Análisis de la influencia de los diferentes parámetros de diseño en la aparición de fatiga superficial en contactos mecánicos

La fatiga superficial es uno de los principales problemas en las transmisiones mecánicas y es uno de los focos de atención de las investigaciones de los últimos anos en Tribología. La disminución de viscosidad de los lubricantes para la mejora de la eficiencia, el aumento de las potencias a transmitir, el aumento de la vida de los componentes o la mejora de su fiabilidad han supuesto que los fenómenos de fatiga superficial hayan cobrado especial relevancia, especialmente los fenómenos de pitting y micropitting en cajas multiplicadoras/reductoras de grandes potencias de aplicación, por ejemplo, en el sector eólico. Como todo fenómeno de fatiga, el pitting y micropitting son debidos a la aplicación de cargas ciclicas. Su aparición depende de las presiones y tensiones cortantes en el contacto entre dos superficies que al encontrarse en rodadura y deslizamiento varian con el tiempo. La principal consecuencia de la fatiga superficial es la aparición de hoyuelos de diferente magnitud segun la escala del fenómeno (pitting o micropitting) en la superficie del material. La aparición de estos hoyuelos provoca la perdida de material, induce vibraciones y sobrecargas en el elemento que finalmente acaba fallando. Debido a la influencia de la presión y tensión cortante en el contacto, la aparición de fatiga depende fuertemente del lubricante que se encuentre entre las dos superficies y de las condiciones de funcionamiento en las cuales este trabajando. Cuando el contacto trabaja en condiciones de lubricacion mixta-elastohidrodinamica tiende a aparecer micropitting debido a las altas tensiones localizadas en las proximidades de las asperezas, mientras que si el régimen es de lubricación completa el tipo de fatiga superficial suele ser pitting debido a las tensiones mas suavizadas y menos concentradas. En esta Tesis Doctoral se han analizado todos estos factores de influencia que controlan el pitting y el micropitting prestando especial atención al efecto del lubricante. Para ello, se ha dado un enfoque conjunto a ambos fenómenos resolviendo las ecuaciones involucradas en el contacto elastohidrodinamico no-Newtoniano (la ecuación de Reynolds, la deformación elástica de los sólidos y la reologia del lubricante) para conocer la presión y la tensión cortante en el contacto. Conocidas estas, se resuelve el campo de tensiones en el interior del material y, finalmente, se aplican criterios de fatiga multiaxial (Crossland, Dang Van y Liu-Mahadevan) para conocer si el material falla o no falla. Con la metodología desarrollada se ha analizado el efecto sobre las tensiones y la aparición de la fatiga superficial del coeficiente viscosidad-presion, de la compresibilidad, del espesor especifico de película y de la fricción así como de la influencia de las propiedades a fatiga del material y de las condiciones de funcionamiento (radios de contacto, velocidad, deslizamiento, carga y temperatura). Para la validación de los resultados se han utilizado resultados teóricos y experimentales de otros autores junto con normas internacionales de amplia utilización en el mundo industrial, entre otras, para el diseño y calculo de engranajes. A parte del trabajo realizado por simulación y cálculo de los diferentes modelos desarrollados, se ha realizado un importante trabajo experimental que ha servido no solo para validar la herramienta desarrollada sino que además ha permitido incorporar al estudio factores no considerados en los modelos, como los aditivos del lubricante. Se han realizado ensayos de medida del coeficiente de fricción en una maquina de ensayo puntual con la que se ha validado el cálculo del coeficiente de fricción y se ha desarrollado un proceso de mejora del coeficiente de fricción mediante texturizado superficial en contactos puntuales elastohidrodinamicos mediante fotolitografia y ataque quimico. Junto con los ensayos de medida de fricción en contacto puntual se han realizado ensayos de fricción y fatiga superficial en contacto lineal mediante una maquina de discos que ha permitido evaluar la influencia de diferentes aditivos (modificadores de fricción, antidesgaste y extrema-presion) en la aparición de fatiga superficial (pitting y micropitting) y la fricción en el contacto. Abstract Surface fatigue is one of the most important problems of mechanical transmissions and therefore has been one of the main research topics on Tribology during the last years. On the one hand, industrial demand on fuel economy has led to reduce lubricant viscosity in order to improve efficiency. On the other hand, the requirements of power and life of machine elements are continuously increasing, together with the improvements in reliability. As a consequence, surface fatigue phenomena have become critical in machinery, in particular pitting and micropitting in high power gearboxes of every kind of machines, e.g., wind turbines or cranes. In line with every fatigue phenomena, pitting and micropitting are caused by cyclic loads. Their appearance depends on the evolution of pressures and shear stresses with time, throughout the contact between surfaces under rolling and sliding conditions. The main consequence of surface fatigue is the appearance of pits on the surface. The size of the pits is related to the scale of the fatigue: pitting or micropitting. These pits cause material loss, vibrations and overloads until the final failure is reached. Due to the great influence of the pressures and shear stresses in surface fatigue, the appearance of pits depends directly on the lubricant and the operating conditions. When the contact works under mixed regime (or under elastohydrodynamic but close to mixed regime) the main fatigue failure is micropitting because of the high pressures located near the asperities. In contrast, when the contact works under elastohydrodynamic fully flooded conditions the typical fatigue failure is pitting. In this Ph.D. Thesis, the main factors with influence on pitting and micropitting phenomena are analyzed, with special attention to the effect of the lubricant. For this purpose, pitting and micropitting are studied together by solving the equations involved in the non-Newtonian elastohydrodynamic contact. Thus, pressure and shear stress distributions are found by taking into account Reynolds equation, elastic deflection of the solids and lubricant rheology. Subsequently, the stress field inside the material can be calculated and different multiaxial fatigue criteria (Crossland, Dang Van and Liu- Mahadevan) can be applied to predict whether fatigue failure is reached. The influences of the main parameters on pressure and surface fatigue have been studied, taking into account the lubricant compressibility and its viscosity-pressure coefficient, the specific film thickness, the friction coefficient and the fatigue properties of the contacting materials, together with the operating conditions (contact radius, mean velocity, sliding velocity, load and temperature). Several theoretical and experimental studies of different authors have been used to validate all the results obtained, together with international standards used worldwide in gear design industry. Moreover, an experimental stage has been carried out in order to validate the calculation methods and introduce additional influences not included previously, e.g., lubricant additives. The experimentation includes different friction tests in point contacts performed with a tribological equipment in order to validate the results given by the calculations. Furthermore, the reduction and optimization of the friction coefficient is analyzed by means of textured surfaces, obtained combining photolithography and chemical etching techniques. Besides the friction tests with point contact, friction and surface fatigue tests have also been performed with line contact in a tribological test rig. This equipment is also used to study the influence of different types of additives (friction modifiers, anti-wear and extreme-pressure additives) on surface fatigue (pitting and micropitting).

Control de la madurez en frutos por medio de ensayos de impacto.

En anteriores trabajos se ha observado que la respuesta de los frutos a un impacto mecánico está muy influida por su estado de madurez. Se realizaron ensayos de impacto sobre peras cv. Limonera, a lo largo de 12 semanas de conservación frigorífica y de maduración controlada. El impacto desde 4 cm de altura (equivalente a 0,02 J) resulta no destructivo y puede utilizarse para la determinación del estado de madurez de estos frutos. Por métodos de regresión lineal múltiple sobre los 15 para metros del impacto más representativos se obtienen buenas p r e dicciones de la madurez, representada por la fuerza de corte de probetas de pulpa, FC (N).

Aplicación de la física estadística a los medios granulares

Esta tesis se centra en el estudio de medios granulares blandos y atascados mediante la aplicación de la física estadística. Esta aproximación se sitúa entre los tradicionales enfoques macro y micromecánicos: trata de establecer cuáles son las propiedades macroscópicas esperables de un sistema granular en base a un análisis de las propiedades de las partículas y las interacciones que se producen entre ellas y a una consideración de las restricciones macroscópicas del sistema. Para ello se utiliza la teoría estadística junto con algunos principios, conceptos y definiciones de la teoría de los medios continuos (campo de tensiones y deformaciones, energía potencial elástica, etc) y algunas técnicas de homogeneización. La interacción entre las partículas es analizada mediante las aportaciones de la teoría del contacto y de las fuerzas capilares (producidas por eventuales meniscos de líquido cuando el medio está húmedo). La idea básica de la mecánica estadística es que entre todas soluciones de un problema físico (como puede ser el ensamblaje en equilibrio estático de partículas de un medio granular) existe un conjunto que es compatible con el conocimiento macroscópico que tenemos del sistema (por ejemplo, su volumen, la tensión a la que está sometido, la energía potencial elástica que almacena, etc.). Este conjunto todavía contiene un número enorme de soluciones. Pues bien, si no hay ninguna información adicional es razonable pensar que no existe ningún motivo para que alguna de estas soluciones sea más probable que las demás. Entonces parece natural asignarles a todas ellas el mismo peso estadístico y construir una función matemática compatible. Actuando de este modo se obtiene cuál es la función de distribución más probable de algunas cantidades asociadas a las soluciones, para lo cual es muy importante asegurarse de que todas ellas son igualmente accesibles por el procedimiento de ensamblaje o protocolo. Este enfoque se desarrolló en sus orígenes para el estudio de los gases ideales pero se puede extender para sistemas no térmicos como los analizados en esta tesis. En este sentido el primer intento se produjo hace poco más de veinte años y es la colectividad de volumen. Desde entonces esta ha sido empleada y mejorada por muchos investigadores en todo el mundo, mientras que han surgido otras, como la de la energía o la del fuerza-momento (tensión multiplicada por volumen). Cada colectividad describe, en definitiva, conjuntos de soluciones caracterizados por diferentes restricciones macroscópicas, pero de todos ellos resultan distribuciones estadísticas de tipo Maxwell-Boltzmann y controladas por dichas restricciones. En base a estos trabajos previos, en esta tesis se ha adaptado el enfoque clásico de la física estadística para el caso de medios granulares blandos. Se ha propuesto un marco general para estudiar estas colectividades que se basa en la comparación de todas las posibles soluciones en un espacio matemático definido por las componentes del fuerza-momento y en unas funciones de densidad de estados. Este desarrollo teórico se complementa con resultados obtenidos mediante simulación de la compresión cíclica de sistemas granulares bidimensionales. Se utilizó para ello un método de dinámica molecular, MD (o DEM). Las simulaciones consideran una interacción mecánica elástica, lineal y amortiguada a la que se ha añadido, en algunos casos, la fuerza cohesiva producida por meniscos de agua. Se realizaron cálculos en serie y en paralelo. Los resultados no solo prueban que las funciones de distribución de las componentes de fuerza-momento del sistema sometido a un protocolo específico parecen ser universales, sino que también revelan que existen muchos aspectos computacionales que pueden determinar cuáles son las soluciones accesibles. This thesis focuses on the application of statistical mechanics for the study of static and jammed packings of soft granular media. Such approach lies between micro and macromechanics: it tries to establish what the expected macroscopic properties of a granular system are, by starting from a micromechanical analysis of the features of the particles, and the interactions between them, and by considering the macroscopic constraints of the system. To do that, statistics together with some principles, concepts and definitions of continuum mechanics (e.g. stress and strain fields, elastic potential energy, etc.) as well as some homogenization techniques are used. The interaction between the particles of a granular system is examined too and theories on contact and capillary forces (when the media are wet) are revisited. The basic idea of statistical mechanics is that among the solutions of a physical problem (e.g. the static arrangement of particles in mechanical equilibrium) there is a class that is compatible with our macroscopic knowledge of the system (volume, stress, elastic potential energy,...). This class still contains an enormous number of solutions. In the absence of further information there is not any a priori reason for favoring one of these more than any other. Hence we shall naturally construct the equilibrium function by assigning equal statistical weights to all the functions compatible with our requirements. This procedure leads to the most probable statistical distribution of some quantities, but it is necessary to guarantee that all the solutions are likely accessed. This approach was originally set up for the study of ideal gases, but it can be extended to non-thermal systems too. In this connection, the first attempt for granular systems was the volume ensemble, developed about 20 years ago. Since then, this model has been followed and improved upon by many researchers around the world, while other two approaches have also been set up: energy and force-moment (i.e. stress multiplied by volume) ensembles. Each ensemble is described by different macroscopic constraints but all of them result on a Maxwell-Boltzmann statistical distribution, which is precisely controlled by the respective constraints. According to this previous work, in this thesis the classical statistical mechanics approach is introduced and adapted to the case of soft granular media. A general framework, which includes these three ensembles and uses a force-moment phase space and a density of states function, is proposed. This theoretical development is complemented by molecular dynamics (or DEM) simulations of the cyclic compression of 2D granular systems. Simulations were carried out by considering spring-dashpot mechanical interactions and attractive capillary forces in some cases. They were run on single and parallel processors. Results not only prove that the statistical distributions of the force-moment components obtained with a specific protocol seem to be universal, but also that there are many computational issues that can determine what the attained packings or solutions are.

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.

Esfuerzos inducidos en presas, arco-gravedad en operación por la acción térmica medioambiental : una aportación a su análisis y evaluación

Cyclic fluctuations of the atmospheric temperature on the dam site, of the water temperature in the reservoir and of the intensity of solar radiation on the faces of the dam cause significant stresses in the body of concrete dams. These stresses can be evaluated first by introducing in analysis models a linear temperature distribution statically equivalent to the real temperature distribution in the dam; the stress valúes obtained from this first step must be complemented (especially in the área of dam faces) with the stress valúes resuiting from the difference between the real temperature law and the linear law at each node. In the case of arch gravity dams, and because of their characteristics of arch dam featuring a thick section, both types of temperature-induced stresses are of similar importance. Thermal stress valúes are directly linked to a series of factors: atmospheric and water temperature and intensity of solar radiation at dam site, site latitude, azimuth of the dam, as well as geometrical characteristics of the dam and thermal properties of concrete. This thesis first presents a complete study of the physical phenomenon of heat exchange between the environment and the dam itself, and establishes the participation scheme of all parameters involved in the problem considered. A detailed documental review of available methods and techniques is then carried out both for the estimation of environmental thermal loads and for the evaluation of the stresses induced by these loads. Variation ranges are also established for the main parameters. The definition of the geometrical parameters of the dam is provided based on the description of a wide set of arch gravity dams built in Spain and abroad. As a practical reference of the parameters defining the thermal action of the environment, a set of zones, in which thermal parameters reach homogeneous valúes, was established for Spain. The mean valué and variation range of atmospheric temperature were then determined for each zone, based on a series of historical valúes. Summer and winter temperature increases caused by solar radiation were also defined for each zone. Since the hypothesis of thermal stratification in the reservoir has been considered, máximum and mínimum temperature valúes reached at the bottom of the reservoir were determined for each climatic zone, as well as the law of temperature variation in function of depth. Various dam-and-foundation configurations were analysed by means of finite element 3D models, in which the dam and foundation were each submitted to different load combinations. The seasonal thermal behaviour of sections of variable thickness was analysed through the application of numerical techniques to one-dimensional models. Contrasting the results of both analyses led to conclusions on the influence of environmental thermal action on the stress conditions of the structure. Las oscilaciones periódicas de la temperatura ambiente en el emplazamiento y de la temperatura del agua en el embalse, así como de la incidencia de la radiación solar sobre los paramentos de la presa, son causa de tensiones importantes en el cuerpo de las presas de hormigón. Estas tensiones pueden ser evaluadas en primer lugar introduciendo en los modelos tridimensionales de análisis, distribuciones lineales de temperatura estáticamente equivalentes a las correspondientes distribuciones reales en el cuerpo de la presa; las tensiones así obtenidas han de complementarse (sobre todo en las cercanías de los paramentos) con tensiones cuyo origen está en la temperatura diferencia entre la ley real y la lineal en cada punto. En el caso de las presas arco-gravedad y en razón de su doble característica de presas arco y de sección gruesa, ambas componentes de la tensión inducida por la temperatura son de magnitud similar. Los valores de estas tensiones de origen térmico están directamente relacionados con la temperatura del emplazamiento y del embalse, con la intensidad de la insolación, con la latitud y el azimut de la presa, con las características geométricas de la estructura y con las propiedades térmicas del hormigón. En esta tesis se realiza, en primer lugar, un estudio completo del fenómeno físico del intercambio de calor entre el medio ambiente y el cuerpo de la presa, estableciendo el mecanismo de participación de todos los parámetros que configuran el problema. En segundo lugar se realiza a cabo una revisión documental detallada de los métodos y técnicas utilizables tanto en la estimación de las cargas térmicas ambientales como en la evaluación de las tensiones inducidas por dichas cargas. En tercer lugar se establecen rangos de variación para los principales parámetros que configuran el problema. Los parámetros geométricos de la presa se definen a partir de la descripción de un amplio conjunto de presas arco-gravedad tanto españolas como del resto del mundo. Como referencia práctica de los parámetros que definen la acción térmica ambiental se establecen en España un conjunto de zonas caracterizadas por que, en cada una de ellas, los parámetros térmicos alcanzan valores homogéneos. Así, y en base a series de valores históricos, se establecen la media y la amplitud de la variación anual de la temperatura ambiental en cada una de las zonas. Igualmente, se han definido para cada zona los incrementos de temperatura que, en invierno y en verano, produce la insolación. En relación con el agua del embalse y en la hipótesis de estratificación térmica de este, se han definido los valores, aplicables en cada una de las zonas, de las temperaturas máxima y mínima en el fondo así como la ley de variación de la temperatura con la profundidad. Utilizando modelos tridimensionales de elementos finitos se analizan diferentes configuraciones de la presa y la cimentación sometidas, cada una de ellas, a diferentes combinaciones de carga. Aplicando técnicas numéricas a modelos unidimensionales se analiza el comportamiento térmico temporal de secciones de espesor variable. Considerando conjuntamente los resultados de los análisis anteriores se obtienen conclusiones parametrizadas de detalle sobre la influencia que tiene en el estado tensional de la estructura la consideración de la acción térmica ambiental.

Sistema para cambiar la geometría de un motor

En este proyecto se desarrolla un sistema electrónico para variar la geometría de un motor de un monoplaza que participa en la competición Fórmula SAE. Fórmula SAE es una competición de diseño de monoplazas para estudiantes, organizado por “Society of Automotive Enginners” (SAE). Este concurso busca la innovación tecnológica de la automoción, así como que estudiantes participen en un trabajo real, en el cual el objetivo es obtener resultados competitivos cumpliendo con una serie de requisitos. La variación de la geometría de un motor en un vehículo permite mejorar el rendimiento del monoplaza consiguiendo elevar el par de potencia del motor. Cualquier mejora en del vehículo en un ámbito de competición puede resultar determinante en el desenlace de la misma. El objetivo del proyecto es realizar esta variación mediante el control de la longitud de los tubos de admisión de aire o “runners” del motor de combustión, empleando un motor lineal paso a paso. A partir de la información obtenida por sensores de revoluciones del motor de combustión y la posición del acelerador se debe controlar la distancia de dichos tubos. Integrando este sistema en el bus CAN del vehículo para que comparta la información medida al resto de módulos. Por todo esto se realiza un estudio aclarando los aspectos generales del objetivo del trabajo, para la comprensión del proyecto a realizar, las posibilidades de realización y adquisición de conocimientos para un mejor desarrollo. Se presenta una solución basada en el control del motor lineal paso a paso mediante el microcontrolador PIC32MX795F512-L. Dispositivo del fabricante Microchip con una arquitectura de 32 bits. Este dispone de un módulo CAN integrado y distintos periféricos que se emplean en la medición de los sensores y actuación sobre el motor paso a paso empleando el driver de Texas Instruments DRV8805. Entonces el trabajo se realiza en dos líneas, una parte software de programación del control del sistema, empleando el software de Microchip MPLABX IDE y otra parte hardware de diseño de una PCB y circuitos acondicionadores para la conexión del microcontrolador, con los sensores, driver, motor paso a paso y bus CAN. El software empleado para la realización de la PCB es Orcad9.2/Layout. Para la evaluación de las medidas obtenidas por los sensores y la comprobación del bus CAN se emplea el kit de desarrollo de Microchip, MCP2515 CAN Bus Monitor Demo Board, que permite ver la información en el bus CAN e introducir tramas al mismo. ABSTRACT. This project develops an electronic system to vary the geometry of a car engine which runs the Formula SAE competition. Formula SAE is a design car competition for students, organized by "Society of Automotive Engineers" (SAE). This competition seeks technological innovation in the automotive industry and brings in students to participate in a real job, in which the objective is to obtain competitive results in compliance with certain requirements. Varying engine’s geometry in a vehicle improves car’s performance raising engine output torque. Any improvement in the vehicle in a competition field can be decisive in the outcome of it. The goal of the project is the variation by controlling the length of the air intake pipe or "runners" in a combustion engine, using a linear motor step. For these, uses the information gathered by speed sensors from the combustion engine and by the throttle position to control the distance of these tubes. This system is integrated in the vehicle CAN bus to share the information with the other modules. For all this is made a study to clarify the general aspects of the project in order to understand the activities developed inside the project, the different options available and also, to acquire knowledge for a better development of the project. The solution is based on linear stepper motor control by the microcontroller PIC32MX795F512-L. Device from manufacturer Microchip with a 32-bit architecture. This module has an integrated CAN various peripherals that are used in measuring the performance of the sensors and drives the stepper motor using Texas Instruments DRV8805 driver. Then the work is done in two lines, first, control programming software system using software MPLABX Microchip IDE and, second, hardware design of a PCB and conditioning circuits for connecting the microcontroller, with sensors, driver stepper motor and CAN bus. The software used to carry out the PCB is Orcad9.2/Layout. For the evaluation of the measurements obtained by the sensors and CAN bus checking is used Microchip development kit, MCP2515 CAN Bus Monitor Demo Board, that allows you to see the information on the CAN bus and enter new frames in the bus.

Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

La predicción de energía eólica ha desempeñado en la última década un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integración, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado eléctrico. Los altos niveles de penetración eólica alcanzados recientemente por algunos países han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variación importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una única causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorológicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Además, el propio proceso de conversión del viento en energía eléctrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relación no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineación de la máquina con respecto al viento y la interacción aerodinámica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicación de modelos estadísticos a la predicción de rampas a muy corto plazo. Además, se investiga la relación de este tipo de eventos con procesos atmosféricos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocástico de una serie temporal de potencia generada por un parque eólico. Los horizontes de predicción considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodología para caracterizar rampas en series temporales. La denominada función-rampa está basada en la transformada wavelet y proporciona un índice en cada paso temporal. Este índice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeño: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimización del error cuadrático medio y la configuración de cada uno de ellos se ha determinado mediante validación cruzada. De cara a analizar la contribución del estado macroescalar de la atmósfera en la predicción de rampas, se ha propuesto una metodología que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorológicos, información relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodología se basa en el análisis de componentes principales (PCA) para la síntesis de la datos de la atmósfera y en el uso de la información mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos señales. Esta metodología se ha aplicado a datos de reanálisis generados con un modelo de circulación general (GCM) de cara a generar variables exógenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eólicos ubicados en España. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitió una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al añadir información de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados también indican distintos grados de conexión entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.

Guía para un análisis estructurado de la programación estructurada

Se presenta un marco dinámico y contextual para la programacion estructurada, válido para otras técnicas de informática. Si se quiere hacer sintesis el marco hay que considerarlo en su sentido "top-down" 1 * pero si es de análisis de lo que se trata y es de lo que se trata en esta ponencia - el sentido es "bottom-up"

Un nuevo enfoque en elastostática: elementos de contorno p-autoadaptables

Este trabajo describe la aplicación del Método de los Elementos de Contorno en su versión p-adaptable a problemas de elastostática lineal y su implementación en micro-ordenadores. Se demuestra que la técnica aquí propuesta es sumamente ventajosa en el análisis de medios continuos, consiguiéndose velocidades de convergencia mayores que las que se obtienen mediante el refinamiento tipo h. Se incluyen ejemplos ilustrativos.

Aplicación del Método de los Elementos de Contorno al problema termoelástico

El problema termoelástico general admite una formulación lineal y desacoplada en los casos en que las deformaciones y los incrementos de temperatura son pequeños y las variaciones de temperatura son lentas. En general, la resolución por vía analítica del sistema de ecuaciones diferenciales que gobierna el problema elástico lineal presenta grandes dificultades obligando al empleo de métodos aproximados, entre los que se encuentra el método de los elementos de contorno. Desde esta perspectiva se realiza una formulación por la que se aplica el método de los elementos de contorno en el caso termoelástico estacionario y, como aplicación de lo expuesto anteriormente, se desarrolla un programa de ordenador para resolver problemas termoelásticos estacionarios por el método de los elementos de contorno.

Simulación en tiempo real de vehículos industriales con modelos multicuerpo de gran complejidad

El objetivo de esta Tesis ha sido la consecución de simulaciones en tiempo real de vehículos industriales modelizados como sistemas multicuerpo complejos formados por sólidos rígidos. Para el desarrollo de un programa de simulación deben considerarse cuatro aspectos fundamentales: la modelización del sistema multicuerpo (tipos de coordenadas, pares ideales o impuestos mediante fuerzas), la formulación a utilizar para plantear las ecuaciones diferenciales del movimiento (coordenadas dependientes o independientes, métodos globales o topológicos, forma de imponer las ecuaciones de restricción), el método de integración numérica para resolver estas ecuaciones en el tiempo (integradores explícitos o implícitos) y finalmente los detalles de la implementación realizada (lenguaje de programación, librerías matemáticas, técnicas de paralelización). Estas cuatro etapas están interrelacionadas entre sí y todas han formado parte de este trabajo. Desde la generación de modelos de una furgoneta y de camión con semirremolque, el uso de tres formulaciones dinámicas diferentes, la integración de las ecuaciones diferenciales del movimiento mediante métodos explícitos e implícitos, hasta el uso de funciones BLAS, de técnicas de matrices sparse y la introducción de paralelización para utilizar los distintos núcleos del procesador. El trabajo presentado en esta Tesis ha sido organizado en 8 capítulos, dedicándose el primero de ellos a la Introducción. En el Capítulo 2 se presentan dos formulaciones semirrecursivas diferentes, de las cuales la primera está basada en una doble transformación de velocidades, obteniéndose las ecuaciones diferenciales del movimiento en función de las aceleraciones relativas independientes. La integración numérica de estas ecuaciones se ha realizado con el método de Runge-Kutta explícito de cuarto orden. La segunda formulación está basada en coordenadas relativas dependientes, imponiendo las restricciones por medio de penalizadores en posición y corrigiendo las velocidades y aceleraciones mediante métodos de proyección. En este segundo caso la integración de las ecuaciones del movimiento se ha llevado a cabo mediante el integrador implícito HHT (Hilber, Hughes and Taylor), perteneciente a la familia de integradores estructurales de Newmark. En el Capítulo 3 se introduce la tercera formulación utilizada en esta Tesis. En este caso las uniones entre los sólidos del sistema se ha realizado mediante uniones flexibles, lo que obliga a imponer los pares por medio de fuerzas. Este tipo de uniones impide trabajar con coordenadas relativas, por lo que la posición del sistema y el planteamiento de las ecuaciones del movimiento se ha realizado utilizando coordenadas Cartesianas y parámetros de Euler. En esta formulación global se introducen las restricciones mediante fuerzas (con un planteamiento similar al de los penalizadores) y la estabilización del proceso de integración numérica se realiza también mediante proyecciones de velocidades y aceleraciones. En el Capítulo 4 se presenta una revisión de las principales herramientas y estrategias utilizadas para aumentar la eficiencia de las implementaciones de los distintos algoritmos. En primer lugar se incluye una serie de consideraciones básicas para aumentar la eficiencia numérica de las implementaciones. A continuación se mencionan las principales características de los analizadores de códigos utilizados y también las librerías matemáticas utilizadas para resolver los problemas de álgebra lineal tanto con matrices densas como sparse. Por último se desarrolla con un cierto detalle el tema de la paralelización en los actuales procesadores de varios núcleos, describiendo para ello el patrón empleado y las características más importantes de las dos herramientas propuestas, OpenMP y las TBB de Intel. Hay que señalar que las características de los sistemas multicuerpo problemas de pequeño tamaño, frecuente uso de la recursividad, y repetición intensiva en el tiempo de los cálculos con fuerte dependencia de los resultados anteriores dificultan extraordinariamente el uso de técnicas de paralelización frente a otras áreas de la mecánica computacional, tales como por ejemplo el cálculo por elementos finitos. Basándose en los conceptos mencionados en el Capítulo 4, el Capítulo 5 está dividido en tres secciones, una para cada formulación propuesta en esta Tesis. En cada una de estas secciones se describen los detalles de cómo se han realizado las distintas implementaciones propuestas para cada algoritmo y qué herramientas se han utilizado para ello. En la primera sección se muestra el uso de librerías numéricas para matrices densas y sparse en la formulación topológica semirrecursiva basada en la doble transformación de velocidades. En la segunda se describe la utilización de paralelización mediante OpenMP y TBB en la formulación semirrecursiva con penalizadores y proyecciones. Por último, se describe el uso de técnicas de matrices sparse y paralelización en la formulación global con uniones flexibles y parámetros de Euler. El Capítulo 6 describe los resultados alcanzados mediante las formulaciones e implementaciones descritas previamente. Este capítulo comienza con una descripción de la modelización y topología de los dos vehículos estudiados. El primer modelo es un vehículo de dos ejes del tipo chasis-cabina o furgoneta, perteneciente a la gama de vehículos de carga medianos. El segundo es un vehículo de cinco ejes que responde al modelo de un camión o cabina con semirremolque, perteneciente a la categoría de vehículos industriales pesados. En este capítulo además se realiza un estudio comparativo entre las simulaciones de estos vehículos con cada una de las formulaciones utilizadas y se presentan de modo cuantitativo los efectos de las mejoras alcanzadas con las distintas estrategias propuestas en esta Tesis. Con objeto de extraer conclusiones más fácilmente y para evaluar de un modo más objetivo las mejoras introducidas en la Tesis, todos los resultados de este capítulo se han obtenido con el mismo computador, que era el top de la gama Intel Xeon en 2007, pero que hoy día está ya algo obsoleto. Por último los Capítulos 7 y 8 están dedicados a las conclusiones finales y las futuras líneas de investigación que pueden derivar del trabajo realizado en esta Tesis. Los objetivos de realizar simulaciones en tiempo real de vehículos industriales de gran complejidad han sido alcanzados con varias de las formulaciones e implementaciones desarrolladas. ABSTRACT The objective of this Dissertation has been the achievement of real time simulations of industrial vehicles modeled as complex multibody systems made up by rigid bodies. For the development of a simulation program, four main aspects must be considered: the modeling of the multibody system (types of coordinates, ideal joints or imposed by means of forces), the formulation to be used to set the differential equations of motion (dependent or independent coordinates, global or topological methods, ways to impose constraints equations), the method of numerical integration to solve these equations in time (explicit or implicit integrators) and the details of the implementation carried out (programming language, mathematical libraries, parallelization techniques). These four stages are interrelated and all of them are part of this work. They involve the generation of models for a van and a semitrailer truck, the use of three different dynamic formulations, the integration of differential equations of motion through explicit and implicit methods, the use of BLAS functions and sparse matrix techniques, and the introduction of parallelization to use the different processor cores. The work presented in this Dissertation has been structured in eight chapters, the first of them being the Introduction. In Chapter 2, two different semi-recursive formulations are shown, of which the first one is based on a double velocity transformation, thus getting the differential equations of motion as a function of the independent relative accelerations. The numerical integration of these equations has been made with the Runge-Kutta explicit method of fourth order. The second formulation is based on dependent relative coordinates, imposing the constraints by means of position penalty coefficients and correcting the velocities and accelerations by projection methods. In this second case, the integration of the motion equations has been carried out by means of the HHT implicit integrator (Hilber, Hughes and Taylor), which belongs to the Newmark structural integrators family. In Chapter 3, the third formulation used in this Dissertation is presented. In this case, the joints between the bodies of the system have been considered as flexible joints, with forces used to impose the joint conditions. This kind of union hinders to work with relative coordinates, so the position of the system bodies and the setting of the equations of motion have been carried out using Cartesian coordinates and Euler parameters. In this global formulation, constraints are introduced through forces (with a similar approach to the penalty coefficients) are presented. The stabilization of the numerical integration is carried out also by velocity and accelerations projections. In Chapter 4, a revision of the main computer tools and strategies used to increase the efficiency of the implementations of the algorithms is presented. First of all, some basic considerations to increase the numerical efficiency of the implementations are included. Then the main characteristics of the code’ analyzers used and also the mathematical libraries used to solve linear algebra problems (both with dense and sparse matrices) are mentioned. Finally, the topic of parallelization in current multicore processors is developed thoroughly. For that, the pattern used and the most important characteristics of the tools proposed, OpenMP and Intel TBB, are described. It needs to be highlighted that the characteristics of multibody systems small size problems, frequent recursion use and intensive repetition along the time of the calculation with high dependencies of the previous results complicate extraordinarily the use of parallelization techniques against other computational mechanics areas, as the finite elements computation. Based on the concepts mentioned in Chapter 4, Chapter 5 is divided into three sections, one for each formulation proposed in this Dissertation. In each one of these sections, the details of how these different proposed implementations have been made for each algorithm and which tools have been used are described. In the first section, it is shown the use of numerical libraries for dense and sparse matrices in the semirecursive topological formulation based in the double velocity transformation. In the second one, the use of parallelization by means OpenMP and TBB is depicted in the semi-recursive formulation with penalization and projections. Lastly, the use of sparse matrices and parallelization techniques is described in the global formulation with flexible joints and Euler parameters. Chapter 6 depicts the achieved results through the formulations and implementations previously described. This chapter starts with a description of the modeling and topology of the two vehicles studied. The first model is a two-axle chassis-cabin or van like vehicle, which belongs to the range of medium charge vehicles. The second one is a five-axle vehicle belonging to the truck or cabin semi-trailer model, belonging to the heavy industrial vehicles category. In this chapter, a comparative study is done between the simulations of these vehicles with each one of the formulations used and the improvements achieved are presented in a quantitative way with the different strategies proposed in this Dissertation. With the aim of deducing the conclusions more easily and to evaluate in a more objective way the improvements introduced in the Dissertation, all the results of this chapter have been obtained with the same computer, which was the top one among the Intel Xeon range in 2007, but which is rather obsolete today. Finally, Chapters 7 and 8 are dedicated to the final conclusions and the future research projects that can be derived from the work presented in this Dissertation. The objectives of doing real time simulations in high complex industrial vehicles have been achieved with the formulations and implementations developed.

Aislamiento de las vibraciones generadas por el tráfico ferroviario mediante elementos amortiguadores en la vía

La interposición de elementos elásticos en la vía se revela como un procedimiento altamente eficaz en la reducción del nivel de vibraciones producidas en las edificaciones próximas a ferrocarriles trazados en zona urbana. Al tratarse de vibraciones del suelo de pequeña amplitud, la naturaleza lineal del problema permite razonar que una disminución de los niveles de vibración en la plataforma se traduce en la misma reducción en la base de las edificaciones. La filosofía de cálculo es, por tanto, la construcción de un modelo detallado del foco, que incluya las diferentes partes de la vía, y el estudio de la variación de la respuesta en la plataforma como consecuencia de la interposición de elementos amortiguadores. Se analiza la eficacia de: almohadillas colocadas bajo el carril ("pads"), suelas bajo traviesa, y alfombra bajo balasto, actuando conjunta o separadamente, así como de las llamadas "losas flotantes" de hormigón. Se estudia igualmente la existencia de limitaciones al uso de estos medios impuestas por las limitaciones de flecha estática. Como conclusión, cada solución presenta mayor eficacia en un rango de frecuencias determinado.

Identificación de forma de túneles o refuerzos de minas

En esta comunicación presentamos un procedimiento para identificar la forma de la curva elástica de un túnel o refuerzo de mina, cuando se conocen las distancias entre unos puntos determinados. Este procedimiento puede emplearse para identificar esfuerzos y presiones, comparando los resultados obtenidos a partir de deformaciones sucesivas de la estructura. El método ha sido implementado en un programa de computador que puede emplearse en microcomputadores. Como se ha visto, el método propuesto es suficientemente robusto y seguro para ser aplicado en las severas condiciones de muchos trabajos de ingeniería civil y de minas. La técnica de mínimos cuadrados ha demostrado ser particularmente efectiva para la obtención de las coordenadas de los puntos. El conocimiento de las pendientes o las curvaturas en los puntos extremos mejora notablemente los resultados en las proximidades de estos puntos, aunque no mejora apreciablemente los resultados en los puntos más alejados. La extensión clara del procedimiento es hacia el cálculo de esfuerzos y la identificación de presiones. Esto puede realizarse mediante un método paso a paso, que permita la posibilidad de considerar una respuesta elástica lineal. Si las medidas se toman en intervalos suficientemente cortos, resultaría posible localizar articulaciones plásticas y repetir el método, identificando la forma de la estructura por tramos. Obviamente, al mismo resultado se llegaría si estas articulaciones plásticas se detectaran durante la realización de las mediciones.

Respuesta sísmica de suelos con histéresis y viscosidad

Un problema importante de ingeniería sísmica es la respuesta de depósitos estratificados de suelos cuando se encuentran sometidos a la acción del terremoto. El problema puede ser directo o inverso, según se pretenda obtener el movimiento en superficie cuando el fondo es solicitado por un sismo dado o, lo que es muy común en la técnica de análisis sísmico, se pretende realizar la deconvolución de un movimiento en superficie hasta una profundidad determinada con objeto de realizar a posteriori un análisis de interacción terreno-estructura. El problema es bien conocido así como sus dificultades relacionadas principalmente con el carácter no lineal del suelo y sus propiedades de amortiguamiento.

Dispositivos basados en el efecto Hall. Parte II

La medida de un campo magnético con un generador Hall reposa sobre el hecho de que, si se mantiene la corriente de control constante y se consigue una adaptación lineal, la tensión Hall es directamente proporcional a la componente del campo magnético normal a la pastilla semiconductora. La idea de aplicar el efecto Hall a la medida de los campos magnéticos es antigua, pero la resolución práctica sólo ha sido posible a partir de la consecución de las uniones inter metálicas, hacia el año 1952.