El número de rebote es el valor resultante del ensayo de dureza superficial, que consiste en determinar el nivel de compacidad de las partículas del concreto. Esta característica lleva relación directa con el desarrollo de la resistencia a compresión, denominada f’c; ya que mientras más compactas se encuentren las partículas del concreto, mayor será la resistencia mecánica y mayor el valor del número de rebote. La relación de estos ensayos ha sido materia de estudio desde hace muchos años y se ha determinado valores altos de correlación, aunque sin cuantificar la influencia de parámetros adicionales que no resultan ajenos al ensayo de esclerometría. En la presente investigación se analizan los principales factores que afectan al valor de dureza superficial e influyen en la determinación de la resistencia mecánica del concreto. Los factores estudiados son la relación agua – cemento, condición de humedad, edad del concreto y tamaño máximo de agregado. Estos factores son analizados en muestras de concreto normalizadas (probetas diseñadas según norma de calidad vigente) y los resultados obtenidos procesados estadísticamente bajo la metodología de Red Neuronal Artificial (RNA), con el que se podrá predecir resultados de resistencia a compresión una vez determinados los factores antes mencionados. Los resultados demuestran que puede predecirse el resultado de resistencia a la compresión con margen de error aceptable y que considerar los factores de influencia en la predicción genera mayor exactitud en los resultados y reducción en el índice de correlación de Pearson estudiado entre los ensayos de dureza superficial y resistencia a compresión. / The rebound number index is a result value of surface hardness´s test. This method is based on obtain concrete particular’s level. This characteristic has a direct relationship with the development of compressive strength, called f’c. So, if concrete particulars are more compact, it will increase mechanic strength and rebound number index´s value. The relationships between these tests have been studied over the years and it has been estimated high values of correlation, although without quantifying the influence of additional parameters that are not indifferent to the sclerometer test. In this research are analyzed the principal factors which affect surface hardness´s value and influent in the determination of mechanic strength of concrete. The factors studied are the water-cement ratio, humidity condition, age of concrete and maximum size of aggregate. These factors are analyzed in standardized concrete samples and the results obtained were processed statistically by artificial neuronal network’s methodology (RNA), this tool will predict results of compressive strength when other factors, which were explained, have been determinate. The results of this research show that the result of resistance to compression can be predicted with acceptable margin of error and that considering the influence factors in the prediction generates better accuracy in the results and reduction in the Pearson correlation index studied between the test of surface hardness and compressive strength. / Tesis

En el dise��o de embutidos crudos curados enriquecidos en fibra alimentaria, es esencial la obtenci��n de ingredientes funcionales de elevada calidad, que puedan ser incorporados en la formulaci��n del embutido generando las menores modificaciones de las caracter��sticas f��sico-qu��micas y sensoriales del alimento. El principal objetivo de este trabajo consisti�� en optimizar la formulaci��n de un embutido crudo curado enriquecido en un concentrado de fibra alimentaria de zanahoria. La formulaci��n ��ptima debe proporcionar el contenido m��ximo de fibra alimentaria y producir los m��nimos cambios de calidad respecto al producto tradicional. Se ha propuesto una metodolog��a para optimizar ambos, la obtenci��n de un concentrado de fibra alimentaria de alta calidad y tambi��n la formulaci��n de un embutido crudo curado (sobrasada) enriquecido en fibra alimentaria. En primer lugar, se ha desarrollado un procedimiento que consiste en la modelizaci��n, simulaci��n y optimizaci��n del proceso de secado convectivo de zanahoria. El procedimiento de optimizaci��n no solo se refiere a la transferencia de materia, sino tambi��n se incluyen los criterios relacionados con los atributos de calidad del producto final. Una vez obtenido el ingrediente funcional de calidad, fue incorporado en la formulaci��n de la sobrasada. La cantidad ��ptima de concentrado de fibra alimentaria de zanahoria necesaria para obtener un embutido enriquecido de calidad se estim�� mediante el an��lisis de los efectos de la adici��n de fibra alimentaria de zanahoria en el proceso de maduraci��n-secado de sobrasada. / To design dry fermented sausages enriched in dietary fibre, it is essential to obtain high quality functional ingredients, which can be incorporated into sausage formulation with minor modifications of the physico-chemical and sensory properties of food. The main objective of this study was to optimize the formulation of a dry fermented sausage enriched with a dietary fibre concentrate from carrot. The optimal formulation should provide maximum dietary fibre content and produce minimal quality changes from the traditional product. A methodology has been proposed to optimize both the acquisition of a high quality fibre concentrate and also for the formulation of a dry fermented sausage (sobrassada) enriched in dietary fibre. First, a procedure comprised of mathematical modelling, simulation and optimization of the convective carrot drying process was developed. The optimization procedure was not only concerned with mass transfer but also included criteria related to quality attributes of the final product. Once the high quality functional ingredient was obtained, it was incorporated into the sobrassada formulation. The optimal amount of carrot dietary fibre concentrate necessary to obtain a high quality enriched sausage was estimated by analysing the effects of carrot dietary fibre addition to the ripening-drying process of sobrassada. / En el disseny d'embotits crus curats enriquits en fibra aliment��ria, ��s essencial l'obtenci�� d'ingredients funcionals d'elevada qualitat que puguin ser incorporats en la formulaci�� de l'embotit generant les menors modificacions de les caracter��stiques fisicoqu��miques i sensorials de l'aliment. El principal objectiu d'aquest treball va consistir a optimitzar la formulaci�� d'un embotit cru curat enriquit en un concentrat de fibra aliment��ria de pastanaga. La formulaci�� ��ptima ha de proporcionar el contingut m��xim de fibra aliment��ria i produir la menor quantitat possible de canvis qualitatius respecte al producte tradicional. S'ha proposat una metodologia per optimitzar ambd��s aspectes esmentats, l'obtenci�� d'un concentrat de fibra aliment��ria d'alta qualitat i tamb�� la formulaci�� d'un embotit cru curat (sobrassada) enriquit en fibra aliment��ria. En primer lloc, s'ha desenvolupat un procediment que consisteix en la modelitzaci��, simulaci�� i optimitzaci�� del proc��s d'assecatge convectiu de pastanaga. El procediment d'optimitzaci�� no nom��s fa refer��ncia a la transfer��ncia de mat��ria, sin�� que tamb�� inclou els criteris relacionats amb els atributs de qualitat del producte final. Una vegada obtingut l'ingredient funcional de qualitat, va ser incorporat en la formulaci�� de la sobrassada. La quantitat ��ptima de concentrat de fibra aliment��ria de pastanaga necess��ria per obtenir un embotit enriquit de qualitat es va estimar mitjan��ant l'an��lisi dels efectes de l'addici�� de fibra aliment��ria de pastanaga en el proc��s de maduraci��/assecat de sobrassada.

Les travaux décrits dans cette thèse apportent une contribution au problème de la navigation autonome de robots mobiles dans un contexte de vision indoor. Il s’agit de chercher à concilier les avantages des différents paradigmes d’architecture de contrôle et des stratégies de navigation. Ainsi, nous proposons l’architecture RHIZOME (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : une architecture unique de contrôle robotique mettant en synergie ces différentes approches en s’appuyant sur un système neuronal. Les interactions du robot avec son environnement ainsi que les multiples connexions neuronales permettent à l’ensemble du système de s’adapter aux conditions de navigation. L’architecture RHIZOME proposée combine les avantages des approches comportementales (e.g. rapidité de réaction face à des problèmes imprévus dans un contexte d’environnement dynamique), et ceux des approches délibératives qui tirent profit d’une connaissance a priori de l’environnement. Cependant, cette connaissance est uniquement exploitée pour corroborer les informations perçues visuellement avec celles embarquées. Elle est représentée par une séquence de symboles artificiels de navigation guidant le robot vers sa destination finale. Cette séquence est présentée au robot soit sous la forme d’une liste de paramètres, soit sous la forme d’un plan. Dans ce dernier cas, le robot doit extraire lui-même la séquence de symboles à suivre grâce à une chaine de traitements d’images. Ainsi, afin de prendre la bonne décision lors de sa navigation, le robot traite l’ensemble de l’information perçue, la compare en temps réel avec l’information a priori apportée ou extraite, et réagit en conséquence. Lorsque certains symboles de navigation ne sont plus présents dans l’environnement de navigation, l’architecture RHIZOME construit de nouveaux lieux de référence à partir des panoramas extraits de ces lieux. Ainsi, le robot, lors de phases exploratoires, peut s’appuyer sur ces nouvelles informations pour atteindre sa destination finale, et surmonter des situations imprévues. Nous avons mis en place notre architecture sur le robot humanoïde NAO. Les résultats expérimentaux obtenus lors d’une navigation indoor, dans des scenarios à la fois déterministes et stochastiques, montrent la faisabilité et la robustesse de cette approche unifiée. / The work described in this dissertation is a contribution to the problem of autonomous indoor vision-based mobile robot navigation, which is still a vast ongoing research topic. It addresses it by trying to conciliate all differences found among the state-of-the-art control architecture paradigms and navigation strategies. Hence, the author proposes the RHIZOME architecture (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : a unique robotic control architecture capable of creating a synergy of different approaches by merging them into a neural system. The interactions of the robot with its environment and the multiple neural connections allow the whole system to adapt to navigation conditions. The RHIZOME architecture preserves all the advantages of behavior-based architectures such as rapid responses to unforeseen problems in dynamic environments while combining it with the a priori knowledge of the world used indeliberative architectures. However, this knowledge is used to only corroborate the dynamic visual perception information and embedded knowledge, instead of directly controlling the actions of the robot as most hybrid architectures do. The information is represented by a sequence of artificial navigation signs leading to the final destination that are expected to be found in the navigation path. Such sequence is provided to the robot either by means of a program command or by enabling it to extract itself the sequence from a floor plan. This latter implies the execution of a floor plan analysis process. Consequently, in order to take the right decision during navigation, the robot processes both set of information, compares them in real time and reacts accordingly. When navigation signs are not present in the navigation environment as expected, the RHIZOME architecture builds new reference places from landmark constellations, which are extracted from these places and learns them. Thus, during navigation, the robot can use this new information to achieve its final destination by overcoming unforeseen situations.The overall architecture has been implemented on the NAO humanoid robot. Real-time experimental results during indoor navigation under both, deterministic and stochastic scenarios show the feasibility and robustness of the proposed unified approach.