of such genetic and particle architectures has been done. Finally, the use of estimators for the time of rules application and communication, and variations in tree topology of membranes that can occur in a non-deterministic way with evolution of the Transition P System, has been done to monitor the system, and if necessary, perform a membrane redistribution on processors to obtain reasonable evolution time. How, when and where to make these changes and redistributions, and how it can perform this recalculation, is explained.

Multiobjective optimization applied to structural sizing of low cost university-class microsatellite projects

In recent years, there has been continuing interest in the participation of university research groups in space technology studies by means of their own microsatellites. The involvement in such projects has some inherent challenges, such as limited budget and facilities. Also, due to the fact that the main objective of these projects is for educational purposes, usually there are uncertainties regarding their in orbit mission and scientific payloads at the early phases of the project. On the other hand, there are predetermined limitations for their mass and volume budgets owing to the fact that most of them are launched as an auxiliary payload in which the launch cost is reduced considerably. The satellite structure subsystem is the one which is most affected by the launcher constraints. This can affect different aspects, including dimensions, strength and frequency requirements. In this paper, the main focus is on developing a structural design sizing tool containing not only the primary structures properties as variables but also the system level variables such as payload mass budget and satellite total mass and dimensions. This approach enables the design team to obtain better insight into the design in an extended design envelope. The structural design sizing tool is based on analytical structural design formulas and appropriate assumptions including both static and dynamic models of the satellite. Finally, a Genetic Algorithm (GA) multiobjective optimization is applied to the design space. The result is a Pareto-optimal based on two objectives, minimum satellite total mass and maximum payload mass budget, which gives a useful insight to the design team at the early phases of the design.

Using clustering techniques for intelligent camera-based user interfaces

The area of Human-Machine Interface is growing fast due to its high importance in all technological systems. The basic idea behind designing human-machine interfaces is to enrich the communication with the technology in a natural and easy way. Gesture interfaces are a good example of transparent interfaces. Such interfaces must identify properly the action the user wants to perform, so the proper gesture recognition is of the highest importance. However, most of the systems based on gesture recognition use complex methods requiring high-resource devices. In this work, we propose to model gestures capturing their temporal properties, which significantly reduce storage requirements, and use clustering techniques, namely self-organizing maps and unsupervised genetic algorithm, for their classification. We further propose to train a certain number of algorithms with different parameters and combine their decision using majority voting in order to decrease the false positive rate. The main advantage of the approach is its simplicity, which enables the implementation using devices with limited resources, and therefore low cost. The testing results demonstrate its high potential.

Contribución al desarrollo de técnicas CAD para el diseño de antenas impresas y dispositivos pasivos de microondas basadas en el método de elementos finitos

El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de herramientas numéricas basadas en técnicas de onda completa para el diseño asistido por ordenador (Computer-Aided Design,‘CAD’) de dispositivos de microondas. En este contexto, se desarrolla una herramienta numérica basada en el método de los elementos finitos para el diseño y análisis de antenas impresas mediante algoritmos de optimización. Esta técnica consiste en dividir el análisis de una antena en dos partes. Una parte de análisis 3D que se realiza sólo una vez en cada punto de frecuencia de la banda de funcionamiento donde se sustituye una superficie que contiene la metalización del parche por puertas artificiales. En una segunda parte se inserta entre las puertas artificiales en la estructura 3D la superficie soportando una metalización y se procede un análisis 2D para caracterizar el comportamiento de la antena. La técnica propuesta en esta tesis se puede implementar en un algoritmo de optimización para definir el perfil de la antena que permite conseguir los objetivos del diseño. Se valida experimentalmente dicha técnica empleándola en el diseño de antenas impresas de banda ancha para diferentes aplicaciones mediante la optimización del perfil de los parches. También, se desarrolla en esta tesis un procedimiento basado en el método de descomposición de dominio y el método de los elementos finitos para el diseño de dispositivos pasivos de microonda. Se utiliza este procedimiento en particular para el diseño y sintonía de filtros de microondas. En la primera etapa de su aplicación se divide la estructura que se quiere analizar en subdominios aplicando el método de descomposición de dominio, este proceso permite analizar cada segmento por separado utilizando el método de análisis adecuado dado que suele haber subdominios que se pueden analizar mediante métodos analíticos por lo que el tiempo de análisis es más reducido. Se utilizan métodos numéricos para analizar los subdominios que no se pueden analizar mediante métodos analíticos. En esta tesis, se utiliza el método de los elementos finitos para llevar a cabo el análisis. Además de la descomposición de dominio, se aplica un proceso de barrido en frecuencia para reducir los tiempos del análisis. Como método de orden reducido se utiliza la técnica de bases reducidas. Se ha utilizado este procedimiento para diseñar y sintonizar varios ejemplos de filtros con el fin de comprobar la validez de dicho procedimiento. Los resultados obtenidos demuestran la utilidad de este procedimiento y confirman su rigurosidad, precisión y eficiencia en el diseño de filtros de microondas. ABSTRACT The main objective of this thesis is the development of numerical tools based on full-wave techniques for computer-aided design ‘CAD’ of microwave devices. In this context, a numerical technique based on the finite element method ‘FEM’ for the design and analysis of printed antennas using optimization algorithms has been developed. The proposed technique consists in dividing the analysis of the antenna in two stages. In the first stage, the regions of the antenna which do not need to be modified during the CAD process are initially characterized only once from their corresponding matrix transfer function (Generalized Admittance matrix, ‘GAM’). The regions which will be modified are defined as artificial ports, precisely the regions which will contain the conducting surfaces of the printed antenna. In a second stage, the contour shape of the conducting surfaces of the printed antenna is iteratively modified in order to achieve a desired electromagnetic performance of the antenna. In this way, a new GAM of the radiating device which takes into account each printed antenna shape is computed after each iteration. The proposed technique can be implemented with a genetic algorithm to achieve the design objectives. This technique is validated experimentally and applied to the design of wideband printed antennas for different applications by optimizing the shape of the radiating device. In addition, a procedure based on the domain decomposition method and the finite element method has been developed for the design of microwave passive devices. In particular, this procedure can be applied to the design and tune of microwave filters. In the first stage of its implementation, the structure to be analyzed is divided into subdomains using the domain decomposition method; this process allows each subdomains can be analyzed separately using suitable analysis method, since there is usually subdomains that can be analyzed by analytical methods so that the time of analysis is reduced. For analyzing the subdomains that cannot be analyzed by analytical methods, we use the numerical methods. In this thesis, the FEM is used to carry out the analysis. Furthermore the decomposition of the domain, a frequency sweep process is applied to reduce analysis times. The reduced order model as the reduced basis technique is used in this procedure. This procedure is applied to the design and tune of several examples of microwave filters in order to check its validity. The obtained results allow concluding the usefulness of this procedure and confirming their thoroughness, accuracy and efficiency for the design of microwave filters.

Overlapping Range Images using Genetics Algorithms

El artículo aborda el problema del encaje de diversas imágenes de una misma escena capturadas por escáner 3d para generar un único modelo tridimensional. Para ello se utilizaron algoritmos genéticos. ABSTRACT: This work introduces a solution based on genetic algorithms to find the overlapping area between two point cloud captures obtained from a three-dimensional scanner. Considering three translation coordinates and three rotation angles, the genetic algorithm evaluates the matching points in the overlapping area between the two captures given that transformation. Genetic simulated annealing is used to improve the accuracy of the results obtained by the genetic algorithm.

Multi-objective Aerodynamic Optimization of High-speed Trains in Tunnels

A genetic algorithm (GA) is employed for the multi-objective shape optimization of the nose of a high-speed train. Aerodynamic problems observed at high speeds become still more relevant when traveling along a tunnel. The objective is to minimize both the aerodynamic drag and the amplitude of the pressure gradient of the compression wave when a train enters a tunnel. The main drawback of GA is the large number of evaluations need in the optimization process. Metamodels-based optimization is considered to overcome such problem. As a result, an explicit relationship between pressure gradient and geometrical parameters is obtained.

Multidisciplinary Design Optimization Application to Conceptual Design of University-class Microsatellite Projects

Esta tesis se ha realizado en el contexto del proyecto UPMSat-2, que es un microsatélite diseñado, construido y operado por el Instituto Universitario de Microgravedad "Ignacio Da Riva" (IDR / UPM) de la Universidad Politécnica de Madrid. Aplicación de la metodología Ingeniería Concurrente (Concurrent Engineering: CE) en el marco de la aplicación de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) es uno de los principales objetivos del presente trabajo. En los últimos años, ha habido un interés continuo en la participación de los grupos de investigación de las universidades en los estudios de la tecnología espacial a través de sus propios microsatélites. La participación en este tipo de proyectos tiene algunos desafíos inherentes, tales como presupuestos y servicios limitados. Además, debido al hecho de que el objetivo principal de estos proyectos es fundamentalmente educativo, por lo general hay incertidumbres en cuanto a su misión en órbita y cargas útiles en las primeras fases del proyecto. Por otro lado, existen limitaciones predeterminadas para sus presupuestos de masa, volumen y energía, debido al hecho de que la mayoría de ellos están considerados como una carga útil auxiliar para el lanzamiento. De este modo, el costo de lanzamiento se reduce considerablemente. En este contexto, el subsistema estructural del satélite es uno de los más afectados por las restricciones que impone el lanzador. Esto puede afectar a diferentes aspectos, incluyendo las dimensiones, la resistencia y los requisitos de frecuencia. En la primera parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una herramienta de diseño del subsistema estructural que evalúa, no sólo las propiedades de la estructura primaria como variables, sino también algunas variables de nivel de sistema del satélite, como la masa de la carga útil y la masa y las dimensiones extremas de satélite. Este enfoque permite que el equipo de diseño obtenga una mejor visión del diseño en un espacio de diseño extendido. La herramienta de diseño estructural se basa en las fórmulas y los supuestos apropiados, incluyendo los modelos estáticos y dinámicos del satélite. Un algoritmo genético (Genetic Algorithm: GA) se aplica al espacio de diseño para optimizaciones de objetivo único y también multiobjetivo. El resultado de la optimización multiobjetivo es un Pareto-optimal basado en dos objetivo, la masa total de satélites mínimo y el máximo presupuesto de masa de carga útil. Por otro lado, la aplicación de los microsatélites en misiones espaciales es de interés por su menor coste y tiempo de desarrollo. La gran necesidad de las aplicaciones de teledetección es un fuerte impulsor de su popularidad en este tipo de misiones espaciales. Las misiones de tele-observación por satélite son esenciales para la investigación de los recursos de la tierra y el medio ambiente. En estas misiones existen interrelaciones estrechas entre diferentes requisitos como la altitud orbital, tiempo de revisita, el ciclo de vida y la resolución. Además, todos estos requisitos puede afectar a toda las características de diseño. Durante los últimos años la aplicación de CE en las misiones espaciales ha demostrado una gran ventaja para llegar al diseño óptimo, teniendo en cuenta tanto el rendimiento y el costo del proyecto. Un ejemplo bien conocido de la aplicación de CE es la CDF (Facilidad Diseño Concurrente) de la ESA (Agencia Espacial Europea). Está claro que para los proyectos de microsatélites universitarios tener o desarrollar una instalación de este tipo parece estar más allá de las capacidades del proyecto. Sin embargo, la práctica de la CE a cualquier escala puede ser beneficiosa para los microsatélites universitarios también. En la segunda parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una estructura de optimización de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) aplicable a la fase de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Este enfoque permite que el equipo de diseño conozca la interacción entre las diferentes variables de diseño. El esquema MDO presentado no sólo incluye variables de nivel de sistema, tales como la masa total del satélite y la potencia total, sino también los requisitos de la misión como la resolución y tiempo de revisita. El proceso de diseño de microsatélites se divide en tres disciplinas; a) diseño de órbita, b) diseño de carga útil y c) diseño de plataforma. En primer lugar, se calculan diferentes parámetros de misión para un rango práctico de órbitas helio-síncronas (sun-synchronous orbits: SS-Os). Luego, según los parámetros orbitales y los datos de un instrumento como referencia, se calcula la masa y la potencia de la carga útil. El diseño de la plataforma del satélite se estima a partir de los datos de la masa y potencia de los diferentes subsistemas utilizando relaciones empíricas de diseño. El diseño del subsistema de potencia se realiza teniendo en cuenta variables de diseño más detalladas, como el escenario de la misión y diferentes tipos de células solares y baterías. El escenario se selecciona, de modo de obtener una banda de cobertura sobre la superficie terrestre paralelo al Ecuador después de cada intervalo de revisita. Con el objetivo de evaluar las interrelaciones entre las diferentes variables en el espacio de diseño, todas las disciplinas de diseño mencionados se combinan en un código unificado. Por último, una forma básica de MDO se ajusta a la herramienta de diseño de sistema de satélite. La optimización del diseño se realiza por medio de un GA con el único objetivo de minimizar la masa total de microsatélite. Según los resultados obtenidos de la aplicación del MDO, existen diferentes puntos de diseños óptimos, pero con diferentes variables de misión. Este análisis demuestra la aplicabilidad de MDO para los estudios de ingeniería de sistema en la fase de diseño conceptual en este tipo de proyectos. La principal conclusión de esta tesis, es que el diseño clásico de los satélites que por lo general comienza con la definición de la misión y la carga útil no es necesariamente la mejor metodología para todos los proyectos de satélites. Un microsatélite universitario, es un ejemplo de este tipo de proyectos. Por eso, se han desarrollado un conjunto de herramientas de diseño para encarar los estudios de la fase inicial de diseño. Este conjunto de herramientas incluye diferentes disciplinas de diseño centrados en el subsistema estructural y teniendo en cuenta una carga útil desconocida a priori. Los resultados demuestran que la mínima masa total del satélite y la máxima masa disponible para una carga útil desconocida a priori, son objetivos conflictivos. En este contexto para encontrar un Pareto-optimal se ha aplicado una optimización multiobjetivo. Según los resultados se concluye que la selección de la masa total por satélite en el rango de 40-60 kg puede considerarse como óptima para un proyecto de microsatélites universitario con carga útil desconocida a priori. También la metodología CE se ha aplicado al proceso de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Los resultados de la aplicación del CE proporcionan una clara comprensión de la interacción entre los requisitos de diseño de sistemas de satélites, tales como la masa total del microsatélite y la potencia y los requisitos de la misión como la resolución y el tiempo de revisita. La aplicación de MDO se hace con la minimización de la masa total de microsatélite. Los resultados de la aplicación de MDO aclaran la relación clara entre los diferentes requisitos de diseño del sistema y de misión, así como que permiten seleccionar las líneas de base para el diseño óptimo con el objetivo seleccionado en las primeras fase de diseño. ABSTRACT This thesis is done in the context of UPMSat-2 project, which is a microsatellite under design and manufacturing at the Instituto Universitario de Microgravedad “Ignacio Da Riva” (IDR/UPM) of the Universidad Politécnica de Madrid. Application of Concurrent Engineering (CE) methodology in the framework of Multidisciplinary Design application (MDO) is one of the main objectives of the present work. In recent years, there has been continuing interest in the participation of university research groups in space technology studies by means of their own microsatellites. The involvement in such projects has some inherent challenges, such as limited budget and facilities. Also, due to the fact that the main objective of these projects is for educational purposes, usually there are uncertainties regarding their in orbit mission and scientific payloads at the early phases of the project. On the other hand, there are predetermined limitations for their mass and volume budgets owing to the fact that most of them are launched as an auxiliary payload in which the launch cost is reduced considerably. The satellite structure subsystem is the one which is most affected by the launcher constraints. This can affect different aspects, including dimensions, strength and frequency requirements. In the first part of this thesis, the main focus is on developing a structural design sizing tool containing not only the primary structures properties as variables but also the satellite system level variables such as payload mass budget and satellite total mass and dimensions. This approach enables the design team to obtain better insight into the design in an extended design envelope. The structural design sizing tool is based on the analytical structural design formulas and appropriate assumptions including both static and dynamic models of the satellite. A Genetic Algorithm (GA) is applied to the design space for both single and multiobejective optimizations. The result of the multiobjective optimization is a Pareto-optimal based on two objectives, minimum satellite total mass and maximum payload mass budget. On the other hand, the application of the microsatellites is of interest for their less cost and response time. The high need for the remote sensing applications is a strong driver of their popularity in space missions. The satellite remote sensing missions are essential for long term research around the condition of the earth resources and environment. In remote sensing missions there are tight interrelations between different requirements such as orbital altitude, revisit time, mission cycle life and spatial resolution. Also, all of these requirements can affect the whole design characteristics. During the last years application of the CE in the space missions has demonstrated a great advantage to reach the optimum design base lines considering both the performance and the cost of the project. A well-known example of CE application is ESA (European Space Agency) CDF (Concurrent Design Facility). It is clear that for the university-class microsatellite projects having or developing such a facility seems beyond the project capabilities. Nevertheless practicing CE at any scale can be beneficiary for the university-class microsatellite projects. In the second part of this thesis, the main focus is on developing a MDO framework applicable to the conceptual design phase of the remote sensing microsatellites. This approach enables the design team to evaluate the interaction between the different system design variables. The presented MDO framework contains not only the system level variables such as the satellite total mass and total power, but also the mission requirements like the spatial resolution and the revisit time. The microsatellite sizing process is divided into the three major design disciplines; a) orbit design, b) payload sizing and c) bus sizing. First, different mission parameters for a practical range of sun-synchronous orbits (SS-Os) are calculated. Then, according to the orbital parameters and a reference remote sensing instrument, mass and power of the payload are calculated. Satellite bus sizing is done based on mass and power calculation of the different subsystems using design estimation relationships. In the satellite bus sizing, the power subsystem design is realized by considering more detailed design variables including a mission scenario and different types of solar cells and batteries. The mission scenario is selected in order to obtain a coverage belt on the earth surface parallel to the earth equatorial after each revisit time. In order to evaluate the interrelations between the different variables inside the design space all the mentioned design disciplines are combined in a unified code. The integrated satellite system sizing tool developed in this section is considered as an application of the CE to the conceptual design of the remote sensing microsatellite projects. Finally, in order to apply the MDO methodology to the design problem, a basic MDO framework is adjusted to the developed satellite system design tool. Design optimization is done by means of a GA single objective algorithm with the objective function as minimizing the microsatellite total mass. According to the results of MDO application, there exist different optimum design points all with the minimum satellite total mass but with different mission variables. This output demonstrates the successful applicability of MDO approach for system engineering trade-off studies at the conceptual design phase of the design in such projects. The main conclusion of this thesis is that the classical design approach for the satellite design which usually starts with the mission and payload definition is not necessarily the best approach for all of the satellite projects. The university-class microsatellite is an example for such projects. Due to this fact an integrated satellite sizing tool including different design disciplines focusing on the structural subsystem and considering unknown payload is developed. According to the results the satellite total mass and available mass for the unknown payload are conflictive objectives. In order to find the Pareto-optimal a multiobjective GA optimization is conducted. Based on the optimization results it is concluded that selecting the satellite total mass in the range of 40-60 kg can be considered as an optimum approach for a university-class microsatellite project with unknown payload(s). Also, the CE methodology is applied to the remote sensing microsatellites conceptual design process. The results of CE application provide a clear understanding of the interaction between satellite system design requirements such as satellite total mass and power and the satellite mission variables such as revisit time and spatial resolution. The MDO application is done with the total mass minimization of a remote sensing satellite. The results from the MDO application clarify the unclear relationship between different system and mission design variables as well as the optimum design base lines according to the selected objective during the initial design phases.

Diseño de un Procesador de Membranas Paralelo para los Sistemas P de Transición

La computación con membranas surge como una alternativa a la computación tradicional. Dentro de este campo se sitúan los denominados Sistemas P de Transición que se basan en la existencia de regiones que contienen recursos y reglas que hacen evolucionar a dichos recursos para poder llevar a cada una de las regiones a una nueva situación denominada configuración. La sucesión de las diferentes configuraciones conforman la computación. En este campo, el Grupo de Computación Natural de la Universidad Politécnica de Madrid lleva a cabo numerosas investigaciones al amparo de las cuales se han publicado numerosos artículos y realizado varias tesis doctorales. Las principales vías de investigación han sido, hasta el momento, el estudio del modelo teórico sobre el que se definen los Sistemas P, el estudio de los algoritmos que se utilizan para la aplicación de las reglas de evolución en las regiones, el diseño de nuevas arquitecturas que mejoren las comunicaciones entre las diferentes membranas (regiones) que componen el sistema y la implantación de estos sistemas en dispositivos hardware que pudiesen definir futuras máquinas basadas en este modelo. Dentro de este último campo, es decir, dentro del objetivo de construir finalmente máquinas que puedan llevar a cabo la funcionalidad de la computación con Sistemas P, la presente tesis doctoral se centra en el diseño de dos procesadores paralelos que, aplicando variantes de algoritmos existentes, favorezcan el crecimiento en el nivel de intra-paralelismo a la hora de aplicar las reglas. El diseño y creación de ambos procesadores presentan novedosas aportaciones al entorno de investigación de los Sistemas P de Transición en tanto en cuanto se utilizan conceptos que aunque previamente definidos de manera teórica, no habían sido introducidos en el hardware diseñado para estos sistemas. Así, los dos procesadores mantienen las siguientes características: - Presentan un alto rendimiento en la fase de aplicación de reglas, manteniendo por otro lado una flexibilidad y escalabilidad medias que son dependientes de la tecnología final sobre la que se sinteticen dichos procesadores. - Presentan un alto nivel de intra-paralelismo en las regiones al permitir la aplicación simultánea de reglas. - Tienen carácter universal en tanto en cuanto no depende del carácter de las reglas que componen el Sistema P. - Tienen un comportamiento indeterminista que es inherente a la propia naturaleza de estos sistemas. El primero de los circuitos utiliza el conjunto potencia del conjunto de reglas de aplicación así como el concepto de máxima aplicabilidad para favorecer el intra-paralelismo y el segundo incluye, además, el concepto de dominio de aplicabilidad para determinar el conjunto de reglas que son aplicables en cada momento con los recursos existentes. Ambos procesadores se diseñan y se prueban mediante herramientas de diseño electrónico y se preparan para ser sintetizados sobre FPGAs. ABSTRACT Membrane computing appears as an alternative to traditional computing. P Systems are placed inside this field and they are based upon the existence of regions called “membranes” that contain resources and rules that describe how the resources may vary to take each of these regions to a new situation called "configuration". Successive configurations conform computation. Inside this field, the Natural Computing Group of the Universidad Politécnica of Madrid develops a large number of works and researches that provide a lot of papers and some doctoral theses. Main research lines have been, by the moment, the study of the theoretical model over which Transition P Systems are defined, the study of the algorithms that are used for the evolution rules application in the regions, the design of new architectures that may improve communication among the different membranes (regions) that compose the whole system and the implementation of such systems over hardware devices that may define machines based upon this new model. Within this last research field, this is, within the objective of finally building machines that may accomplish the functionality of computation with P Systems, the present thesis is centered on the design of two parallel processors that, applying several variants of some known algorithms, improve the level of the internal parallelism at the evolution rule application phase. Design and creation of both processors present innovations to the field of Transition P Systems research because they use concepts that, even being known before, were never used for circuits that implement the applying phase of evolution rules. So, both processors present the following characteristics: - They present a very high performance during the application rule phase, keeping, on the other hand, a level of flexibility and scalability that, even known it is not very high, it seems to be acceptable. - They present a very high level of internal parallelism inside the regions, allowing several rule to be applied at the same time. - They present a universal character meaning this that they are not dependent upon the active rules that compose the P System. - They have a non-deterministic behavior that is inherent to this systems nature. The first processor uses the concept of "power set of the application rule set" and the concept of "maximal application" number to improve parallelism, and the second one includes, besides the previous ones, the concept of "applicability domain" to determine the set of rules that may be applied in each moment with the existing resources.. Both processors are designed and tested with the design software by Altera Corporation and they are ready to be synthetized over FPGAs.

Incorporating Group Recommendations to Recommender Systems: Alternatives and Performance

La importancia de los sistemas de recomendación ha experimentado un crecimiento exponencial como consecuencia del auge de las redes sociales. En esta tesis doctoral presentaré una amplia visión sobre el estado del arte de los sistemas de recomendación. Incialmente, estos estaba basados en fitrado demográfico, basado en contendio o colaborativo. En la actualidad, estos sistemas incorporan alguna información social al proceso de recomendación. En el futuro utilizarán información implicita, local y personal proveniente del Internet de las cosas. Los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo se pueden modificar con el fin de realizar recomendaciones a grupos de usuarios. Existen trabajos previos que han incluido estas modificaciones en diferentes etapas del algoritmo de filtrado colaborativo: búsqueda de los vecinos, predicción de las votaciones y elección de las recomendaciones. En esta tesis doctoral proporcionaré un nuevo método que realizar el proceso de unficación (pasar de varios usuarios a un grupo) en el primer paso del algoritmo de filtrado colaborativo: cálculo de la métrica de similaridad. Proporcionaré una formalización completa del método propuesto. Explicaré cómo obtener el conjunto de k vecinos del grupo de usuarios y mostraré cómo obtener recomendaciones usando dichos vecinos. Asimismo, incluiré un ejemplo detallando cada paso del método propuesto en un sistema de recomendación compuesto por 8 usuarios y 10 items. Las principales características del método propuesto son: (a) es más rápido (más eficiente) que las alternativas proporcionadas por otros autores, y (b) es al menos tan exacto y preciso como otras soluciones estudiadas. Para contrastar esta hipótesis realizaré varios experimentos que miden la precisión, la exactitud y el rendimiento del método. Los resultados obtenidos se compararán con los resultados de otras alternativas utilizadas en la recomendación de grupos. Los experimentos se realizarán con las bases de datos de MovieLens y Netflix. ABSTRACT The importance of recommender systems has grown exponentially with the advent of social networks. In this PhD thesis I will provide a wide vision about the state of the art of recommender systems. They were initially based on demographic, contentbased and collaborative filtering. Currently, these systems incorporate some social information to the recommendation process. In the future, they will use implicit, local and personal information from the Internet of Things. As we will see here, recommender systems based on collaborative filtering can be used to perform recommendations to group of users. Previous works have made this modification in different stages of the collaborative filtering algorithm: establishing the neighborhood, prediction phase and determination of recommended items. In this PhD thesis I will provide a new method that carry out the unification process (many users to one group) in the first stage of the collaborative filtering algorithm: similarity metric computation. I will provide a full formalization of the proposed method. I will explain how to obtain the k nearest neighbors of the group of users and I will show how to get recommendations using those users. I will also include a running example of a recommender system with 8 users and 10 items detailing all the steps of the method I will present. The main highlights of the proposed method are: (a) it will be faster (more efficient) that the alternatives provided by other authors, and (b) it will be at least as precise and accurate as other studied solutions. To check this hypothesis I will conduct several experiments measuring the accuracy, the precision and the performance of my method. I will compare these results with the results generated by other methods of group recommendation. The experiments will be carried out using MovieLens and Netflix datasets.

Evolutionary computation of forests with Degree- and Role-Constrained Minimum Spanning Trees

Finding the degree-constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph is a widely studied NP-hard problem. One of its most important applications is network design. Here we deal with a new variant of the DCMST problem, which consists of finding not only the degree- but also the role-constrained minimum spanning tree (DRCMST), i.e., we add constraints to restrict the role of the nodes in the tree to root, intermediate or leaf node. Furthermore, we do not limit the number of root nodes to one, thereby, generally, building a forest of DRCMSTs. The modeling of network design problems can benefit from the possibility of generating more than one tree and determining the role of the nodes in the network. We propose a novel permutation-based representation to encode these forests. In this new representation, one permutation simultaneously encodes all the trees to be built. We simulate a wide variety of DRCMST problems which we optimize using eight different evolutionary computation algorithms encoding individuals of the population using the proposed representation. The algorithms we use are: estimation of distribution algorithm, generational genetic algorithm, steady-state genetic algorithm, covariance matrix adaptation evolution strategy, differential evolution, elitist evolution strategy, non-elitist evolution strategy and particle swarm optimization. The best results are for the estimation of distribution algorithms and both types of genetic algorithms, although the genetic algorithms are significantly faster.

Computación evolutiva de bosques de expansión mínimos con restricción de grado y de rol

Encontrar el árbol de expansión mínimo con restricción de grado de un grafo (DCMST por sus siglas en inglés) es un problema NP-complejo ampliamente estudiado. Una de sus aplicaciones más importantes es el dise~no de redes. Aquí nosotros tratamos una nueva variante del problema DCMST, que consiste en encontrar el árbol de expansión mínimo no solo con restricciones de grado, sino también con restricciones de rol (DRCMST), es decir, a~nadimos restricciones para restringir el rol que los nodos tienen en el árbol. Estos roles pueden ser nodo raíz, nodo intermedio o nodo hoja. Por otra parte, no limitamos el número de nodos raíz a uno, por lo que, en general, construiremos bosques de DRCMSTs. El modelado en los problemas de dise~no de redes puede beneficiarse de la posibilidad de generar más de un árbol y determinar el rol de los nodos en la red. Proponemos una nueva representación basada en permutaciones para codificar los bosques de DRCMSTs. En esta nueva representación, una permutación codifica simultáneamente todos los árboles que se construirán. Nosotros simulamos una amplia variedad de problemas DRCMST que optimizamos utilizando ocho algoritmos de computación evolutiva diferentes que codifican los individuos de la población utilizando la representación propuesta. Los algoritmos que utilizamos son: algoritmo de estimación de distribuciones (EDA), algoritmo genético generacional (gGA), algoritmo genético de estado estacionario (ssGA), estrategia evolutiva basada en la matriz de covarianzas (CMAES), evolución diferencial (DE), estrategia evolutiva elitista (ElitistES), estrategia evolutiva no elitista (NonElitistES) y optimización por enjambre de partículas (PSO). Los mejores resultados fueron para el algoritmo de estimación de distribuciones utilizado y ambos tipos de algoritmos genéticos, aunque los algoritmos genéticos fueron significativamente más rápidos.---ABSTRACT---Finding the degree-constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph is a widely studied NP-hard problem. One of its most important applications is network design. Here we deal with a new variant of the DCMST problem, which consists of finding not only the degree- but also the role-constrained minimum spanning tree (DRCMST), i.e., we add constraints to restrict the role of the nodes in the tree to root, intermediate or leaf node. Furthermore, we do not limit the number of root nodes to one, thereby, generally, building a forest of DRCMSTs. The modeling of network design problems can benefit from the possibility of generating more than one tree and determining the role of the nodes in the network. We propose a novel permutation-based representation to encode the forest of DRCMSTs. In this new representation, one permutation simultaneously encodes all the trees to be built. We simulate a wide variety of DRCMST problems which we optimize using eight diferent evolutionary computation algorithms encoding individuals of the population using the proposed representation. The algorithms we use are: estimation of distribution algorithm (EDA), generational genetic algorithm (gGA), steady-state genetic algorithm (ssGA), covariance matrix adaptation evolution strategy (CMAES), diferential evolution (DE), elitist evolution strategy (ElististES), non-elitist evolution strategy (NonElististES) and particle swarm optimization (PSO). The best results are for the estimation of distribution algorithm and both types of genetic algorithms, although the genetic algorithms are significantly faster. iv

Algoritmos genéticos en control activo de ruido

Este proyecto se centra en la implementación de un sistema de control activo de ruido mediante algoritmos genéticos. Para ello, se ha tenido en cuenta el tipo de ruido que se quiere cancelar y el diseño del controlador, parte fundamental del sistema de control. El control activo de ruido sólo es eficaz a bajas frecuencias, hasta los 250 Hz, justo para las cuales los elementos pasivos pierden efectividad, y en zonas o recintos de pequeñas dimensiones y conductos. El controlador ha de ser capaz de seguir todas las posibles variaciones del campo acústico que puedan producirse (variaciones de fase, de frecuencia, de amplitud, de funciones de transferencia electro-acústicas, etc.). Su funcionamiento está basado en algoritmos FIR e IIR adaptativos. La elección de un tipo de filtro u otro depende de características tales como linealidad, causalidad y número de coeficientes. Para que la función de transferencia del controlador siga las variaciones que surgen en el entorno acústico de cancelación, tiene que ir variando el valor de los coeficientes del filtro mediante un algoritmo adaptativo. En este proyecto se emplea como algoritmo adaptativo un algoritmo genético, basado en la selección biológica, es decir, simulando el comportamiento evolutivo de los sistemas biológicos. Las simulaciones se han realizado con dos tipos de señales: ruido de carácter aleatorio (banda ancha) y ruido periódico (banda estrecha). En la parte final del proyecto se muestran los resultados obtenidos y las conclusiones al respecto. Summary. This project is focused on the implementation of an active noise control system using genetic algorithms. For that, it has been taken into account the noise type wanted to be canceled and the controller design, a key part of the control system. The active noise control is only effective at low frequencies, up to 250 Hz, for which the passive elements lose effectiveness, and in small areas or enclosures and ducts. The controller must be able to follow all the possible variations of the acoustic field that might be produced (phase, frequency, amplitude, electro-acoustic transfer functions, etc.). It is based on adaptive FIR and IIR algorithms. The choice of a kind of filter or another depends on characteristics like linearity, causality and number of coefficients. Moreover, the transfer function of the controller has to be changing filter coefficients value thought an adaptive algorithm. In this project a genetic algorithm is used as adaptive algorithm, based on biological selection, simulating the evolutionary behavior of biological systems. The simulations have been implemented with two signal types: random noise (broadband) and periodic noise (narrowband). In the final part of the project the results and conclusions are shown.

Desarrollo de un Procedimiento Basado en Algoritmos de Optimización para el Dimensionado de Absorbedores Puntuales Aplicados a la Conversión de Energía Undimotriz

La energía transportada por el oleaje a través de los océanos (energía undimotriz) se enmarca dentro de las denominadas energías oceánicas. Su aprovechamiento para generar energía eléctrica (o ser aprovechada de alguna otra forma) es una idea reflejada ya hace más de dos siglos en una patente (1799). Desde entonces, y con especial intensidad desde los años 70, ha venido despertando el interés de instituciones ligadas al I+D+i y empresas del sector energético y tecnológico, debido principalmente a la magnitud del recurso disponible. Actualmente se puede considerar al sector en un estado precomercial, con un amplio rango de dispositivos y tecnologías en diferente grado de desarrollo en los que ninguno destaca sobre los otros (ni ha demostrado su viabilidad económica), y sin que se aprecie una tendencia a converger un único dispositivo (o un número reducido de ellos). El recurso energético que se está tratando de aprovechar, pese a compartir la característica de no-controlabilidad con otras fuentes de energía renovable como la eólica o la solar, presenta una variabilidad adicional. De esta manera, diferentes localizaciones, pese a poder presentar recursos de contenido energético similar, presentan oleajes de características muy diferentes en términos de alturas y periodos de oleaje, y en la dispersión estadística de estos valores. Esta variabilidad en el oleaje hace que cobre especial relevancia la adecuación de los dispositivos de aprovechamiento de energía undimotriz (WEC: Wave Energy Converter) a su localización, de cara a mejorar su viabilidad económica. Parece razonable suponer que, en un futuro, el proceso de diseño de un parque de generación undimotriz implique un rediseño (en base a una tecnología conocida) para cada proyecto de implantación en una nueva localización. El objetivo de esta tesis es plantear un procedimiento de dimensionado de una tecnología de aprovechamiento de la energía undimotriz concreta: los absorbedores puntuales. Dicha metodología de diseño se plantea como un problema de optimización matemático, el cual se resuelve utilizando un algoritmo de optimización bioinspirado: evolución diferencial. Este planteamiento permite automatizar la fase previa de dimensionado implementando la metodología en un código de programación. El proceso de diseño de un WEC es un problema de ingería complejo, por lo que no considera factible el planteamiento de un diseño completo mediante un único procedimiento de optimización matemático. En vez de eso, se platea el proceso de diseño en diferentes etapas, de manera que la metodología desarrollada en esta tesis se utilice para obtener las dimensiones básicas de una solución de referencia de WEC, la cual será utilizada como punto de partida para continuar con las etapas posteriores del proceso de diseño. La metodología de dimensionado previo presentada en esta tesis parte de unas condiciones de contorno de diseño definidas previamente, tales como: localización, características del sistema de generación de energía eléctrica (PTO: Power Take-Off), estrategia de extracción de energía eléctrica y concepto concreto de WEC). Utilizando un algoritmo de evolución diferencial multi-objetivo se obtiene un conjunto de soluciones factibles (de acuerdo con una ciertas restricciones técnicas y dimensionales) y óptimas (de acuerdo con una serie de funciones objetivo de pseudo-coste y pseudo-beneficio). Dicho conjunto de soluciones o dimensiones de WEC es utilizado como caso de referencia en las posteriores etapas de diseño. En el documento de la tesis se presentan dos versiones de dicha metodología con dos modelos diferentes de evaluación de las soluciones candidatas. Por un lado, se presenta un modelo en el dominio de la frecuencia que presenta importantes simplificaciones en cuanto al tratamiento del recurso del oleaje. Este procedimiento presenta una menor carga computacional pero una mayor incertidumbre en los resultados, la cual puede traducirse en trabajo adicional en las etapas posteriores del proceso de diseño. Sin embargo, el uso de esta metodología resulta conveniente para realizar análisis paramétricos previos de las condiciones de contorno, tales como la localización seleccionada. Por otro lado, la segunda metodología propuesta utiliza modelos en el domino estocástico, lo que aumenta la carga computacional, pero permite obtener resultados con menos incertidumbre e información estadística muy útil para el proceso de diseño. Por este motivo, esta metodología es más adecuada para su uso en un proceso de dimensionado completo de un WEC. La metodología desarrollada durante la tesis ha sido utilizada en un proyecto industrial de evaluación energética preliminar de una planta de energía undimotriz. En dicho proceso de evaluación, el método de dimensionado previo fue utilizado en una primera etapa, de cara a obtener un conjunto de soluciones factibles de acuerdo con una serie de restricciones técnicas básicas. La selección y refinamiento de la geometría de la solución geométrica de WEC propuesta fue realizada a posteriori (por otros participantes del proyecto) utilizando un modelo detallado en el dominio del tiempo y un modelo de evaluación económica del dispositivo. El uso de esta metodología puede ayudar a reducir las iteraciones manuales y a mejorar los resultados obtenidos en estas últimas etapas del proyecto. ABSTRACT The energy transported by ocean waves (wave energy) is framed within the so-called oceanic energies. Its use to generate electric energy (or desalinate ocean water, etc.) is an idea expressed first time in a patent two centuries ago (1799). Ever since, but specially since the 1970’s, this energy has become interesting for R&D institutions and companies related with the technological and energetic sectors mainly because of the magnitude of available energy. Nowadays the development of this technology can be considered to be in a pre-commercial stage, with a wide range of devices and technologies developed to different degrees but with none standing out nor economically viable. Nor do these technologies seem ready to converge to a single device (or a reduce number of devices). The energy resource to be exploited shares its non-controllability with other renewable energy sources such as wind and solar. However, wave energy presents an additional short-term variability due to its oscillatory nature. Thus, different locations may show waves with similar energy content but different characteristics such as wave height or wave period. This variability in ocean waves makes it very important that the devices for harnessing wave energy (WEC: Wave Energy Converter) fit closely to the characteristics of their location in order to improve their economic viability. It seems reasonable to assume that, in the future, the process of designing a wave power plant will involve a re-design (based on a well-known technology) for each implementation project in any new location. The objective of this PhD thesis is to propose a dimensioning method for a specific wave-energy-harnessing technology: point absorbers. This design methodology is presented as a mathematical optimization problem solved by using an optimization bio-inspired algorithm: differential evolution. This approach allows automating the preliminary dimensioning stage by implementing the methodology in programmed code. The design process of a WEC is a complex engineering problem, so the complete design is not feasible using a single mathematical optimization procedure. Instead, the design process is proposed in different stages, so the methodology developed in this thesis is used for the basic dimensions of a reference solution of the WEC, which would be used as a starting point for the later stages of the design process. The preliminary dimensioning methodology presented in this thesis starts from some previously defined boundary conditions such as: location, power take-off (PTO) characteristic, strategy of energy extraction and specific WEC technology. Using a differential multi-objective evolutionary algorithm produces a set of feasible solutions (according to certain technical and dimensional constraints) and optimal solutions (according to a set of pseudo-cost and pseudo-benefit objective functions). This set of solutions or WEC dimensions are used as a reference case in subsequent stages of design. In the document of this thesis, two versions of this methodology with two different models of evaluation of candidate solutions are presented. On the one hand, a model in the frequency domain that has significant simplifications in the treatment of the wave resource is presented. This method implies a lower computational load but increased uncertainty in the results, which may lead to additional work in the later stages of the design process. However, use of this methodology is useful in order to perform previous parametric analysis of boundary conditions such as the selected location. On the other hand, the second method uses stochastic models, increasing the computational load, but providing results with smaller uncertainty and very useful statistical information for the design process. Therefore, this method is more suitable to be used in a detail design process for full dimensioning of the WEC. The methodology developed throughout the thesis has been used in an industrial project for preliminary energetic assessment of a wave energy power plant. In this assessment process, the method of previous dimensioning was used in the first stage, in order to obtain a set of feasible solutions according to a set of basic technical constraints. The geometry of the WEC was refined and selected subsequently (by other project participants) using a detailed model in the time domain and a model of economic evaluation of the device. Using this methodology can help to reduce the number of design iterations and to improve the results obtained in the last stages of the project.

Improved damage detectability in a wind turbine blade by optimal selection of vibration signal correlation coefficients

Piotr Omenzetter and Simon Hoell’s work within the Lloyd’s Register Foundation Centre for Safety and Reliability Engineering at the University of Aberdeen is supported by Lloyd’s Register Foundation. The Foundation helps to protect life and property by supporting engineering-related education, public engagement and the application of research.