Contribution to multiuser videoconferencing systems based on cloud computing

Multi-user videoconferencing systems offer communication between more than two users, who are able to interact through their webcams, microphones and other components. The use of these systems has been increased recently due to, on the one hand, improvements in Internet access, networks of companies, universities and houses, whose available bandwidth has been increased whilst the delay in sending and receiving packets has decreased. On the other hand, the advent of Rich Internet Applications (RIA) means that a large part of web application logic and control has started to be implemented on the web browsers. This has allowed developers to create web applications with a level of complexity comparable to traditional desktop applications, running on top of the Operating Systems. More recently the use of Cloud Computing systems has improved application scalability and involves a reduction in the price of backend systems. This offers the possibility of implementing web services on the Internet with no need to spend a lot of money when deploying infrastructures and resources, both hardware and software. Nevertheless there are not many initiatives that aim to implement videoconferencing systems taking advantage of Cloud systems. This dissertation proposes a set of techniques, interfaces and algorithms for the implementation of videoconferencing systems in public and private Cloud Computing infrastructures. The mechanisms proposed here are based on the implementation of a basic videoconferencing system that runs on the web browser without any previous installation requirements. To this end, the development of this thesis starts from a RIA application with current technologies that allow users to access their webcams and microphones from the browser, and to send captured data through their Internet connections. Furthermore interfaces have been implemented to allow end users to participate in videoconferencing rooms that are managed in different Cloud provider servers. To do so this dissertation starts from the results obtained from the previous techniques and backend resources were implemented in the Cloud. A traditional videoconferencing service which was implemented in the department was modified to meet typical Cloud Computing infrastructure requirements. This allowed us to validate whether Cloud Computing public infrastructures are suitable for the traffic generated by this kind of system. This analysis focused on the network level and processing capacity and stability of the Cloud Computing systems. In order to improve this validation several other general considerations were taken in order to cover more cases, such as multimedia data processing in the Cloud, as research activity has increased in this area in recent years. The last stage of this dissertation is the design of a new methodology to implement these kinds of applications in hybrid clouds reducing the cost of videoconferencing systems. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this study, resulting in useful information from the different stages of the implementation of videoconferencing systems in Cloud Computing systems. RESUMEN Los sistemas de videoconferencia multiusuario permiten la comunicación entre más de dos usuarios que pueden interactuar a través de cámaras de video, micrófonos y otros elementos. En los últimos años el uso de estos sistemas se ha visto incrementado gracias, por un lado, a la mejora de las redes de acceso en las conexiones a Internet en empresas, universidades y viviendas, que han visto un aumento del ancho de banda disponible en dichas conexiones y una disminución en el retardo experimentado por los datos enviados y recibidos. Por otro lado también ayudó la aparación de las Aplicaciones Ricas de Internet (RIA) con las que gran parte de la lógica y del control de las aplicaciones web comenzó a ejecutarse en los mismos navegadores. Esto permitió a los desarrolladores la creación de aplicaciones web cuya complejidad podía compararse con la de las tradicionales aplicaciones de escritorio, ejecutadas directamente por los sistemas operativos. Más recientemente el uso de sistemas de Cloud Computing ha mejorado la escalabilidad y el abaratamiento de los costes para sistemas de backend, ofreciendo la posibilidad de implementar servicios Web en Internet sin la necesidad de grandes desembolsos iniciales en las áreas de infraestructuras y recursos tanto hardware como software. Sin embargo no existen aún muchas iniciativas con el objetivo de realizar sistemas de videoconferencia que aprovechen las ventajas del Cloud. Esta tesis doctoral propone un conjunto de técnicas, interfaces y algoritmos para la implentación de sistemas de videoconferencia en infraestructuras tanto públicas como privadas de Cloud Computing. Las técnicas propuestas en la tesis se basan en la realización de un servicio básico de videoconferencia que se ejecuta directamente en el navegador sin la necesidad de instalar ningún tipo de aplicación de escritorio. Para ello el desarrollo de esta tesis parte de una aplicación RIA con tecnologías que hoy en día permiten acceder a la cámara y al micrófono directamente desde el navegador, y enviar los datos que capturan a través de la conexión de Internet. Además se han implementado interfaces que permiten a usuarios finales la participación en salas de videoconferencia que se ejecutan en servidores de proveedores de Cloud. Para ello se partió de los resultados obtenidos en las técnicas anteriores de ejecución de aplicaciones en el navegador y se implementaron los recursos de backend en la nube. Además se modificó un servicio ya existente implementado en el departamento para adaptarlo a los requisitos típicos de las infraestructuras de Cloud Computing. Alcanzado este punto se procedió a analizar si las infraestructuras propias de los proveedores públicos de Cloud Computing podrían soportar el tráfico generado por los sistemas que se habían adaptado. Este análisis se centró tanto a nivel de red como a nivel de capacidad de procesamiento y estabilidad de los sistemas. Para los pasos de análisis y validación de los sistemas Cloud se tomaron consideraciones más generales para abarcar casos como el procesamiento de datos multimedia en la nube, campo en el que comienza a haber bastante investigación en los últimos años. Como último paso se ideó una metodología de implementación de este tipo de aplicaciones para que fuera posible abaratar los costes de los sistemas de videoconferencia haciendo uso de clouds híbridos. Finalmente en la tesis se abre una discusión sobre las conclusiones obtenidas a lo largo de este amplio estudio, obteniendo resultados útiles en las distintas etapas de implementación de los sistemas de videoconferencia en la nube.

Efectos dinámicos debidos al tráfico de ferrocarril sobre la infraestructura de vía y las estructuras

La vía tradicional sobre balasto sigue siendo una selección para las líneas de alta velocidad a pesar de los problemas técnicos y la prestación del funcionamiento. El problema de la vía sobre balasto es el proceso continuo del deterioro de éste debido a las cargas asociadas al tráfico ferroviario. En consecuencia es imprescindible un mantenimiento continuado para mantener un alineamiento adecuado de la vía. Por eso se surge la necesidad de comprender mejor el mecanismo involucrado en el deterioro de la vía y los factores claves que rigen su progresión a lo largo de ciclos de carga con el fin de reducir los costos del mantenimiento de la vía y mejorar el diseño de las nuevas vías. La presente tesis intenta por un lado desarrollar los modelos más adecuados y eficientes del vehículo y de la vía para los cálculos de los efectos dinámicos debido al tráfico de ferrocarril sobre la infraestructura de la vía sobre balasto, y por otro evaluar estos efectos dinámicos sobre el deterioro de la vía sobre balasto a largo plazo, empleando un adecuado modelo de predicción del deterioro de la misma. Se incluye en el trabajo una recopilación del estado del arte en lo referente a la dinámica de la vía, a la modelización del vehículo, de la vía y de la interacción entre ambos. También se hace un repaso al deterioro de la vía y los factores que influyen en su proceso. Para la primera línea de investigación de esta tesis, se han desarrollado los diferentes modelos del vehículo y de la vía y la modelización de la interacción entre ambos para los cálculos dinámicos en dos y tres dimensiones. En la interacción vehículo-vía, se ha empleado la formulación de contacto nodo-superficie para establecer la identificación de las superficies en contacto y el método de los multiplicadores de Lagrange para imponer las restricciones de contacto. El modelo de interacción se ha contrastado con los casos reportados en la literatura. Teniendo en cuenta el contacto no lineal entre rueda-carril y los perfiles de irregularidades distribuidas de la vía, se han evaluado y comparado los efectos dinámicos sobre el sistema vehículo-vía en la interacción de ambos, para distintas velocidades de circulación del vehículo, en los aspectos como la vibración del vehículo, fuerza de contacto, fuerza transmitida en los railpads, la vibración del carril. También se hace un estudio de la influencia de las propiedades de los componentes de la vía en la respuesta dinámica del sistema vehículo-vía. Se ha desarrollado el modelo del asiento de la vía que consiste en la implementación del modelo de acumulación de Bochum y del modelo de hipoplasticidad en la subrutina del usuario \UMAT" del programa ABAQUS. La implementación numérica ha sido comprobado al comparar los resultados de las simulaciones numéricas con los reportados en la literatura. Se ha evaluado la calidad geométrica de la vía sobre balasto de los tramos de estudio con datos reales de la auscultación proporcionados por ADIF (2012). Se ha propuesto una metodología de simulación, empleando el modelo de asiento, para reproducir el deterioro de la geometría de la vía. Se usan los perfiles de la nivelación longitudinal de la auscultación como perfiles de irregularidades iniciales de la vía en las simulaciones numéricas. También se evalúa la influencia de la velocidad de circulación sobre el deterioro de la vía. The traditional ballast track structures are still being used in high speed railways lines with success, however technical problems or performance features have led to ballast track solution in some cases. The considerable maintenance work is needed for ballasted tracks due to the track deterioration. Therefore it is very important to understand the mechanism of track deterioration and to predict the track settlement or track irregularity growth rate in order to reduce track maintenance costs and enable new track structures to be designed. This thesis attempts to develop the most adequate and efficient models for calculation of dynamic track load effects on railways track infrastructure, and to evaluate these dynamic effects on the track settlement, using a track settlement prediction model, which consists of the vehicle/track dynamic model previously selected and a track settlement law. A revision of the state of the knowledge regarding the track dynamics, the modelling of the vehicle, the track and the interaction between them is included. An overview related to the track deterioration and the factors influencing the track settlement is also done. For the first research of this thesis, the different models of vehicle, track and the modelling of the interaction between both have been developed. In the vehicle-track interaction, the node-surface contact formulation to establish the identification of the surfaces in contact and the Lagrange multipliers method to enforce contact constraint are used. The interaction model has been verified by contrast with some benchmarks reported in the literature. Considering the nonlinear contact between wheel-rail and the track irregularities, the dynamic effects on the vehicle-track system have been evaluated and compared, for different speeds of the vehicle, in aspects as vehicle vibration, contact force, force transmitted in railpads, rail vibration. A study of the influence of the properties of the track components on the the dynamic response of the vehicle-track system has been done. The track settlement model is developed that consist of the Bochum accumulation model and the hipoplasticity model in the user subroutine \UMAT" of the program ABAQUS. The numerical implementation has been verified by comparing the numerical results with those reported in the literature. The geometric quality of the ballast track has been evaluated with real data of auscultation provided by ADIF (2012). The simulation methodology has been proposed, using the settlement model for the ballast material, to reproduce the deterioration of the track geometry. The profiles of the longitudinal level of the auscultation is used as initial profiles of the track irregularities in the numerical simulation. The influence of the running speed on the track deterioration is also investigated.

Towards materials with enhanced electro-mechanical response: CaCu3Ti4O12-polydimethylsiloxane composites

We describe a straightforward production pathway of polymer matrix composites with increased dielectric constant for dielectric elastomer actuators (DEAs). Up to date, the approach of using composites made of high dielectric constant ceramics and insulating polymers has not evidenced any improvement in the performance of DEA devices, mainly as a consequence of the ferroelectric nature of the employed ceramics. We propose here an unexplored alternative to these traditional fillers, introducing calcium copper titanate (CCTO) CaCu3Ti4O12, which has a giant dielectric constant making it very suitable for capacitive applications. All CCTO-polydimethylsiloxane (PDMS) composites developed display an improved electro-mechanical performance. The largest actuation improvement was achieved for the composite with 5.1 vol% of CCTO, having an increment in the actuation strain of about 100% together with a reduction of 25% in the electric field compared to the raw PDMS matrix.

Traffic jam driving with NMV avoidance

n recent years, the development of advanced driver assistance systems (ADAS) – mainly based on lidar and cameras – has considerably improved the safety of driving in urban environments. These systems provide warning signals for the driver in the case that any unexpected traffic circumstance is detected. The next step is to develop systems capable not only of warning the driver but also of taking over control of the car to avoid a potential collision. In the present communication, a system capable of autonomously avoiding collisions in traffic jam situations is presented. First, a perception system was developed for urban situations—in which not only vehicles have to be considered, but also pedestrians and other non-motor-vehicles (NMV). It comprises a differential global positioning system (DGPS) and wireless communication for vehicle detection, and an ultrasound sensor for NMV detection. Then, the vehicle's actuators – brake and throttle pedals – were modified to permit autonomous control. Finally, a fuzzy logic controller was implemented capable of analyzing the information provided by the perception system and of sending control commands to the vehicle's actuators so as to avoid accidents. The feasibility of the integrated system was tested by mounting it in a commercial vehicle, with the results being encouraging.

Controlador MIDI basado en Arduino

El presente proyecto tiene como objetivo la creación de un controlador MIDI económico que haga uso de la tecnología actual, y partiendo de la idea del instrumento clásico, el Theremin, desarrollado por Lev Serguéievich Termen. Para ello se ha dividido el proyecto en dos principales bloques, el primero, hardware y el segundo, software. En la parte del hardware, se explica cual ha sido la razón de la utilización del microprocesador Arduino Uno, sus características técnicas y el uso de sensores de ultrasonido, ya que proporcionan la característica de poder interactuar con el controlador a través de gestos con las manos, al igual que un Theremin clásico. Se explica el montaje de los dispositivos que conforman el controlador, así como la mejora realizada, con la utilización de 4 de estos sensores, para dar más capacidades de interactuación con el controlador MIDI. También se ve en ese apartado, como se programa la tarjeta de Arduino, para que se encargue de realizar medidas con los sensores y enviarlas por el puerto serial USB. En el apartado del software se da una introducción al entorno de programación Max/MSP. Se ve el plug in desarrollado con este lenguaje, para poder comunicar el controlador MIDI con un software de audio profesional (Ableton Live) y se explica con detalle los bloques que conforman el plug in de control de sensores y como es transformada la información que entrega el microprocesador Arduino por el puerto USB, en datos MIDI. También, se da una explicación sobre el manejo correcto del controlador a la hora de mover las manos sobre los sensores y de donde situar el instrumento para que no se produzcan problemas de interferencias con las señales que envían los ultrasonidos. Además, se proporciona un presupuesto del coste de los materiales, y otro del coste del desarrollo realizado por el ingeniero. ABSTRACT The aim of this Project is the creation of an economical MIDI controller that uses nowadays technology and that is based on the idea of the Theremin, a classical instrument conceived by Lev Serguéievich Termen. In order to accomplish this, the project has been divided into two sections: hardware and software. The hardware section explains why the microprocessor Arduino Uno has been chosen, sets out its technical specifications and the use of ultrasonic sensors. These sensors enable the user to interact with the controller through hand gestures like the Theremin. The assembly of the devices is exposed as well as the improvements made with the use of four of these sensors to offer more interactive capabilities with the MIDI controller. The Arduino singleboard programming that performs the measurements with the sensors and sends these measurements through the USB serial port is also explained here. The software section introduces Max/MSP programming environment as well as the plug in developed with this language that connects the MIDI controller with professional audio software (Ableton Live). The blocks that build the sensor controller plug in are explained in detail along with the way the Arduino delivers the information through the USB port into MIDI data. In addition, an explanation of the correct handling of the MIDI controller is given focusing on how the user should move his hands above the sensors and where to place the instrument to avoid interference problems with the signals sent. Also, a cost estimation of both materials and engineering is provided.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Diseño y comportamiento de uniones estructurales mecánicas y adhesivas. Condiciones superficiales y operacionales

Las uniones estructurales mecánicas y adhesivas requieren la combinación de un número importante de parámetros para la obtención de la continuidad estructural que exigen las condiciones de diseño. Las características de las uniones presentan importantes variaciones, ligadas a las condiciones de ejecución, tanto en uniones mecánicas como especialmente en uniones adhesivas y mixtas (unión mecánica y adhesiva, también conocidas como uniones híbridas). Las propiedades mecánicas de las uniones adhesivas dependen de la naturaleza y propiedades de los adhesivos y también de muchos otros parámetros que influyen directamente en el comportamiento de estas uniones. Algunos de los parámetros más significativos son: el acabado superficial de los materiales, área y espesor de la capa adhesiva, diseño adecuado, secuencia de aplicación, propiedades químicas de la superficie y preparación de los sustratos antes de aplicar el adhesivo. Los mecanismos de adhesión son complejos. En general, cada unión adhesiva solo puede explicarse considerando la actuación conjunta de varios mecanismos de adhesión. No existen adhesivos universales para un determinado material o aplicación, por lo que cada pareja sustrato-adhesivo requiere un particular estudio y el comportamiento obtenido puede variar, significativamente, de uno a otro caso. El fallo de una junta adhesiva depende del mecanismo cohesión-adhesión, ligado a la secuencia y modo de ejecución de los parámetros operacionales utilizados en la unión. En aplicaciones estructurales existen un número muy elevado de sistemas de unión y de posibles sustratos. En este trabajo se han seleccionado cuatro adhesivos diferentes (cianoacrilato, epoxi, poliuretano y silano modificado) y dos procesos de unión mecánica (remachado y clinchado). Estas uniones se han aplicado sobre chapas de acero al carbono en diferentes estados superficiales (chapa blanca, galvanizada y prepintada). Los parámetros operacionales analizados han sido: preparación superficial, espesor del adhesivo, secuencia de aplicación y aplicación de presión durante el curado. Se han analizado tanto las uniones individuales como las uniones híbridas (unión adhesiva y unión mecánica). La combinación de procesos de unión, sustratos y parámetros operacionales ha dado lugar a la preparación y ensayo de más de mil muestras. Pues, debido a la dispersión de resultados característica de las uniones adhesivas, para cada condición analizada se han ensayado seis probetas. Los resultados obtenidos han sido: El espesor de adhesivo utilizado es una variable muy importante en los adhesivos flexibles, donde cuanto menor es el espesor del adhesivo mayor es la resistencia mecánica a cortadura de la unión. Sin embargo en los adhesivos rígidos su influencia es mucho menor. La naturaleza de la superficie es fundamental para una buena adherencia del adhesivo al substrato, que repercute en la resistencia mecánica de la unión. La superficie que mejor adherencia presenta es la prepintada, especialmente cuando existe una alta compatibilidad entre la pintura y el adhesivo. La superficie que peor adherencia tiene es la galvanizada. La secuencia de aplicación ha sido un parámetro significativo en las uniones híbridas, donde los mejores resultados se han obtenido cuando se aplicaba primero el adhesivo y la unión mecánica se realizaba antes del curado del adhesivo. La aplicación de presión durante el curado se ha mostrado un parámetro significativo en los adhesivos con poca capacidad para el relleno de la junta. En los otros casos su influencia ha sido poco relevante. El comportamiento de las uniones estructurales mecánicas y adhesivas en cuanto a la resistencia mecánica de la unión puede variar mucho en función del diseño de dicha unión. La resistencia mecánica puede ser tan grande que falle antes el substrato que la unión. Las mejores resistencias se consiguen diseñando las uniones con adhesivo cianoacrilato, eligiendo adecuadamente las condiciones superficiales y operacionales, por ejemplo chapa blanca aplicando una presión durante el curado de la unión. La utilización de uniones mixtas aumenta muy poco o nada la resistencia mecánica, pero a cambio proporciona una baja dispersión de resultados, siendo destacable para la superficie galvanizada, que es la que presenta peor reproducibilidad cuando se realizan uniones sólo con adhesivo. Las uniones mixtas conducen a un aumento de la deformación antes de la rotura. Los adhesivos dan rotura frágil y las uniones mecánicas rotura dúctil. La unión mixta proporciona ductilidad a la unión. Las uniones mixtas también pueden dar rotura frágil, esto sucede cuando la resistencia del adhesivo es tres veces superior a la resistencia de la unión mecánica. Las uniones híbridas mejoran la rigidez de la junta, sobre todo se aprecia un aumento importante en las uniones mixtas realizadas con adhesivos flexibles, pudiendo decirse que para todos los adhesivos la rigidez de la unión híbrida es superior. ABSTRACT The mechanical and adhesive structural joints require the combination of a large number of parameters to obtain the structural continuity required for the design conditions. The characteristics of the junctions have important variations, linked to performance conditions, in mechanical joints as particular in mixed adhesive joints (mechanical and adhesive joints, also known as hybrid joints). The mechanical properties of the adhesive joints depend of the nature and properties of adhesives and also of many other parameters that directly influence in the behavior of these joints. Some of the most significant parameters are: the surface finished of the material, area and thickness of the adhesive layer, suitable design, and application sequence, chemical properties of the surface and preparation of the substrate before applying the adhesive. Adhesion mechanisms are complex. In general, each adhesive joint can only be explained by considering the combined action of several adhesions mechanisms. There aren’t universal adhesives for a given material or application, so that each pair substrate-adhesive requires a particular study and the behavior obtained can vary significantly from one to another case. The failure of an adhesive joint depends on the cohesion-adhesion mechanism, linked to the sequence and manner of execution of the operational parameters used in the joint. In the structural applications, there are a very high number of joining systems and possible substrates. In this work we have selected four different adhesives (cyanoacrylate, epoxy, polyurethane and silano modified) and two mechanical joining processes (riveting and clinching). These joints were applied on carbon steel with different types of surfaces (white sheet, galvanized and pre-painted). The operational parameters analyzed were: surface preparation, thickness of adhesive, application sequence and application of pressure during curing. We have analyzed individual joints both as hybrid joints (adhesive joint and mechanical joint). The combination of joining processes, substrates and operational parameters has resulted in the preparation and testing of over a thousand specimens. Then, due to the spread of results characteristic of adhesive joints, for each condition analyzed we have tested six samples. The results have been: The thickness of adhesive used is an important variable in the flexible adhesives, where the lower the adhesive thickness greater the shear strength of the joint. However in rigid adhesives is lower influence. The nature of the surface is essential for good adherence of the adhesive to the substrate, which affects the shear strength of the joint. The surface has better adherence is preprinted, especially when there is a high compatibility between the paint and the adhesive. The surface which has poor adherence is the galvanized. The sequence of application has been a significant parameter in the hybrid junctions, where the best results are obtained when applying first the adhesive and the mechanical joint is performed before cured of the adhesive. The application of pressure during curing has shown a significant parameter in the adhesives with little capacity for filler the joint. In other cases their influence has been less relevant. The behavior of structural mechanical and adhesive joints in the shear strength of the joint can vary greatly depending on the design of such a joint. The shear strength may be so large that the substrate fails before the joint. The best shear strengths are achieved by designing the junctions with cyanoacrylate adhesive, by selecting appropriately the surface and operating conditions, for example by white sheet applying a pressure during curing of the joint. The use of hybrid joints no increase shear strength, but instead provides a low dispersion of results, being remarkable for the galvanized surface, which is the having worst reproducibility when performed bonded joints. The hybrid joints leading to increased deformation before rupture. The joints witch adhesives give brittle fracture and the mechanics joints give ductile fracture. Hybrid joint provides ductility at the joint. Hybrid joint can also give brittle fracture, this happens when the shear strength of the adhesive is three times the shear strength of the mechanical joint. The hybrid joints improve stiffness of joint, especially seen a significant increase in hybrid joints bonding with flexible adhesives, can be said that for all the adhesives, the hybrid junction stiffness is higher.

Optical memory with TNLC devices (1982)

In this paper we describe a twisted nematic liquid crystal (TNLC) device structure with optical feedback capable of bistable operation and optical memory. Its structure is the conventional one as employed in hybrid optical bistability.

A "Free-Lunch" tour of the Jovian System

An ED-tether mission to Jupiter is presented. A bare tether carrying cathodic devices at both ends but no power supply, and using no propellant, could move 'freely' among Jupiter's 4 great moons. The tour scheme would have current naturally driven throughout by the motional electric field, the Lorentz force switching direction with current around a 'drag' radius of 160,00 kms, where the speed of the jovian ionosphere equals the speed of a spacecraft in circular orbit. With plasma density and magnetic field decreasing rapidly with distance from Jupiter, drag/thrust would only be operated in the inner plasmasphere, current being near shut off conveniently in orbit by disconnecting cathodes or plugging in a very large resistance; the tether could serve as its own power supply by plugging in an electric load where convenient, with just some reduction in thrust or drag. The periapsis of the spacecraft in a heliocentric transfer orbit from Earth would lie inside the drag sphere; with tether deployed and current on around periapsis, magnetic drag allows Jupiter to capture the spacecraft into an elliptic orbit of high eccentricity. Current would be on at succesive perijove passes and off elsewhere, reducing the eccentricity by lowering the apoapsis progressively to allow visits of the giant moons. In a second phase, current is on around apoapsis outside the drag sphere, rising the periapsis until the full orbit lies outside that sphere. In a third phase, current is on at periapsis, increasing the eccentricity until a last push makes the orbit hyperbolic to escape Jupiter. Dynamical issues such as low gravity-gradient at Jupiter and tether orientation in elliptic orbits of high eccentricity are discussed.

Chaperonas moleculares y tolerancia a estrés abiótico en especies arbóreas

Las temperaturas extremas, la sequía y otros estreses abióticos limitan la producción forestal de forma significativa, causando grandes pérdidas económicas en el sector. Los árboles, al ser organismos sésiles, han desarrollado una serie de estrategias para percibir dichos factores, activando respuestas defensivas apropiadas. Entre ellas ocupa un lugar preeminente la síntesis de proteínas con actividad chaperona molecular. Las chaperonas moleculares interaccionan con proteínas desnaturalizadas total o parcialmente, promoviendo su correcto plegamiento y ensamblaje. Las chaperonas moleculares que se sintetizan de forma predominante en plantas, pero no en otros eucariotas, pertenecen a la familia sHSP (small heat-shock proteins). Se trata de una familia inusualmente compleja y heterogénea, cuyos miembros son de pequeño tamaño (16-42 kD) y poseen un dominio “alfa-cristalina” muy conservado. Estas proteínas están implicadas en protección frente a estrés abiótico mediante la estabilización de proteínas y membranas, si bien su mecanismo de acción se conoce de forma incompleta. A pesar del evidente potencial aplicado de las proteínas sHSP, son muy escasos los estudios realizados hasta el momento con un enfoque netamente biotecnológico. Por otra parte, casi todos ellos se han llevado a cabo en especies herbáceas de interés agronómico o en especies modelo, como Arabidopsis thaliana. De ahí que las sHSP de arbóreas hayan sido mucho menos caracterizadas estructural y funcionalmente, y ello a pesar del interés económico y ecológico de los árboles y de su prolongada exposición vital a múltiples factores estresantes. La presente Tesis Doctoral se centra en el estudio de sHSP de varias especies arbóreas de interés económico. El escrutinio exhaustivo de genotecas de cDNA de órganos vegetativos nos ha permitido identificar y caracterizar los componentes mayoritarios de tallo en dos especies productoras de madera noble: nogal y cerezo. También hemos caracterizado la familia completa en chopo, a partir de su secuencia genómica completa. Mediante expresión heteróloga en bacterias, hemos analizado el efecto protector de estas proteínas in vivo frente a distintos tipos de estrés abiótico, relevantes para el sector productivo. Los resultados demuestran que las proteínas sHSP-CI: (i) aumentan la viabilidad celular de E.coli frente a casi todos estos factores, aplicados de forma individual o combinada; (ii) ejercen un rol estabilizador de las membranas celulares frente a condiciones adversas; (iii) sirven para mejorar la producción de otras proteínas recombinantes de interés comercial. El efecto protector de las proteínas sHSP-CI también ha sido analizado in planta, mediante la expresión ectópica de CsHSP17.5-CI en chopos. En condiciones normales de crecimiento no se han observado diferencias fenotípicas entre las líneas transgénicas y los controles, lo que demuestra que se pueden sobre-expresar estas proteínas sin efectos pleiotrópicos deletéreos. En condiciones de estrés térmico, por el contrario, los chopos transgénicos mostraron menos daños y un mejor crecimiento neto. En línea con lo anterior, las actividades biológicas de varias enzimas resultaron más protegidas frente a la inactivación por calor, corroborando la actividad chaperona propuesta para la familia sHSP y su conexión con la tolerancia al estrés abiótico. En lo que respecta a la multiplicación y propagación de chopo in vitro, una forma de cultivo que comporta estrés para las plantas, todas las líneas transgénicas se comportaron mejor que los controles en términos de producción de biomasa (callos) y regeneración de brotes, incluso en ausencia de estrés térmico. También se comportaron mejor durante su cultivo ex vitro. Estos resultados tienen gran potencial aplicado, dada la recalcitrancia de muchas especies vegetales de interés económico a la micropropagación y a la manipulación in vitro en general. Los resultados derivados de esta Tesis, aparte de aportar datos nuevos sobre el efecto protector de las proteínas sHSP citosólicas mayoritarias (clase CI), demuestran por vez primera que la termotolerancia de los árboles puede ser manipulada racionalmente, incrementando los niveles de sHSP mediante técnicas de ingeniería genética. Su interés aplicado es evidente, especialmente en un escenario de calentamiento global. ABSTRACT Abiotic stress produces considerable economic losses in the forest sector, with extreme temperature and drought being amongst the most relevant factors. As sessile organisms, plants have acquired molecular strategies to detect and recognize stressful factors and activate appropriate responses. A wealth of evidence has correlated such responses with the massive induction of proteins belonging to the molecular chaperone family. Molecular chaperones are proteins which interact with incorrectly folded proteins to help them refold to their native state. In contrast to other eukaryotes, the most prominent stress-induced molecular chaperones of plants belong to the sHSP (small Heat Shock Protein) family. sHSPs are a widespread and diverse class of molecular chaperones that range in size from 16 to 42k Da, and whose members have a highly conserved “alpha-crystallin” domain. sHSP proteins play an important role in abiotic stress tolerance, membrane stabilization and developmental processes. Yet, their mechanism of action remains largely unknown. Despite the applied potential of these proteins, only a few studies have addressed so far the biotechnological implications of this protein family. Most studies have focused on herbaceous species of agronomic interest or on model species such as Arabidopsis thaliana. Hence, sHSP are poorly characterized in long-lived woody species, despite their economic and ecological relevance. This Thesis studies sHSPs from several woody species of economic interest. The most prominent components, namely cytosolic class I sHSPs, have been identified and characterized, either by cDNA library screening (walnut, cherry) or by searching the complete genomic sequence (poplar). Through heterologous bacterial expression, we analyzed the in vivo protective effects of selected components against abiotic stress. Our results demonstrate that sHSP-CI proteins: (i) protect E. coli cells against different stressful conditions, alone or combined; (ii) stabilize cell membranes; (iii) improve the production of other recombinant proteins with commercial interest. The effects of CsHSP17.5-CI overexpression have also been studied in hybrid poplar. Interestingly, the accumulation of this protein does not have any appreciable phenotypic effects under normal growth conditions. However, the transgenic poplar lines showed enhanced net growth and reduced injury under heat-stress conditions compared to vector controls. Biochemical analysis of leaf extracts revealed that important enzyme activities were more protected in such lines against heat-induced inactivation than in control lines, lending further support to the chaperone mode of action proposed for the sHSP family. All transgenic lines showed improved in vitro and ex vitro performance (calli biomass, bud induction, shoot regeneration) compared to controls, even in the absence of thermal stress. Besides providing new insights on the protective role of HSP-CI proteins, our results bolster the notion that heat stress tolerance can be readily manipulated in trees through genetic engineering. The applied value of these results is evident, especially under a global warming scenario.

Simulación, construcción y medida de un sistema de telealimentación eficiente

Los sistemas de telealimentación han tomado gran importancia en diferentes campos, incluido el de las telecomunicaciones, algunos ejemplos pueden ser: En la red conmutada telefónica junto con la señal de información y llamada existe una alimentación de 48v que se transmite a través de toda la línea de transmisión hasta los terminales. En algunos ferrocarriles eléctricos, se aprovecha la producción de energía eléctrica cuando un tren baja una cuesta y el motor funciona como generador, devolviendo la energía excedente a la propia catenaria por medio de superposición, y siendo esta recuperada en otro lugar y aprovechada por ejemplo por otro tren que requiere energía. Otro uso en ferrocarriles de la telealimentación es la llamada "tecnología del transpondedor magnético", en la que el tren transmite a las balizas una señal en 27MHz además de otras de información propias, que se convierte en energía útil para estas balizas. En este proyecto pretendemos implementar un pequeño ejemplo de sistema de telealimentación trabajando en 5 MHz (RF). Este sistema transforma una señal de CC en una señal de potencia de CA que podría ser, por ejemplo, transmitida a lo largo de una línea de transmisión o radiada por medio de una antena. Después, en el extremo receptor, esta señal RF se transforma finalmente en DC. El objetivo es lograr el mejor rendimiento de conversión de energía, DC a AC y AC a DC. El sistema se divide en dos partes: El inversor, que es la cadena de conversión DC-AC y el rectificador, que es la cadena de conversión AC-DC. Cada parte va a ser calculada, simulada, implementada físicamente y medida aparte. Finalmente el sistema de telealimentación completo se va a medir mediante la interconexión de cada parte por medio de un adaptador o una línea de transmisión. Por último, se mostrarán los resultados obtenidos. ABSTRACT. Remote powering systems have become very important in different fields, including telecommunications, some examples include: In the switched telephone network with the information signal and call there is a 48v supply that is transmitted across the transmission line to the terminals. In some electric railways, the production of electrical energy is used when a train is coming down a hill and the motor acts as a generator, returning the surplus energy to the catenary itself by overlapping, and this being recovered elsewhere and used by other train. Home TV amplifiers that are located in places (storage, remote locations ..) where there is no outlet, remote power allows to carry information and power signal by the same physical medium, for instance a coax. The AC power signal is transformed into DC at the end to feed the amplifier. In medicine, photovoltaic converters and fiber optics can be used as means for feeding devices implanted in patients. Another use of the remote powering systems on railways is the "magnetic transponder technology", in which the station transmits a beacon signal at 27MHz own as well as other information, which is converted into useful energy to these beacons. In this Project we are pretending to implement a little example of remote powering system working in 5 MHz (RF). This system transform DC into an AC-RF power signal which could be, for instance, transmitted throughout a transmission line or radiated by means of an aerial. At the receiving end, this RF signal is then transformed to DC. The objective is to achieve the best power conversion performance, DC to AC and AC to DC. The system is divided in two parts: The inverter, that is the DC-AC conversion chain and the rectifier that is the AC-DC conversion chain. Each part is going to be calculated, simulated, implemented physically and measured apart. Then the complete remote-powering system is to be measured by interconnecting each part by means of a interconnector or a transmission line. Finally, obtained results will be shown.

Identification and correction of besouro's faults: impact on test‐driven development experiments

Context. This thesis is framed in experimental software engineering. More concretely, it addresses the problems arisen when assessing process conformance in test-driven development experiments conducted by UPM's Experimental Software Engineering group. Process conformance was studied using the Eclipse's plug-in tool Besouro. It has been observed that Besouro does not work correctly in some circumstances. It creates doubts about the correction of the existing experimental data which render it useless. Aim. The main objective of this work is the identification and correction of Besouro's faults. A secondary goal is fixing the datasets already obtained in past experiments to the maximum possible extent. This way, existing experimental results could be used with confidence. Method. (1) Testing Besouro using different sequences of events (creation methods, assertions etc..) to identify the underlying faults. (2) Fix the code and (3) fix the datasets using code specially created for this purpose. Results. (1) We confirmed the existence of several fault in Besouro's code that affected to Test-First and Test-Last episode identification. These faults caused the incorrect identification of 20% of episodes. (2) We were able to fix Besouro's code. (3) The correction of existing datasets was possible, subjected to some restrictions (such us the impossibility of tracing code size increase to programming time. Conclusion. The results of past experiments dependent upon Besouro's data could no be trustable. We have the suspicion that more faults remain in Besouro's code, whose identification requires further analysis.

Hybridizing concentrated solar power (CSP) with biogas and biomethane as an alternative to natural gas: Analysis of environmental performance using LCA

Concentrating Solar Power (CSP) plants typically incorporate one or various auxiliary boilers operating in parallel to the solar field to facilitate start up operations, provide system stability, avoid freezing of heat transfer fluid (HTF) and increase generation capacity. The environmental performance of these plants is highly influenced by the energy input and the type of auxiliary fuel, which in most cases is natural gas (NG). Replacing the NG with biogas or biomethane (BM) in commercial CSP installations is being considered as a means to produce electricity that is fully renewable and free from fossil inputs. Despite their renewable nature, the use of these biofuels also generates environmental impacts that need to be adequately identified and quantified. This paper investigates the environmental performance of a commercial wet-cooled parabolic trough 50 MWe CSP plant in Spain operating according to two strategies: solar-only, with minimum technically viable energy non-solar contribution; and hybrid operation, where 12 % of the electricity derives from auxiliary fuels (as permitted by Spanish legislation). The analysis was based on standard Life Cycle Assessment (LCA) methodology (ISO 14040-14040). The technical viability and the environmental profile of operating the CSP plant with different auxiliary fuels was evaluated, including: NG; biogas from an adjacent plant; and BM withdrawn from the gas network. The effect of using different substrates (biowaste, sewage sludge, grass and a mix of biowaste with animal manure) for the production of the biofuels was also investigated. The results showed that NG is responsible for most of the environmental damage associated with the operation of the plant in hybrid mode. Replacing NG with biogas resulted in a significant improvement of the environmental performance of the installation, primarily due to reduced impact in the following categories: natural land transformation, depletion of fossil resources, and climate change. However, despite the renewable nature of the biofuels, other environmental categories like human toxicity, eutrophication, acidification and marine ecotoxicity scored higher when using biogas and BM.

Especificaciones eMathTeacher, creación del Modelo Granular Lingüístico de la evaluación del aprendizaje humano, y diseño de sistemas que implementan estos conceptos

El concepto de algoritmo es básico en informática, por lo que es crucial que los alumnos profundicen en él desde el inicio de su formación. Por tanto, contar con una herramienta que guíe a los estudiantes en su aprendizaje puede suponer una gran ayuda en su formación. La mayoría de los autores coinciden en que, para determinar la eficacia de una herramienta de visualización de algoritmos, es esencial cómo se utiliza. Así, los estudiantes que participan activamente en la visualización superan claramente a los que la contemplan de forma pasiva. Por ello, pensamos que uno de los mejores ejercicios para un alumno consiste en simular la ejecución del algoritmo que desea aprender mediante el uso de una herramienta de visualización, i. e. consiste en realizar una simulación visual de dicho algoritmo. La primera parte de esta tesis presenta los resultados de una profunda investigación sobre las características que debe reunir una herramienta de ayuda al aprendizaje de algoritmos y conceptos matemáticos para optimizar su efectividad: el conjunto de especificaciones eMathTeacher, además de un entorno de aprendizaje que integra herramientas que las cumplen: GRAPHs. Hemos estudiado cuáles son las cualidades esenciales para potenciar la eficacia de un sistema e-learning de este tipo. Esto nos ha llevado a la definición del concepto eMathTeacher, que se ha materializado en el conjunto de especificaciones eMathTeacher. Una herramienta e-learning cumple las especificaciones eMathTeacher si actúa como un profesor virtual de matemáticas, i. e. si es una herramienta de autoevaluación que ayuda a los alumnos a aprender de forma activa y autónoma conceptos o algoritmos matemáticos, corrigiendo sus errores y proporcionando pistas para encontrar la respuesta correcta, pero sin dársela explícitamente. En estas herramientas, la simulación del algoritmo no continúa hasta que el usuario introduce la respuesta correcta. Para poder reunir en un único entorno una colección de herramientas que cumplan las especificaciones eMathTeacher hemos creado GRAPHs, un entorno ampliable, basado en simulación visual, diseñado para el aprendizaje activo e independiente de los algoritmos de grafos y creado para que en él se integren simuladores de diferentes algoritmos. Además de las opciones de creación y edición del grafo y la visualización de los cambios producidos en él durante la simulación, el entorno incluye corrección paso a paso, animación del pseudocódigo del algoritmo, preguntas emergentes, manejo de las estructuras de datos del algoritmo y creación de un log de interacción en XML. Otro problema que nos planteamos en este trabajo, por su importancia en el proceso de aprendizaje, es el de la evaluación formativa. El uso de ciertos entornos e-learning genera gran cantidad de datos que deben ser interpretados para llegar a una evaluación que no se limite a un recuento de errores. Esto incluye el establecimiento de relaciones entre los datos disponibles y la generación de descripciones lingüísticas que informen al alumno sobre la evolución de su aprendizaje. Hasta ahora sólo un experto humano era capaz de hacer este tipo de evaluación. Nuestro objetivo ha sido crear un modelo computacional que simule el razonamiento del profesor y genere un informe sobre la evolución del aprendizaje que especifique el nivel de logro de cada uno de los objetivos definidos por el profesor. Como resultado del trabajo realizado, la segunda parte de esta tesis presenta el modelo granular lingüístico de la evaluación del aprendizaje, capaz de modelizar la evaluación y generar automáticamente informes de evaluación formativa. Este modelo es una particularización del modelo granular lingüístico de un fenómeno (GLMP), en cuyo desarrollo y formalización colaboramos, basado en la lógica borrosa y en la teoría computacional de las percepciones. Esta técnica, que utiliza sistemas de inferencia basados en reglas lingüísticas y es capaz de implementar criterios de evaluación complejos, se ha aplicado a dos casos: la evaluación, basada en criterios, de logs de interacción generados por GRAPHs y de cuestionarios de Moodle. Como consecuencia, se han implementado, probado y utilizado en el aula sistemas expertos que evalúan ambos tipos de ejercicios. Además de la calificación numérica, los sistemas generan informes de evaluación, en lenguaje natural, sobre los niveles de competencia alcanzados, usando sólo datos objetivos de respuestas correctas e incorrectas. Además, se han desarrollado dos aplicaciones capaces de ser configuradas para implementar los sistemas expertos mencionados. Una procesa los archivos producidos por GRAPHs y la otra, integrable en Moodle, evalúa basándose en los resultados de los cuestionarios. ABSTRACT The concept of algorithm is one of the core subjects in computer science. It is extremely important, then, for students to get a good grasp of this concept from the very start of their training. In this respect, having a tool that helps and shepherds students through the process of learning this concept can make a huge difference to their instruction. Much has been written about how helpful algorithm visualization tools can be. Most authors agree that the most important part of the learning process is how students use the visualization tool. Learners who are actively involved in visualization consistently outperform other learners who view the algorithms passively. Therefore we think that one of the best exercises to learn an algorithm is for the user to simulate the algorithm execution while using a visualization tool, thus performing a visual algorithm simulation. The first part of this thesis presents the eMathTeacher set of requirements together with an eMathTeacher-compliant tool called GRAPHs. For some years, we have been developing a theory about what the key features of an effective e-learning system for teaching mathematical concepts and algorithms are. This led to the definition of eMathTeacher concept, which has materialized in the eMathTeacher set of requirements. An e-learning tool is eMathTeacher compliant if it works as a virtual math trainer. In other words, it has to be an on-line self-assessment tool that helps students to actively and autonomously learn math concepts or algorithms, correcting their mistakes and providing them with clues to find the right answer. In an eMathTeacher-compliant tool, algorithm simulation does not continue until the user enters the correct answer. GRAPHs is an extendible environment designed for active and independent visual simulation-based learning of graph algorithms, set up to integrate tools to help the user simulate the execution of different algorithms. Apart from the options of creating and editing the graph, and visualizing the changes made to the graph during simulation, the environment also includes step-by-step correction, algorithm pseudo-code animation, pop-up questions, data structure handling and XML-based interaction log creation features. On the other hand, assessment is a key part of any learning process. Through the use of e-learning environments huge amounts of data can be output about this process. Nevertheless, this information has to be interpreted and represented in a practical way to arrive at a sound assessment that is not confined to merely counting mistakes. This includes establishing relationships between the available data and also providing instructive linguistic descriptions about learning evolution. Additionally, formative assessment should specify the level of attainment of the learning goals defined by the instructor. Till now, only human experts were capable of making such assessments. While facing this problem, our goal has been to create a computational model that simulates the instructor’s reasoning and generates an enlightening learning evolution report in natural language. The second part of this thesis presents the granular linguistic model of learning assessment to model the assessment of the learning process and implement the automated generation of a formative assessment report. The model is a particularization of the granular linguistic model of a phenomenon (GLMP) paradigm, based on fuzzy logic and the computational theory of perceptions, to the assessment phenomenon. This technique, useful for implementing complex assessment criteria using inference systems based on linguistic rules, has been applied to two particular cases: the assessment of the interaction logs generated by GRAPHs and the criterion-based assessment of Moodle quizzes. As a consequence, several expert systems to assess different algorithm simulations and Moodle quizzes have been implemented, tested and used in the classroom. Apart from the grade, the designed expert systems also generate natural language progress reports on the achieved proficiency level, based exclusively on the objective data gathered from correct and incorrect responses. In addition, two applications, capable of being configured to implement the expert systems, have been developed. One is geared up to process the files output by GRAPHs and the other one is a Moodle plug-in set up to perform the assessment based on the quizzes results.

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

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