Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / En el vuelo espacial, una maniobra orbital corresponde al uso de sistemas de propulsión para cambiar la órbita de un vehículo espacial. Es actualmente casi la única manera de desplazarse a través del espacio exterior y por lo tanto su aplicación resulta de gran importancia para el diseño físico como para el diseño de misiones de satélites. En el caso particular de nanosatélites, los sistemas de propulsión presentan grandes restricciones tanto de capacidad como tamaño, por lo cual normalmente se hace necesario utilizar sistemas de propulsión eléctrica, los cuales poseen un nivel de empuje bajo, resultando comúnmente en tiempos de propulsión de larga duración, del orden de cientos de órbitas. El presente trabajo pretende calcular los propulsivos, energéticos y temporales de llevar a cabo maniobras orbitales de bajo empuje predeterminadas. Es decir, la cantidad de propelente, potencia, energía y tiempo necesarios para ejecutar una maniobra sub-óptima definida manualmente en base a resultados de la literatura. En la primera parte del presente trabajo se presenta el marco teórico donde se describen los conceptos necesarios para poder comprender y analizar el modelo realizado. Se mencionan principalmente conceptos relacionados con la astrodinámica, los principios de propulsión y la ejecución de maniobras orbitales. Se construyó un modelo en python basado en las ecuaciones de variación de parámetros incorporando perturbaciones gravitacionales de la Tierra, el Sol, la Luna, el arrastre atmósférico y la presión solar. Este modelo además incorporó la capacidad de perfilado del empuje a lo largo de su órbita y finalmente la fijación de órbitas objetivo basado en leyes de control derivadas analíticamente. Además se validó la dinámica básica y perturbada del modelo mediante comparaciones con el software comercial de simulación de satélites Systems Toolkit STK. Una vez completado el modelo se procedió a realizar las simulaciones de intéres, incluyendo desorbitación, mantenimiento orbital y movimiento relativo. A partir de los escenarios estudiados se estima, en primer lugar, que el satélite SUCHAI tendrá un tiempo de desorbitación de 7 años, cayendo entre 2024 y 2025. Éste tiempo puede ser reducido entre un 20% y 30% utilizando propulsión basada en componentes comerciales. Las maniobras probadas, a nivel general, no poseen mayor problema energético. En el caso de mantenimiento orbital en órbita baja, la perturbación que genera mayor efecto es el arrastre atmosférico, por lo cual sólo resulta conveniente modificar el semieje-mayor. Finalmente se observa para el escenario de movimiento relativo, que en ausencia de perturbaciones es imposible que un chipsat expulsado de un cubesat en órbita quede orbitándolo.

Contribuye con información climática de la humedad atmosférica en el Perú y áreas vecinas, con el fin de caracterizar la climatología de la humedad atmosférica y su relación con la sequía en la Costa Peruana. En la investigación se utiliza datos imágenes del sensor MODIS a bordo de los satélites TERRA y AQUA. El estudio considera el territorio entre 0- y 1000-msnm. El indicador de la humedad atmosférica es el vapor de agua, según la WMO. Este parámetro es evaluado en base de la columna de vapor de agua precipitable (PWV: siglas en inglés) en la atmósfera, estimado de los datos producto diarios de Nivel 2 PWV (MOD05) en la banda infrarrojo cercano (NIR) para el periodo 2000-2013 del MODIS/TERRA y 2002-2008 del MODIS/AQUA. Otros datos utilizados son: la temperatura de la superficie del mar (TSM), el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y un modelo de elevación digital. Los datos imágenes fueron tratados usando el lenguaje de programación IDL y el software ENVI 4.5. Las imágenes producto de PWV diarios, fueron georreferenciados y suavizados. En el análisis del PWV, se utiliza el máximo valor mensual, parámetro que refleja mejor la variabilidad climática del PWV. Entre los resultados se obtiene: el mapa climatológico provisional y de variabilidad del PWV en el territorio peruano y áreas vecinas para el periodo 2001-2013. El mapa climatológico provisional de PWV muestra en general, que la distribución espacial del PWV está dominada por un patrón latitudinal en el océano y el efecto de la Cordillera de los Andes. Las zonas de mayor variabilidad de PWV se encuentran en el océano y menor variabilidad del se encuentra en la región de los Andes. / Tesis

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / Históricamente, la mecánica estadística ha creado herramientas para describir la evolución de sistemas y procesos en equilibrio termodinámico. Sin embargo, los procesos del mundo real no siempre ocurren en condiciones de equilibrio. La turbulencia en fluidos, la materia granular y las máquinas moleculares son sistemas que tienen que lidiar constantemente con esta condición. En base a esto, se han desarrollado herramientas ampliamente utilizadas por la comunidad científica, conocidas como los Teoremas de Fluctuación. No obstante, se ha demostrado -mediante experimentos y simulaciones- que dichos teoremas no son válidos incluso en sistemas de primer orden. Especificamente en [1], se demostró que para un circuito RC fuera del equilibrio, las fluctuaciones de potencia inyectada se atañen a los teoremas de fluctuación solamente si la magnitud de las fluctuaciones son acotadas a un rango específico, lo cual rápidamente deja de ser cierto al aumentar la magnitud del forzante. En vista de esta problemática, este trabajo de tesis busca ampliar la investigación anterior mediante la exposición de un circuito RC a un ambiente espacial. El objetivo principal es desarrollar un experimento que se inserta como carga útil o payload para el nanosatélite SUCHAI. Y además se busca medir los cambios en las fluctuaciones de potencia inyectada con respecto al ambiente espacial. Este payload forma parte de la misión de SUCHAI y conforma la primera iteración de una familia de experimentos electrónicos que permiten acceder al espacio a tiempo real y a costos accesibles. Los resultados obtenidos muestran que es posible forzar un circuito RC a un estado fuera del equilibrio bajo las restricciones del Cubesat. Sin embargo, los datos satelitales no muestran diferencias sustanciales con respecto a las fluctuaciones en tierra. Con respecto al escenario descrito, se realizaron pruebas en ambientes controlados de presión (5 · 10 −6 y 760 [Torr]) y temperatura (−30 ◦ C a 45 ◦ C); donde simultáneamente se comparó la decisión de utilizar un generador de señales y un osciloscopio para excitar y medir el circuito. Estos datos tampoco muestran una diferencia en las fluctuaciones generada por los cambios de presión y tempe- ratura. En una prueba final, se propuso medir un RC equivalente independiente al satélite y además filtrar la respuesta del generador de señales desde 20 MHz a 1.8 KHz, donde se logró percibir cambios considerables en las fluctuaciones debido al cambio de presión atmosférica. En conclusión, se establece la posibilidad de forzar un circuito RC a un estado fuera del equilibrio de forma controlada dentro de un Cubesat. Además, se demuestra la resilencia de los componentes RC comerciales de tecnología SMD a los cambios de presión y temperatura. Por otra parte, la elección de instrumentos de excitación (generador de números aleatorios y DAC), junto los instrumentos de medición (ADC) y el espectro del forzante para el ex- perimento deben ser probados anteriormente en ambientes controlados como una cámara de termovacío, para así validar la factibilidad de medir el ambiente mediante este enfoque.

La robótica de enjambre es un campo de investigación dentro del área de la robótica que estudia la coordinación de un gran número de robots simples. Este campo de investigación se inspira en el comportamiento observado en los insectos sociales, los cuales son grandes ejemplos de cómo un gran número de individuos simples pueden interactuar para crear sistemas inteligentes colectivos. En estos sistemas el comportamiento colectivo emerge de forma auto-organizada a partir de las interacciones entre los individuos y entre los individuos y el entorno. De la misma manera, en los sistemas de enjambre artificiales, la inteligencia es una propiedad emergente a partir del comportamiento global del enjambre. En estos sistemas, el enjambre es capaz de llevar a cabo tareas, de manera global, que están fuera de las capacidades de un robot individual. Los sistemas robóticos de enjambre deben cumplir una serie de características que los diferencian de otros sistemas multi-robóticos. Algunas de estas características son compartidas con los sistemas multi-agente, por lo tanto, éstos pueden ser una alternativa para la construcción de este tipo de sistemas. En este trabajo se presentan un conjunto de comportamientos colectivos para enjambres artificiales. Para dotar de un marco de implantación a estos comportamientos, se define un modelo de arquitectura híbrida para el control de un enjambre de robots basada en un sistema multi-agente. Una de las características básicas de este modelo es su división en capas, que permite utilizar la capa inferior, de enjambre puro, de manera aislada, para tareas donde el comportamiento colectivo del enjambre emerge únicamente a partir de las interacciones entre los agentes y el entorno. En primer lugar, se analizan tres comportamientos básicos de robótica de enjambre: agregación, movimiento coordinado (flocking) y dispersión. Posteriormente, se definen dos comportamientos concretos para un enjambre de robots. El primero de éstos muestra un comportamiento para la localización de recursos en el entorno, donde los robots son capaces de localizar la fuente de recursos más prometedora en entornos desconocidos, con ruido y con diversas fuentes de recursos. El segundo caso define un comportamiento capaz de detectar, monitorizar, cubrir y marcar el perímetro de un vertido petrolífero marítimo.

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo realizar un sistema inteligente que permita identificar adecuadamente los mangos Kent no exportables en el área de muestreo de una empresa agroindustrial de la región de Lambayeque. Esto se dio gracias a la problemática que se logró encontrar en la empresa estudiada. Para llevar a cabo la solución, se plantearon tres objetivos específicos, estos son: implementar un algoritmo para el preprocesamiento de imágenes de entrada, implementar una red neuronal artificial para una identificación adecuada de los mangos no exportables y obtener la valoración de usabilidad de la solución de acuerdo con la percepción del usuario. Para poner en marcha todo esto, se plantearon dos metodologías a seguir. Estas fueron: La metodología de Machine Learning y la Programming extreme, una fue para crear el modelo computacional y la otra para el sistema web. Los resultados obtenidos por esta solución lograron satisfacer las necesidades planteadas por la entidad. Logrando así un 85% de asertividad al momento de pronosticar las imágenes cargadas.

En el presente artículo se investiga la implementación de las Redes Neuronales Artificiales como un tipo de Inteligencia Artificial con la finalidad de reducir los costos de concreto armado. Por esto, se propuso el uso de este tipo de algoritmo con el objetivo de optimizar las secciones de los muros de corte en edificaciones de 6 pisos sin irregularidades. Se configuraron 10 redes neuronales distintas con el fin de elegir la que se adapte mejor a los datos empleados para el entrenamiento. En cada algoritmo se establecieron como variables de entrada el ancho y largo de la edificación; y la distancia entre luz máxima del eje X e Y. Sin embargo, el número de capas ocultas y el de neuronas en cada una de ellas fue distinto. En la etapa de entrenamiento se emplearon 30 casos con dimensiones optimizadas, con esto se obtuvo que la red neuronal predice la longitud total de la placa y su espesor con un error del 10%. / This article investigates the use of Artificial Neural Networks as a type of Artificial Intelligence in order to reduce the costs of reinforced concrete. For this reason, the use of this type of algorithm was proposed with the objective of optimizing the sections of the shear walls in 6-story buildings without irregularities. Ten different neural networks were configured in order to choose the one that best suits the data used for training. In each algorithm, the width and length of the building; and the distance between maximum span of the X and Y axis were established as input variables. However, the number of hidden layers and the number of neurons in each of them was different. In the training stage, 30 cases with optimized dimensions were used, with this it was obtained that the neuronal network predicts the total length of the shear wall and its thickness with an error of 10%. / Trabajo de investigación

Esta investigación surgió con el objetivo de implementar una solución de minería de datos para pronosticar la demanda de medicamentos a partir de grandes volúmenes de datos y con un alto nivel de precisión en la farmacia de un establecimiento de salud debido a que durante el análisis de la situación inicial se detectaron oportunidades de mejora en el proceso de planeamiento del abastecimiento que podrían permitir maximizar la demanda atendida y minimizar los costos de mantener medicamentos por mucho tiempo en el almacén. Para cumplir con lo planificado se utilizó la metodología CRISP-DM y las redes neuronales, logrando construir un modelo de pronóstico por cada medicamento existente. Tras los procesos de entrenamiento y mejora, los modelos obtuvieron en promedio un valor de 0.9 para la métrica R-cuadrado, demostrando un buen nivel de adaptación al comportamiento de la demanda, y un valor promedio de 17.88% durante la medición del MAPE con lo que garantizaron un alto nivel de precisión. Por otro lado, se construyó una aplicación web que permite a los usuarios obtener reportes de los pronósticos y actualizar los parámetros de los modelos, así como reentrenarlos o crear nuevos. Finalmente, las interfaces de esta aplicación obtuvieron en promedio 92 puntos tras su evaluación en base a los criterios propuestos por una herramienta de medición de rendimiento.

La salud bucal es un indicador importante de salud, bienestar y calidad de vida de las personas, pero al igual que el resto del cuerpo, la boca está llena de bacterias que comparten factores de riesgo comunes y pueden tener graves consecuencias llevando a la presencia de enfermedades bucodentales y que muchas veces su detección puede llevar un proceso tardío por parte del cirujano dentista profesional. Debido a esto, se llevó a cabo la presente investigación mediante el desarrollo de un sistema inteligente en una aplicación web, apoyado de un modelo de reconocimiento de imágenes basado en redes neuronales convolucionales, con el objetivo de identificar con precisión las enfermedades que se encuentran en la cavidad bucal. Se plantearon dos métodologías, Commonkads para la parte inteligente y RUP para el desarrollo de software, y finalmente se crea el modelo de reconocimiento junto a la aplicación web, incluyendo un odontograma como parte de realizar el proceso de diagnóstico. Además de probar su funcionalidad mediante validación del profesional que labora en el consultorio del área de odontología de la Clínica Metropolitana para el cumplimiento de los objetivos. Como resultado tenemos el uso de una herramienta tecnológica capaz de apoyar en la identificación de enfermedades bucodentales, llevándolo a cabo a través de los mismos procesos que se hace para llegar a un diagnóstico y brindar un tratamiento.

El presente artículo buscará revisar los artículos de investigaciones realizadas sobre de sistemas predictivos del cáncer de mamá basados en redes neuronales con el fin de identificar tendencias tanto en la construcción de estos sistemas como en los países que las desarrollan. Por tal motivo, se realizará una búsqueda en las bases de datos a las que se obtuvo acceso, se procederá a plantear filtros y criterios de exclusión e inclusión para lograr obtener artículos con un estándar definido. Como resultado de lo anterior, se obtuvieron doce trabajos de investigación de los cuales se pudo afirmar que el mayor número de investigaciones provienen de la India e Inglaterra observándose una gran ausencia de los países latinoamericanos. Además, se logró tener un listado de las principales características que son utilizadas en el entrenamiento de las redes neuronales aplicadas en los diferentes sistemas informáticos. Finalmente, se espera que este articulo sirva como referencia e inspiración para investigar e implementar software predictivo en el área de salud.

Las prótesis de muñeca actuales ofrecen grados de libertad limitados, lo que ocasiona que la persona amputada se vea con la necesidad de realizar movimientos compensatorios que causan problemas como dolor musculo-esquelético principalmente en la espalda y hombro. El desarrollo de este trabajo aborda el diseño de una muñeca protésica que permiten realizar los movimientos de pronaciónsupinación, abducción-aducción y flexión-extensión para así mejorar la capacidad para realizar una actividad del usuario mediante la orientación espacial de la prótesis mioeléctrica transradial. En el presente documento se describe el sistema mecatrónico diseñado bajo la metodología VDI2206. El sistema cuenta con un único motor y un mecanismo diferencial para la transmisión de potencia y movimiento controlado de pronación-supinación y flexión-extensión. Con el fin de validar el diseño, se realiza simulación por elementos infinitos, así como de control y prueba de tolerancia y presión de ajuste en elementos fabricados mediante tecnología aditiva (impresión 3D) de material plástico PET. Con los resultados satisfactorios obtenidos, se puede concluir que se consigue un diseño de muñeca protésica de tres grados de libertad modular para poder ser implementada en una prótesis mioeléctrica transradial con un ahorro de consumo energético de batería (21% de la capacidad de la batería) y un costo reducido de diseño de S/. 3,900 y de fabricación de S/. 2,550.