762 resultados para Montecarlo, Mètode de


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Hoy día nadie discute la importancia de predecir el comportamiento vibroacústico de estructuras (edificios, vehículos aeronaves, satélites). También se ha hecho patente, con el tiempo, que el rango espectral en el que la respuesta es importante se ha desplazado hacia alta frecuencia en prácticamente todos los campos. Esto ha hecho que los métodos de análisis en este rango alto de frecuencias cobren importancia y actualidad. Uno de los métodos más extendidos para este fin es el basado en el Análisis Estadístico de la Energía, SEA. Es un método que ha mostrado proporcionar un buen equilibrio entre potencia de calculo, precisión y fiabilidad. En un SEA el sistema (estructura, cavidades o aire circundante) se modela mediante una matriz de coeficientes que dependen directamente de los factores de pérdidas de las distintas partes del sistema. Formalmente es un método de análisis muy cómodo e intuitivo de manejar cuya mayor dificultad es precisamente la determinación de esos factores de pérdidas. El catálogo de expresiones analíticas o numéricas para su determinación no es suficientemente amplio por lo que normalmente siempre se suele acabar necesitando hacer uso de herramientas experimentales, ya sea para su obtención o la comprobación de los valores utilizados. La determinación experimental tampoco está exenta de problemas, su obtención necesita de configuraciones experimentales grandes y complejas con requisitos que pueden llegar a ser muy exigentes y en las que además, se ven involucrados problemas numéricos relacionados con los valores de los propios factores de pérdidas, el valor relativo entre ellos y las características de las matrices que conforman. Este trabajo estudia la caracterización de sistemas vibroacústicos mediante el análisis estadístico de energía. Se centra en la determinación precisa de los valores de los factores de pérdidas. Dados los problemas que puede presentar un sistema experimental de estas características, en una primera parte se estudia la influencia de todas las magnitudes que intervienen en la determinación de los factores de pérdidas mediante un estudio de incertidumbres relativas, que, por medio de los coeficientes de sensibilidad normalizados, indicará la importancia de cada una de las magnitudes de entrada (esencialmente energías y potencias) en los resultados. De esta parte se obtiene una visión general sobre a qué mensurados se debe prestar más atención, y de qué problemas pueden ser los que más influyan en la falta de estabilidad (o incoherencia) de los resultados. Además, proporciona un modelo de incertidumbres válido para los casos estudiados y ha permitido evaluar el error cometido por algún método utilizado habitualmente para la caracterización de factores de pérdidas como la aproximación a 2 subsistemas En una segunda parte se hace uso de las conclusiones obtenidas en la primera, de forma que el trabajo se orienta en dos direcciones. Una dirigida a la determi nación suficientemente fiel de la potencia de entrada que permita simplificar en lo posible la configuración experimental. Otra basada en un análisis detallado de las propiedades de la matriz que caracteriza un SEA y que conduce a la propuesta de un método para su determinación robusta, basada en un filtrado de Montecarlo y que, además, muestra cómo los problemas numéricos de la matriz SEA pueden no ser tan insalvables como se apunta en la literatura. Por último, además, se plantea una solución al caso en el que no todos los subsistemas en los que se divide el sistema puedan ser excitados. El método propuesto aquí no permite obtener el conjunto completo de coeficientes necesarios para definir un sistema, pero el solo hecho de poder obtener conjuntos parciales ya es un avance importante y, sobre todo, abre la puerta al desarrollo de métodos que permitan relajar de forma importante las exigencias que la determinación experimental de matrices SEA tiene. ABSTRACT At present there is an agreement about the importance to predict the vibroacoustic response of structures (buildings, vehicles, aircrafts, satellites, etc.). In addition, there has become clear over the time that the frequency range over which the response is important has been shift to higher frequencies in almost all the engineering fields. As a consequence, the numerical methods for high frequency analysis have increase in importance. One the most widespread methods for this type of analysis is the one based on the Statistical Energy Analysis, SEA. This method has shown to provide a good balance among calculation power, accuracy and liability. Within a SEA, a system (structure, cavities, surrounding air) is modeled by a coefficients matrix that depends directly on the loss factors of the different parts of the system. Formally, SEA is a very handy and intuitive analysis method whose greatest handicap is precisely the determination of the loss factors. The existing set of analytical or numerical equations to obtain the loss factor values is not enough, so that usually it is necessary to use experimental techniques whether it is to its determination to to check the estimated values by another mean. The experimental determination presents drawbacks, as well. To obtain them great and complex experimental setups are needed including requirements that can be very demanding including numerical problems related to the values of the loss factors themselves, their relative value and the characteristics of the matrices they define. The present work studies the characterization of vibroacousti systems by this SEA method. It focuses on the accurate determination of the loss factors values. Given all the problems an experimental setup of these characteristics can show, the work is divided in two parts. In the first part, the influence of all the quantities involved on the determination of the loss factors is studied by a relative uncertainty estimation, which, by means of the normalised sensitivity coefficients, will provide an insight about the importance of every input quantities (energies and input powers, mainly) on the final result. Besides, this part, gives an uncertainty model that has allowed assessing the error of one of the methods more widely used to characterize the loss factors: the 2-subsystem approach. In the second part, use of the former conclusions is used. An equation for the input power into the subsystems is proposed. This equation allows simplifying the experimental setup without changing the liability of the test. A detailed study of the SEA matrix properties leads to propose a robust determination method of this SEA matrix by a Monte Carlo filtering. In turn, this new method shows how the numerical problems of the SEA matrix can be overcome Finally, a solution is proposed for the case where not all the subsystems are excited. The method proposed do not allows obtaining the whole set of coefficients of the SEA matrix, but the simple fact of getting partial sets of loss factors is a significant advance and, over all, it opens the door to the development of new methods that loosen the requirements that an experimental determination of a SEA matrix have.

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En el ámbito de la robótica de servicio, actualmente no existe una solución automatizada para la inspección ultrasónica de las partes de material compuesto de una aeronave durante las operaciones de mantenimiento que realiza la aerolínea. El desarrollo de las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco en el método de inspección no destructiva por ultrasonidos, está conduciendo a posibilitar su uso con soluciones de menor coste respecto a las técnicas tradicionales, sin perder eficacia para detectar las deficiencias en las estructuras de material compuesto. Aunque existen aplicaciones de esta técnica con soluciones manuales, utilizadas en las fases de desarrollo y fabricación del material compuesto, o con soluciones por control remoto en sectores diferentes al aeronáutico para componentes metálicos, sin embargo, no existen con soluciones automatizadas para la inspección no destructiva por ultrasonidos de las zonas del avión fabricadas en material compuesto una vez la aeronave ha sido entregada a la aerolínea. El objetivo de este trabajo fin de master es evaluar el sistema de localización, basado en visión por ordenador, de una solución robotizada aplicada la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio por parte de las propias aerolíneas, utilizando las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco, buscando la ventaja de reducir los tiempos y los costes en las operaciones de mantenimiento. Se propone como solución un robot móvil autónomo de pequeño tamaño, con control de posición global basado en técnicas de SLAM Visual Monocular, utilizando marcadores visuales externos para delimitar el área de inspección. Se ha supuesto la inspección de elementos de la aeronave cuya superficie se pueda considerar plana y horizontal, como son las superficies del estabilizador horizontal o del ala. Este supuesto es completamente aceptable en zonas acotadas de estos componentes, y de cara al objetivo del proyecto, no le resta generalidad. El robot móvil propuesto es un vehículo terrestre triciclo, de dos grados de libertad, con un sistema de visión monocular completo embarcado, incluyendo el hardware de procesamiento de visión y control de trayectoria. Las dos ruedas delanteras son motrices y la tercera rueda, loca, sirve únicamente de apoyo. La dirección, de tipo diferencial, permite al robot girar sin necesidad de desplazamiento, al conseguirse por diferencia de velocidad entre la rueda motriz derecha e izquierda. El sistema de inspección ultrasónica embarcado está compuesto por el hardware de procesamiento y registro de señal, y una rueda-sensor situada coaxialmente al eje de las ruedas motrices, y centrada entre estas, de modo que la medida de inspección se realiza en el centro de rotación del robot. El control visual propuesto se realiza mediante una estrategia “ver y mover” basada en posición, ejecutándose de forma secuencial la extracción de características visuales de la imagen, el cálculo de la localización global del robot mediante SLAM visual y el movimiento de éste mediante un algoritmo de control de posición-orientación respecto a referencias de paso de la trayectoria. La trayectoria se planifica a partir del mapa de marcas visuales que delimitan el área de inspección, proporcionado también por SLAM visual. Para validar la solución propuesta se ha optado por desarrollar un prototipo físico tanto del robot como de los marcadores visuales externos, a los que se someterán a una prueba de validación como alternativa a utilizar un entorno simulado por software, consistente en el reconocimiento del área de trabajo, planeamiento de la trayectoria y recorrido de la misma, de forma autónoma, registrando el posicionamiento real del robot móvil junto con el posicionamiento proporcionado por el sistema de localización SLAM. El motivo de optar por un prototipo es validar la solución ante efectos físicos que son muy complicados de modelar en un entorno de simulación, derivados de las limitaciones constructivas de los sistemas de visión, como distorsiones ópticas o saturación de los sensores, y de las limitaciones constructivas de la mecánica del robot móvil que afectan al modelo cinemático, como son el deslizamiento de las ruedas o la fluctuación de potencia de los motores eléctricos. El prototipo de marcador visual externo utilizado para la prueba de validación, ha sido un símbolo plano vertical, en blanco y negro, que consta de un borde negro rectangular dentro del cual se incluye una serie de marcas cuadradas de color negro, cuya disposición es diferente para cada marcador, lo que permite su identificación. El prototipo de robot móvil utilizado para la prueba de validación, ha sido denominado VINDUSTOR: “VIsual controlled Non-Destructive UltraSonic inspecTOR”. Su estructura mecánica ha sido desarrollada a partir de la plataforma comercial de robótica educacional LEGO© MINDSTORMS NXT 2.0, que incluye los dos servomotores utilizados para accionar las dos ruedas motrices, su controlador, las ruedas delanteras y la rueda loca trasera. La estructura mecánica ha sido especialmente diseñada con piezas LEGO© para embarcar un ordenador PC portátil de tamaño pequeño, utilizado para el procesamiento visual y el control de movimiento, y el sistema de captación visual compuesto por dos cámaras web de bajo coste, colocadas una en posición delantera y otra en posición trasera, con el fin de aumentar el ángulo de visión. El peso total del prototipo no alcanza los 2 Kg, siendo sus dimensiones máximas 20 cm de largo, 25 cm de ancho y 26 cm de alto. El prototipo de robot móvil dispone de un control de tipo visual. La estrategia de control es de tipo “ver y mover” dinámico, en la que se realiza un bucle externo, de forma secuencial, la extracción de características en la imagen, la estimación de la localización del robot y el cálculo del control, y en un bucle interno, el control de los servomotores. La estrategia de adquisición de imágenes está basada en un sistema monocular de cámaras embarcadas. La estrategia de interpretación de imágenes está basada en posición tridimensional, en la que los objetivos de control se definen en el espacio de trabajo y no en la imagen. La ley de control está basada en postura, relacionando la velocidad del robot con el error en la posición respecto a las referencias de paso de una trayectoria. La trayectoria es generada a partir del mapa de marcadores visuales externo. En todo momento, la localización del robot respecto a un sistema de referencia externo y el mapa de marcadores, es realizado mediante técnicas de SLAM visual. La auto-localización de un robot móvil dentro de un entorno desconocido a priori constituye uno de los desafíos más importantes en la robótica, habiéndose conseguido su solución en las últimas décadas, con una formulación como un problema numérico y con implementaciones en casos que van desde robots aéreos a robots en entornos cerrados, existiendo numerosos estudios y publicaciones al respecto. La primera técnica de localización y mapeo simultáneo SLAM fue desarrollada en 1989, más como un concepto que como un algoritmo único, ya que su objetivo es gestionar un mapa del entorno constituido por posiciones de puntos de interés, obtenidos únicamente a partir de los datos de localización recogidos por los sensores, y obtener la pose del robot respecto al entorno, en un proceso limitado por el ruido de los sensores, tanto en la detección del entorno como en la odometría del robot, empleándose técnicas probabilísticas aumentar la precisión en la estimación. Atendiendo al algoritmo probabilístico utilizado, las técnicas SLAM pueden clasificarse en las basadas en Filtros de Kalman, en Filtros de Partículas y en su combinación. Los Filtros de Kalman consideran distribuciones de probabilidad gaussiana tanto en las medidas de los sensores como en las medidas indirectas obtenidas a partir de ellos, de modo que utilizan un conjunto de ecuaciones para estimar el estado de un proceso, minimizando la media del error cuadrático, incluso cuando el modelo del sistema no se conoce con precisión, siendo el más utilizado el Filtro de Kalman Extendido a modelos nolineales. Los Filtros de Partículas consideran distribuciones de probabilidad en las medidas de los sensores sin modelo, representándose mediante un conjunto de muestras aleatorias o partículas, de modo que utilizan el método Montecarlo secuencial para estimar la pose del robot y el mapa a partir de ellas de forma iterativa, siendo el más utilizado el Rao-Backwell, que permite obtener un estimador optimizado mediante el criterio del error cuadrático medio. Entre las técnicas que combinan ambos tipos de filtros probabilísticos destaca el FastSLAM, un algoritmo que estima la localización del robot con un Filtro de Partículas y la posición de los puntos de interés mediante el Filtro de Kalman Extendido. Las técnicas SLAM puede utilizar cualquier tipo de sensor que proporcionen información de localización, como Laser, Sonar, Ultrasonidos o Visión. Los sensores basados en visión pueden obtener las medidas de distancia mediante técnicas de visión estereoscópica o mediante técnica de visión monocular. La utilización de sensores basados en visión tiene como ventajas, proporcionar información global a través de las imágenes, no sólo medida de distancia, sino también información adicional como texturas o patrones, y la asequibilidad del hardware frente a otros sensores. Sin embargo, su principal inconveniente es el alto coste computacional necesario para los complejos algoritmos de detección, descripción, correspondencia y reconstrucción tridimensional, requeridos para la obtención de la medida de distancia a los múltiples puntos de interés procesados. Los principales inconvenientes del SLAM son el alto coste computacional, cuando se utiliza un número elevado de características visuales, y su consistencia ante errores, derivados del ruido en los sensores, del modelado y del tratamiento de las distribuciones de probabilidad, que pueden producir el fallo del filtro. Dado que el SLAM basado en el Filtro de Kalman Extendido es una las técnicas más utilizadas, se ha seleccionado en primer lugar cómo solución para el sistema de localización del robot, realizando una implementación en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados por software, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado considerando una disposición de ocho marcadores visuales que en todo momento proporcionan ocho medidas de distancia con ruido aleatorio equivalente al error del sensor visual real, y un modelo cinemático del robot que considera deslizamiento de las ruedas mediante ruido aleatorio. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-EKF presenta tendencia a corregir la localización obtenida mediante la odometría, pero no en suficiente cuantía para dar un resultado aceptable, sin conseguir una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. La conclusión obtenida tras la simulación ha sido que el algoritmo SLAMEKF proporciona inadecuada convergencia de precisión, debido a la alta incertidumbre en la odometría y a la alta incertidumbre en las medidas de posición de los marcadores proporcionadas por el sensor visual. Tras estos resultados, se ha buscado una solución alternativa. Partiendo de la idea subyacente en los Filtros de Partículas, se ha planteado sustituir las distribuciones de probabilidad gaussianas consideradas por el Filtro de Kalman Extendido, por distribuciones equi-probables que derivan en funciones binarias que representan intervalos de probabilidad no-nula. La aplicación de Filtro supone la superposición de todas las funciones de probabilidad no-nula disponibles, de modo que el resultado es el intervalo donde existe alguna probabilidad de la medida. Cómo la efectividad de este filtro aumenta con el número disponible de medidas, se ha propuesto obtener una medida de la localización del robot a partir de cada pareja de medidas disponibles de posición de los marcadores, haciendo uso de la Trilateración. SLAM mediante Trilateración Estadística (SLAM-ST) es como se ha denominado a esta solución propuesta en este trabajo fin de master. Al igual que con el algoritmo SLAM-EKF, ha sido realizada una implementación del algoritmo SLAM-ST en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado en las mismas condiciones y con las mismas consideraciones, para comparar con los resultados obtenidos con el algoritmo SLAM-EKF. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-ST presenta mayor tendencia que el algoritmo SLAM-EKF a corregir la localización obtenida mediante la odometría, de modo que se alcanza una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. Las conclusiones obtenidas tras la simulación han sido que, en condiciones de alta incertidumbre en la odometría y en la medida de posición de los marcadores respecto al robot, el algoritmo SLAM-ST proporciona mejores resultado que el algoritmo SLAM-EKF, y que la precisión conseguida sugiere la viabilidad de la implementación en el prototipo. La implementación del algoritmo SLAM-ST en el prototipo ha sido realizada en conjunción con la implementación del Sensor Visual Monocular, el Modelo de Odometría y el Control de Trayectoria. El Sensor Visual Monocular es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la posición con respecto al robot de los marcadores visuales externos, a partir de las imágenes obtenidas por las cámaras, mediante técnicas de procesamiento de imagen que permiten detectar e identificar los marcadores visuales que se hallen presentes en la imagen capturada, así como obtener las características visuales a partir de las cuales inferir la posición del marcador visual respecto a la cámara, mediante reconstrucción tridimensional monocular, basada en el conocimiento a-priori del tamaño real del mismo. Para tal fin, se ha utilizado el modelo matemático de cámara pin-hole, y se ha considerado las distorsiones de la cámara real mediante la calibración del sensor, en vez de utilizar la calibración de la imagen, tras comprobar el alto coste computacional que requiere la corrección de la imagen capturada, de modo que la corrección se realiza sobre las características visuales extraídas y no sobre la imagen completa. El Modelo de Odometría es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la estimación de movimiento incremental del robot en base a la información proporcionada por los sensores de odometría, típicamente los encoders de las ruedas. Por la tipología del robot utilizado en el prototipo, se ha utilizado un modelo cinemático de un robot tipo uniciclo y un modelo de odometría de un robot móvil de dos ruedas tipo diferencial, en el que la traslación y la rotación se determinan por la diferencia de velocidad de las ruedas motrices, considerando que no existe deslizamiento entre la rueda y el suelo. Sin embargo, el deslizamiento en las ruedas aparece como consecuencia de causas externas que se producen de manera inconstante durante el movimiento del robot que provocan insuficiente contacto de la rueda con el suelo por efectos dinámicos. Para mantener la validez del modelo de odometría en todas estas situaciones que producen deslizamiento, se ha considerado un modelo de incertidumbre basado en un ensayo representativo de las situaciones más habituales de deslizamiento. El Control de Trayectoria es el elemento encargado de proporcionar las órdenes de movimiento al robot móvil. El control implementado en el prototipo está basado en postura, utilizando como entrada la desviación en la posición y orientación respecto a una referencia de paso de la trayectoria. La localización del robot utilizada es siempre de la estimación proporcionada por el sistema SLAM y la trayectoria es planeada a partir del conocimiento del mapa de marcas visuales que limitan el espacio de trabajo, mapa proporcionado por el sistema SLAM. Las limitaciones del sensor visual embarcado en la velocidad de estabilización de la imagen capturada han conducido a que el control se haya implementado con la estrategia “mirar parado”, en la que la captación de imágenes se realiza en posición estática. Para evaluar el sistema de localización basado en visión del prototipo, se ha diseñado una prueba de validación que obtenga una medida cuantitativa de su comportamiento. La prueba consiste en la realización de forma completamente autónoma de la detección del espacio de trabajo, la planificación de una trayectoria de inspección que lo transite completamente, y la ejecución del recorrido de la misma, registrando simultáneamente la localización real del robot móvil junto con la localización proporcionada por el sistema SLAM Visual Monocular. Se han realizado varias ejecuciones de prueba de validación, siempre en las mismas condiciones iniciales de posición de marcadores visuales y localización del robot móvil, comprobando la repetitividad del ensayo. Los resultados presentados corresponden a la consideración de las medidas más pesimistas obtenidas tras el procesamiento del conjunto de medidas de todos los ensayos. Los resultados revelan que, considerando todo el espacio de trabajo, el error de posición, diferencia entre los valores de proporcionados por el sistema SLAM y los valores medidos de posición real, se encuentra en el entorno de la veintena de centímetros. Además, los valores de incertidumbre proporcionados por el sistema SLAM son, en todos los casos, superiores a este error. Estos resultados conducen a concluir que el sistema de localización basado en SLAM Visual, mediante un algoritmo de Trilateración Estadística, usando un sensor visual monocular y marcadores visuales externos, funciona, proporcionando la localización del robot móvil con respecto al sistema de referencia global inicial y un mapa de su situación de los marcadores visuales, con precisión limitada, pero con incertidumbre conservativa, al estar en todo momento el error real de localización por debajo del error estimado. Sin embargo, los resultados de precisión del sistema de localización no son suficientemente altos para cumplir con los requerimientos como solución robotizada aplicada a la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio. En este sentido, los resultados sugieren que la posible continuación de este trabajo en el futuro debe centrarse en la mejora de la precisión de localización del robot móvil, con líneas de trabajo encaminadas a mejorar el comportamiento dinámico del prototipo, en mejorar la precisión de las medidas de posición proporcionadas por el sensor visual y en optimizar el resultado del algoritmo SLAM. Algunas de estas líneas futuras podrían ser la utilización de plataformas robóticas de desarrollo alternativas, la exploración de técnicas de visión por computador complementarias, como la odometría visual, la visión omnidireccional, la visión estereoscópica o las técnicas de reconstrucción tridimensional densa a partir de captura monocular, y el análisis de algoritmos SLAM alternativos condicionado a disponer de una sustancial mejora de precisión en el modelo de odometría y en las medidas de posición de los marcadores.

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Aquesta nota mostra la tendència poblacional de la garsa (Pica pica) al llarg del kilòmetre 1 (des de la línea de costa, riu amunt) del paisatge protegit de la Desembocadura del riu Millars (Castelló), per al període comprés de 1994-2009 (16 anys). Els resultats se centren en censos realitzats a la zona mitjançant el mètode del transecte lineal duts a terme 3 o 4 vegades al mes. L’espècie se censa per primera vegada l’any 1997 i des l’aleshores mostra una tendència a l’alça sobretot a partir de 2003 i molt especialment en els dos últims (2008-2009). S’ha estabilitzat una abundància mitjana de 8,3 aus/km. Pel que fa a les correlacions amb la meteorologia, en els anys més freds presenta menor abundància que en els càlids. Els hiverns càlids podrien permetre major supervivència i, a més, major disponibilitat de recursos amb els quals assegurar un bon nombre de polls. L’espècie troba en la zona suficients recursos tròfics per sobreviure i un lloc excel·lent on lliurar-se de la pressió cinegètica.

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Tema 1. El Procés de la investigació social (2016)

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La disciplina del Risk Management assume recentemente un significato ed un peso crescenti nel panorama delle organizzazioni pubbliche e private. Nel campo delle costruzioni pubbliche, in particolare, l’attuazione di processi strutturati di Gestione del Rischio potrebbe portare ad un efficientamento significativo del processo di costruzione e gestione. Obiettivo di questa tesi è verificare in che modo i risultati di un’applicazione strutturata di un processo di Gestione del Rischio possono essere impiegati dal gruppo di management per perseguire scelte più consapevoli, precise e circostanziate rispetto ai metodi tradizionali di gestione del processo. L’analisi parte da uno studio comparativo dei metodi e delle norme tecniche di Risk Management proposte in ambito internazionale. I risultati ottenuti vengono poi applicati al caso studio relativo al progetto di insediamento del Tecnopolo di Bologna presso l’area nota come Ex-Manifattura Tabacchi. L’applicazione delle tecniche al caso di studio è strutturata come una esecuzione completa del processo di Valutazione del Rischio. La fase di Identificazione viene svolta tramite un’analisi della letteratura, la sottoposizione al giudizio degli esperti, e si conclude con una categorizzazione dei rischi mediante Risk Breakdown Structure. La fase di Quantificazione del Rischio è attuata tramite una prima fase di analisi qualitativa con la somministrazione di un questionario on-line ad una platea di soggetti competenti; seguita da un’analisi quantitativa svolta con il software “RiskyProject®” per realizzare una analisi di Montecarlo ed analisi di sensitività. Al termine vengono esaminate alcune possibili misure di trattamento specifiche per un rischio definito prioritario. I risultati proposti mostrano come sia possibile ottenere in fase preliminare una descrizione consapevole delle incertezze del progetto, e che tale consapevolezza può essere utilizzata con lo scopo di migliorare la qualità e l’efficacia dell’intero processo.

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El presente trabajo de investigación busca medir el impacto que tienen los eventos extremos, también llamados eventos de boom o eventos de crash, según la naturaleza y consecuencias de los mismos en la construcción de portafolios de inversión eficientes -- Se trabajará con los precios de acciones listadas en la bolsa de Nueva York, y con estas se construirán portafolios de inversión, siguiendo la metodología diseñada por Harry Markowitz en 1952 -- Se verificará la rentabilidad de los portafolios antes del evento extremo, y después de este, y se estudiarán las consecuencias de este sobre el portafolio -- El evento extremo que se introducirá en el estudio es la crisis económica y financiera del año 2008, que tiene sus orígenes en la crisis hipotecaria en Estados Unidos -- Con las variaciones en los precios de los activos en dicho periodo de tiempo, se espera estresar el modelo y revisar si lo propuesto por Markowitz sigue teniendo validez ante la aparición de dichos sucesos -- A partir de esto, se realizarán simulaciones con modelos en Excel y técnicas de Montecarlo, se plantearán posibles recomendaciones técnicas que debamos tener en cuenta al momento de construir nuestros portafolios, y se redactará un documento con recomendaciones para los inversionistas en general -- Como aporte adicional, se entregará el código en Visual Basic para automatizar la optimización de los portafolios

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Tesis (Ingeniera Eléctrica).--Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería Eléctrica

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En la actualidad hay una especial preocupación de los inversionistas por realizar sus inversiones de manera más segura, obteniendo una buena rentabilidad y sin poner en riesgo su capital -- En este sentido, la posibilidad de generar nuevas herramientas que permitan tomar mejores decisiones de inversión es cada vez más relevante en el mundo financiero -- Así, uno de los aportes más importantes de los que se dispone para ese propósito es el de Markowitz, que propone la generación de carteras óptimamente diversificadas -- Sin embargo, el problema es cómo escoger entre algunas de estas carteras -- Por ese motivo, este proyecto tuvo como objetivo comparar el modelo de la desviación estándar (Ratio de Sharpe) con el de Value at Risk (VaR) como concepto de riesgo, para la elección de una cartera óptima dentro del entorno de un mercado desarrollado, en este caso, el mercado estadounidense, por medio de un backtesting se analizó también si el ciclo de mercado bajista, estable o alcista tiene incidencia de igual forma en esta elección -- Después de realizar el modelo y aplicarlo se concluyó que bajo situaciones normales, en un mercado desarrollado, elegir una cartera sobre otra tuvo mayores beneficios si se realiza teniendo en cuenta como concepto de riesgo el VaR bajo un modelo de Simulación de Montecarlo, en lugar de la desviación estándar -- Al aplicar este modelo a un entono menos desarrollado y más fluctuante como el colombiano, se determinó que no hay una ventaja significativa entre los dos modelos (desviación estándar y VaR)

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El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

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Teniendo en cuenta el escaso conocimiento y utilización de las opciones reales a la hora de realizar la evaluación financiera de un proyecto, se evidencia una oportunidad de elaborar un estado del arte de esta metodología con el fin de comparar las ventajas y las desventajas respecto a los métodos tradicionales más utilizados -- Para el desarrollo de la investigación se recurrió a información secundaria dentro de las bases de datos de la universidad EAFIT y su biblioteca, donde se encontraron artículos y material académico que arrojaron datos significativos que contribuyeron al cumplimiento de los objetivos -- Dentro de los resultados se encentra que el VPN y la TIR son las metodologías más comunes para la evaluación de proyectos en gran medida por su sencilla aplicación -- Por otro lado, las opciones reales son poco utilizadas por desconocimiento y por la aparente complejidad de su aplicación -- La mayor desventaja que presentan las metodologías tradicionales es que son estáticas, rígidas, orientadas al corto plazo y no manejan eficazmente la incertidumbre, mientras que las opciones reales tienen en cuenta la flexibilidad estratégica incorporada en un proyecto

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La estimación y gestión del riesgo con la evolución del mercado ha tomado gran relevancia, principalmente en el sector financiero y de capitales, no obstante las variables macroeconómicas que afectan el riesgo en el tiempo son cada vez más volátiles y generan un mayor nivel de incertidumbre; se puede presentar en igual medida o con un mayor impacto en empresas del sector real, principalmente en aquellas cuyas condiciones de valoración causan un mayor impacto para los inversionistas, tal es el caso de las Asociaciones Público Privadas, mecanismos de contratación que vinculan al sector privado con el público en el desarrollo de proyectos de mayor nivel, donde se requiere establecer la valoración y cuantificación del riesgo que cada una de las partes está dispuesto a asumir -- Hoy por hoy existen métodos de medición sofisticados que permiten la estimación del Value at Risk (VaR), los cuales han sido desarrollados principalmente por el sistema financiero, sin contar con una aplicación en el sector real -- Es por eso que surge la necesidad de esta investigación para obtener una metodología que permita estimar el VaR bajo los conceptos teóricos de economía, estadística y simulación

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Isagen es una empresa que posee cerca del 20% de participación del mercado nacional de generación de energía, las proyecciones del crecimiento de la demanda de energía para los próximos tres años, según UPME, oscilan entre un 2.0% y un 4.8%, por esta razón Isagen ha realizado importantes proyectos de crecimiento y ampliación de su capacidad, como la hidroeléctrica de Sogamoso recientemente, y ahora han iniciado con un proyecto de similares magnitudes como lo es Cañafisto, con la que ampliará su capacidad en 5.740 GW / año, y consideramos que aunque en el corto plazo los flujos de caja estarán ajustados por la alta inversión que este megaproyecto demanda, las condiciones y los fundamentales de Isagen soportan un precio mayor