El puente Amolanas es el puente carretero más alto del país y se encuentra a 308 Km. de Santiago en el tramo La Serena-Los Vilos de la ruta 5 Norte. Presenta características singulares como la gran altura de sus pilas y un sistema de protección sísmica, formado por apoyos deslizantes sobre las cepas y amortiguadores viscoelásticos en los estribos que actúan longitudinalmente absorbiendo las vibraciones sísmicas, siendo estos últimos los que entran en el rango no-lineal al momento de existir un eventual sismo ya que tanto la fuerza de tracción como de compresión que ellos suministran es función de la velocidad relativa entre sus extremos. Junto con todas estas peculiares características, se ha instalado en él un sistema de instrumentos que ha permitido registrar aceleraciones y desplazamientos para sismos de pequeña y mediana intensidad. Este tema de memoria comprende el análisis de dichos registros, su comparación con la respuesta obtenida con modelos analíticos desarrollados previamente y el perfeccionamiento de dichos modelos para lograr respuestas lo más parecidas posibles a las registradas. Este Trabajo de Título consta de dos cuerpos. En el primero, se obtiene y caracteriza la respuesta del puente bajo movimientos sísmicos registrados a la fecha verificándose la efectividad del sistema de aislación. Esto se realiza cuantificando la reducción de las aceleraciones longitudinales y el desplazamiento permanente. Además, se realiza un análisis no paramétrico del registro sísmico de mayor magnitud obtenido a la fecha, con el cual se logra determinar las propiedades dinámicas de la estructura, llámese frecuencias, formas y amortiguamientos modales. Se logra determinar que el primer modo asociado a la estructura se encuentra dentro del intervalo 0.61-0.64 (Hz) y ocurre en la dirección transversal. El segundo y tercer modo corresponde a las direcciones longitudinal y vertical respectivamente. El amortiguamiento modal encontrado para la estructura es igual a un 2.3%, valor que se utilizó para el ajuste del modelo computacional. En la dirección longitudinal la estructura se comporta dentro del rango no-lineal, mientras que para las otras dos direcciones cae dentro del rango lineal. Asimismo, se encontró que el puente quedó desplazado 2.1 mm después de ocurrido el sismo en estudio. El segundo cuerpo de este trabajo consistió en el ajuste del modelo teórico antes desarrollado, con el fin de reproducir lo medido en terreno. Este ajuste se basó en la modificación del coeficiente de roce de los aisladores y el amortiguamiento modal. Los mejores resultados se obtienen para un coeficiente de roce igual al 4.0%.

El presente trabajo trata sobre un estudio experimental de la dinámica de una capa granular delgada cuasi unidimensional, fluidizada vía un flujo gaseoso modulado periódicamente en el tiempo, con énfasis en las transiciones dinámicas que ocurren en la capa y los efectos que tiene el ruido sobre ellas. Para ello se construyó una celda de vidrio tipo Hele-Shaw con un material poroso dispuesto horizontalmente sobre la cual se depositó una capa de granos. Por la parte inferior de la celda se inyectó un flujo gaseoso, cuya modulaci ón fue controlada por una válvula que responde a una señal de voltaje. Al variar el grosor de la capa de granos, la amplitud, tiempo de duración y la frecuencia de la modulación, se encuentra un cambio de comportamiento entre un estado homogéneo, correspondiente al vuelo principalmente vertical de los granos, a una estructura periódica espacialmente ordenada. Esta estructura muestra una longitud de onda bien definida, y debido a la naturaleza de la modulación es subarmónica. A una frecuencia fija se estudió el diagrama de fases para diferentes grosores al variar la amplitud y la duración de la modulación. Se observan zonas donde la transición es de segundo orden (bifurcación supercrítica), y otras zonas donde es de primer orden (bifurcación subcríıtica). Se propone un mecanismo tentativo para la sustentación de la estructura en el tiempo y se compara con diversas aproximaciones teóricas. Se realiza una caracterización cuantitativa de las transiciones descritas vía un parámetro de orden. Finalmente, se muestran fenómenos propios de dinámicas con ruido observados en la capa.

En Chile, el 37,6% de establecimientos educacionales pertenecen al ámbito de la ruralidad; no obstante sólo el 9,32% de los alumnos viven en zonas rurales. Muchas de las escuelas rurales son pequeñas, con un solo profesor responsable de la instrucción de todos los estudiantes locales (escuelas multigrado). La distribución geográfica de las escuelas rurales no ha sido coordinada y el resultado ha sido la utilización desigual de las escuelas existentes y algunas distancias de viaje excesivas para los alumnos. Por este motivo se busca optimizar la distribución de escuelas rurales a lo largo del país, determinando cuáles deben modificarse, cerrarse y si es necesario dónde abrir nuevas escuelas. Se desarrolló un modelo de programación lineal mixta, donde el objetivo era disminuir los costos incurridos por todos los participantes (MINEDUC, alumnos y sostenedores). Las variables de decisión corresponden a construir escuelas, dónde enviar los alumnos y cuántos cursos deben agregarse (o quitarse) de una escuela existente. Debido al tamaño del problema, en número de variables, se hizo necesario resolver cada región en forma independiente y usa un modelo complementario para elegir lugares candidatos para construir nuevas escuelas. Se incluyen resultados computacionales para todo el país, incluida la sensibilidad de parámetros clave, tales como: la capacidad de las salas de estudiantes por grado y escuela, el manejo de cursos multigrado, y el costo de transporte (gastos y tiempo de viaje). Los posibles ahorros monetarios a alcanzar utilizando las configuraciones de escuelas sugeridas, rondan un 13% de los costos totales actuales. Asimismo, los alumnos en promedio viajarían un 37% menos con respecto a lo que viajan en la actualidad.

Presentamos aqv.í el método homogéneo y auto-dual para el problema dinámico de programación lineal de distribución/inventario, formulado como un problema de flujo lineal en red. Este método es combinado con una estrategia de Mehrotra de predictor-corrector, con la misma matriz de coeficientes en cada iteración. El sistema lineal resultante, pero con diferentes lados derechos, es resuelto mediante el método de Cholesky de descomposición de la matriz asociada al sistema lineal. El referido método homogéneo y auto-dual es aplicado a este modelo de distribución dinámica en diferentes dimensiones, y la experiencia computacional muestra que este método es eficiente para la solución de este tipo especial de problema lineal.

Este trabalho consiste na implementação de um gerador gráfico que propiciará a discretização de estruturas lineares formadas pela união de subestruturas. Estruturas com muitos graus de liberdade serão calculadas através da sua divisão em subestruturas, permitindo uma significativa diminuição nas dimensões das matrizes envolvidas. A aplicação da técnica das subestruturas irá permitir, também, a análise de diferentes tipos estruturais interligados, como pórticos e treliças, compatibilizando os deslocamentos comuns nos nós de união. O gerador gráfico irá tratar as subestruturas como sendo entidades próprias, isoladas, conferindo a elas características que possibilitarão transformações gráficas durante a sua edição. Pretende-se que o gerador gráfico condicione a uma melhor organização na discretização estrutural, como também venha a facilitar todo o processo de lançamento da estrutura. Do mesmo modo, cria condições para submeter adequadamente os resultados de cálculo a outros programas, como os de dimensionamento e detalhamento. / This work consists of the implementation of a graphic generator that will propitiate the discretization of lineal structures formed by the substructures union. Structures with many degrees of freedom will be calculated through its division in substructures, allowing a significant decrease in the dimensions of the involved matrix. The application of the technique of the substructures will allow, also, the analysis of different interlinked structural types, as frames and trusses, based on the compatibility of the common displacements in the union knots. The graphic generator will treat the substructures as being own, isolated entities, checking them characteristics that will facilitate graphic transformations during its edition. It is intended that the graphic generator conditions to a better organization in the structural discretization, as well as come to facilitate the whole process of release of the structure. In the same way, it creates conditions to submit the calculation results appropriately the other programs, as the one of design and details.

Gerdau AZA es la mayor empresa productora de acero a partir de chatarra en el mercado nacional. Su producción se centra principalmente en barras de refuerzo para hormigón armado y perfiles de acero, atendiendo los sectores de la industria de la construcción civil, metalmecánica, minería y la agroindustria. El objetivo de esta memoria es mejorar la planificación y programación de la producción minimizando los quiebres de stock y los costos involucrados. Esto se justifica por las toneladas contabilizadas como quiebre, que en el año 2009, representaron en promedio un 17% de la venta. La problemática es de alto impacto económico, ya que no satisfacer el 1% de la demanda mensual (quiebre de stock) equivale en promedio a más de 11,5 millones de pesos en costo de oportunidad cada mes. La metodología utilizada se resume en tres grandes etapas. La primera consistió en la medición del problema y el modelamiento de la demanda, proponiendo un pronóstico agregado y una segmentación de los productos, según su rol en el negocio, con objeto de mejorar el input en la toma de decisiones. La segunda etapa, consistió en el desarrollo de un modelo de programación lineal mixta que determina las cantidades a producir semanalmente de cada uno de los 125 productos considerados (incluidos los de exportación), minimizando el costo de quiebre y el de tiempo de setup para un periodo de tres meses. Como última etapa, se validó el modelo, realizando un análisis de sensibilidad de los parámetros más críticos y evaluando su impacto económico. En cuanto a los resultados, el pronóstico de demanda elaborado en la primera etapa, que siguió la estructura de las series de tiempo ARIMA, obtuvo un error promedio de un 10% v/s el 14% incurrido por la empresa en el período julio a octubre 2009. Por otro lado, el modelo de programación matemática contribuyó a una reducción de un 36% y 22% de los quiebres de stock de septiembre y octubre respectivamente, utilizando el pronóstico que se tenía en septiembre.Similarmente, con el pronóstico que se realizó en octubre la reducción en las toneladas de quiebres fue de un 43% para ese mes. La evaluación económica, al considerar como mínimo que un 20% de los quiebres es realmente venta perdida, indica un ahorro de hasta 17 millones de pesos mensuales para la empresa, o equivalente una reducción de un 18% en el total de costos de setup y quiebres. Análogamente, considerando que todos los quiebres son ventas perdidas, el modelo estaría reduciendo en promedio $86.000.000 en costos de setup y quiebres. Finalmente, es conveniente proyectar adecuadamente las horas disponibles de producción, ya que ese comprobó su relevancia. Además, se demostraron los efectos de importar producto y aumentar la productividad de laminación de la planta (sobre un 30% como recomendación) para disminuir los costos involucrados.

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero Forestal

El presente trabajo se realizó en una planta dedicada a la fabricación de calefones que atiende principalmente el mercado nacional pero que a su vez exporta a países tales como; México, Colombia, Portugal, entre otros. Los principales problemas que presentaba la planta era una baja productividad de su mano de obra en torno al 50%, un mal diseño de layout que generaba trasporte innecesarios de productos de un lado hacia otro, una alta variabilidad de calefones que eran encausadas a través de cinco plataformas y rechazos por parte de control de calidad, donde más del 80% tenía directa relación con la planta. Frente a todo lo anterior, el estudio estuvo orientado a encontrar una asignación de recursos técnicos y humanos de forma tal de incrementar la capacidad de la planta y la productividad de la mano de obra, además de disminuir los costos de ésta última. Para ello, se decidió solucionar a través de un problema de programación lineal (PPL), donde se podría determinar el plan de producción y saber si la planta con su actual dotación estaba capacitada para dicha producción. Por lo tanto, lo primero que se hace es una estimación de la demanda a partir de los registros de las ventas mensuales anteriores y luego se hace una modelación de red, planteándose el PPL respectivo. Los resultados obtenidos, arrojan que el principal problema que existe es la mala asignación de la mano de obra al interior de la planta, debido a que con la misma dotación, se puede incrementar en 10.000 unidades la producción, llevar la productividad a un 67% y disminuir los costos de mano de obra en 2.25 USD/unidad, todo lo anterior satisfaciendo la demanda respectiva. Cabe destacar, que para dar más holgura se propone contratar 3 operarios, de forma tal que el porcentaje de utilización de la mano de obra no exceda el 96%. Por otro lado, para incrementar la capacidad de la planta, la empresa debe hacer una inversión por 113.000 USD que está dirigido a comprar 4 nuevas prensas o dispositivos, los cual se recuperaría en dos meses ya que la propuesta genera un ahorro mensual de 85.419 USD. Finalmente, se propone un sistema de bonos de producción que van en la línea de nivelar el volumen y la calidad, es decir, que no se fabrique ni más ni menos de lo planificado y que éstos aprueben las pruebas de Control de Calidad. Todo lo anterior generará un gasto de $ 6.000.000 mensuales.

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La Compañía Sudamericana de Vapores ofrece servicios de movimiento de carga intermodal, principalmente mediante contenedores, usando para su transporte distintos medios como barcos, camiones, barcazas y trenes. El servicio típico que ofrece la empresa, se inicia prestando un contenedor vacío a un cliente para que éste lo cargue. Posteriormente, recibe la carga y la transporta hacia el destino pactado usando los distintos medios disponibles. Una vez en destino, la carga es retirada del contenedor, quedando éste vacío, libre para satisfacer un nuevo ciclo de demanda. La diferencia entre demanda y devolución de contenedores vacíos por parte de los clientes que se enfrentan a cada localidad, se traduce en un desbalance comercial. Para corregirlo, la empresa debe reposicionar contenedores vacíos desde las localidades superavitarias hacia las que presentan déficit usando los mismos medios que para el transporte de carga, compartiendo su capacidad o bien incorporando contenedores a la flota en localidades con necesidad y devolviéndolos en localidades con superávit. Programar las operaciones resulta difícil, por el alto número de variables involucradas, la incertidumbre en la demanda, la devolución, las rutas y las capacidades para el transporte de contenedores. Una vez pronosticadas las variables anteriores, se determina la forma más económica de satisfacer las necesidades proyectadas, decidiendo el número de contenedores a mantener en la flota y la cantidad de equipos vacíos a reposicionar. Encontrar las mejores decisiones para este problema en forma manual es muy difícil dado el alto número de variables y posibles escenarios. En este trabajo, se expone la creación e implementación de un sistema de gestión computacional basado en un modelo de optimización que permite asistir el proceso de toma de decisiones respecto de la cantidad de contenedores a utilizar en flota y del reposicionamiento de contenedores vacíos a futuro. El modelo analiza 500.000 variables respetando 120.000 restricciones y demora cerca de 30 minutos en encontrar una solución óptima para cada instancia. Tiene como función objetivo minimizar el costo de operación de la compañía a un horizonte de seis meses. La dimensión del problema se debe a que el modelo resuelve la operación futura de los 325.000 contenedores que la empresa utiliza para su operación diaria en un total de 600 puertos de comercialización que se comunican entre sí a través de 30 rutas marítimas preestablecidas para el transporte de equipos tanto llenos como vacíos. Para estimar los beneficios que esta herramienta entregaría a la empresa, se utilizo el sistema de optimización para planificar un período conocido. El beneficio en este caso fue del 20% de ahorro en los costos de operación. Este número es una cota superior de lo que se obtendrá en la práctica, debido a que se utilizo un escenario determinístico para la optimización.