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Prototipo de estimulador muscular superficial multicanal controlado remotamente
Get PDFMultichannel Functional Electrical Stimulation (FES) technology is widely employed in artificial motor control research. This study presents the design and evaluation of a four-channel, remotely controlled surface electrical muscle stimulator prototype. The prototype introduces a modern alternative for the control block, employing a Wi-Fi-enabled solution based on the ESP32 microcontroller. This controller enables remote configuration of activation sequences for individual channels and supports extensive customization of parameters for a biphasic waveform stimulus. The current signal is demultiplexed into four outputs. Additionally, this study provides a detailed functional evaluation of the amplification stage and examines the load-dependent limitations of the output current magnitude. Preliminary experimental testing demonstrates the prototype\u27s ability to generate controlled stimulation sequences in hand muscles. The prototype\u27s functional and experimental performance suggests its potential application in artificial motor control research.La tecnología de estimulación eléctrica funcional (EEF) multicanal se utiliza actualmente en la investigación del control motor artificial. Este trabajo describe el diseño y evaluación de un prototipo de estimulador eléctrico muscular de cuatro canales controlado remotamente. El prototipo propone una alternativa moderna para el bloque de control, utilizando el microcontrolador wifi/ESP32. Este permite una secuencia de activación de canales configurable de manera remota y una extensiva configuración de los parámetros de un estímulo en forma de onda bifásica. La señal de corriente se demultiplexa en cuatro salidas. Este estudio también contribuye detallando la evaluación funcional de la etapa de amplificación y estableciendo la dependencia de la magnitud de la carga en los límites de la corriente de salida. La prueba experimental preliminar demuestra la capacidad del prototipo para generar secuencias de estimulación controladas en los músculos de la mano. El desempeño funcional y experimental del prototipo sugiere su potencial uso para investigaciones del control motor artificial
Evaluación de las emisiones contaminantes en vehículos diésel alimentados con biodiésel en condiciones reales de conducción
Get PDFThis study evaluates the impact of B10 and B20 biodiesel blends produced from waste frying oil on pollutant emissions when used in diesel-powered vehicles operating under real-world driving conditions at high altitudes, ranging from 2619 to 2877 meters above sea level, in the Metropolitan District of Quito, Ecuador. Comparative tests were conducted using two diesel vehicles: one equipped with a common rail direct injection (CRDI) system, designated as M2.5C, and another with an injection pump system, referred to as H2.5B. Both vehicles were initially fueled with conventional diesel to establish a baseline. Exhaust emissions were measured under hot-engine conditions using a Portable Emissions Measurement System (PEMS) along a 15.7 km route that included ascending, descending, and urban driving segments. The findings indicate that carbon monoxide (CO) emissions were lowest when pure diesel was used in both engine types. Hydrocarbon (HC) emissions were minimal when B20 biodiesel was employed, regardless of the vehicle. Nitrogen oxide (NOx} emissions showed no significant differences across the fuels tested, and in urban driving conditions, NOx levels remained consistently stable.Esta investigación evalúa los efectos de las mezclas de biodiésel de aceite de fritura usado (B10 y B20) con combustible convencional, en términos de emisiones, a gran altitud (entre 2619 y 2877 m s. n. m.), bajo condiciones reales de conducción en el Distrito Metropolitano de Quito, Ecuador. Se realizaron ensayos comparativos con dos vehículos con motor diésel; el primer sistema CRDI de inyección directa de common rail denominado M2.5C; el segundo, con sistema de bomba de inyección, denominado H2.5B, ambos alimentados inicialmente con diésel puro como línea base. Las tasas de emisiones de escape se cuantificaron en caliente mediante el sistema portátil de medición de emisiones (PEMS), a lo largo de una ruta de 15,7 km que incluyó condiciones de ascenso, descenso por carretera y tramos urbanos. Los resultados permiten concluir que las emisiones mínimas de CO se registran al utilizar diésel convencional en ambos motores (H2.5B y M2.5C); las emisiones de HC son mínimas con la mezcla B20, y las emisiones de NOx no presentan variaciones significativas, independientemente del combustible utilizado. En el circuito urbano, tampoco se observa una variación significativa de las emisiones de NOx según el tipo de combustible
Redes neuronales convolucionales para detección de retinopatía diabetica
Get PDFThe early detection of diabetic retinopathy remains a critical challenge in medical diagnostics, with deep learning techniques in artificial intelligence offering promising solutions for identifying pathological patterns in retinal images. This study evaluates and compares the performance of three convolutional neural network (CNN) architectures ResNet-18, ResNet-50, and a custom, non-pretrained CNN using a dataset of retinal images classified into five categories. The findings reveal significant differences in the models\u27 ability to learn and generalize. The non-pretrained CNN consistently outperformed the pretrained ResNet-18 and ResNet-50 models, achieving an accuracy of 91% and demonstrating notable classification stability. In contrast, ResNet-18 suffered severe performance degradation, with accuracy dropping from 70% to 26%, while ResNet-50 required extensive tuning to improve its outcomes. The non-pretrained CNN excelled in handling class imbalances and capturing complex diagnostic patterns, emphasizing the potential of tailored architectures for medical imaging tasks. These results underscore the importance of designing domain-specific architectures, demonstrating that model complexity does not necessarily guarantee better performance. Particularly in scenarios with limited datasets, well-designed custom models can surpass pre-trained architectures in diagnostic imaging applications.La detección temprana de la retinopatía diabética representa un desafío crítico en el diagnóstico médico, donde el aprendizaje profundo dentro del campo de la inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para optimizar la identificación de patrones patológicos en imágenes retinales. Este estudio evaluó comparativamente tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales ResNet-18, ResNet-50 y una CNN personalizada o no-preentrenada para clasificar imágenes de retinopatía diabética en un conjunto de datos de imágenes agrupadas en cinco categorías, revelando diferencias significativas en su capacidad para aprender y generalizar. Los resultados demostraron que la arquitectura de red neuronal convolucional no-preentrenada superó consistentemente a los modelos preentrenados basados en ResNet-18 y ResNet-50, alcanzando una precisión del 91 % y una notable estabilidad en la clasificación. Mientras ResNet-18 mostró limitaciones severas, degradándose de un 70 % a un 26 % de precisión, y ResNet-50 requirió ajustes para mejorar su rendimiento, la CNN no preentrenada exhibió una capacidad sobresaliente para manejar el desbalance de clases y capturar patrones diagnósticos complejos. El estudio subraya la importancia de diseñar arquitecturas específicamente adaptadas a problemas médicos, destacando que la complejidad no garantiza necesariamente un mejor desempeño, y que un diseño cuidadoso puede superar modelos preentrenados en tareas de diagnóstico por imagen cuando la cantidad de datos con que se cuenta es limitada
Evaluación estructural de un vehículo tipo mototaxi usando herramientas de simulación: caso México
Get PDFThe mototaxi, a three-wheeled vehicle equipped with a roof, is a widely utilized mode of transportation in Mexico. Typically, it is employed for short-distance journeys in exchange for payment, similar to the operation of a conventional taxi. This study conducts astructural analysis of a mototaxi-type vehicle utilized in Mexico to assess its performance and safety. It underscores the significance of this mode of transportation, widely relied upon by numerous individuals. A product design and development methodology was employed, utilizing torsional deformation simulations to validate the new geometry. The objective was to minimize torsions as much as possible, thereby enhancing the motorcycle taxi’s safety and ensuring the vehicle’s correct positioning. Through computeraided design, the prevailing torsions within the casing were assessed, establishing the operating conditions to which the system is commonlysubjected. The findings from the chosen vehicular structure reveal a flexural rigidity of 6,508.15 N/mm, torsional rigidity of 27.35 KNm/°, and a range of natural frequencies between 8-21 Hz. These values indicate favorable resistance against bending forces and operational frequency. However, the torsional results exhibit deficiencies, suggesting an unsafe structure for all motorcycle taxi occupants. Consequently, technology developers and national legislators should prioritize enhancing the structural integrity of such vehicles.El mototaxi es un vehículo de tres ruedas y con techo que se usa como medio de transporte popular en México, generalmente para recorrer caminos cortos a cambio de dinero, de la misma forma que opera un taxi. Esta investigación presenta el análisis estructural de un vehículo tipo mototaxi empleado en México, para evaluar su desempeño y seguridad, teniendo en cuenta que es un medio de transporte utilizado por muchas personas. Se empleó una metodología de diseño y desarrollo de producto, utilizando simulaciones de deformación torsionales para validar la nueva geometría, minimizando las torsiones en lo posible, tratando de mejorar la seguridad del mototaxi, así como la posición correcta del vehículo. Mediante el diseño asistido por computadora se probaron las torsiones existentes en la carcasa, determinando las condiciones de operación por las que generalmente es sometido el sistema. Los resultados obtenidos en la estructura vehicular seleccionada son para la rigidez por flexión de 6508,15 N/mm, la rigidez torsional de 27,35 KNm/º y el rango de frecuencias naturales en 8-21 Hz, valores que muestran que la estructura presenta condiciones favorables mediante esfuerzos de resistencia por flexión y la frecuencia de operación de la estructura, pero carencias en los resultados torsionales, generando así una estructura insegura para los ocupantes del mototaxi. Es necesario que los desarrolladores de tecnología como los legisladores nacionales actúen en favor de mejorar sus condiciones estructurales
Intercambio térmico radiante en mezclas de H2O y CO2
Get PDFIn this work, an approximate solution is presented to evaluate the heat exchange by radiation through a gaseous participating medium composed of and , which is valid for values of the product of the total pressure and the mean beam length (PL) from 0.06 to and temperatures (T) from 300 K to 2100 K. To approximate the exact solutions, the Spence root weighting method is used. For each set of PL; T values, the values of exact spectral emissivity and absorptivity and for the gas mixture are calculated using the analytical solution (AS) and the values of the emissivity and absorptivity of the mixture and , using the Hottel graphical method (HGM) and the proposed approximate solution. The weaker correlation fit corresponds to the HGM, with mean errors of ±15 % and ±20% for 54.2% and 75.3 % of the data evaluated, respectively, while the proposed method provides the best fit, with mean errors of ±10% and ±15% for 79.4% and 98.6 % of the data evaluated, respectively. In all cases, the agreement of the proposed model with the available experimental data is good enough to be considered satisfactory for practical design.En este trabajo se presenta una solución aproximada para evaluar el intercambio de térmico por radiación a través de un medio participante gaseoso compuesto por y , la cual es válida para valores del producto de la presión total y la longitud característica del haz de radiación desde hasta y temperaturas (T) desde 300 K a 2100 K. Para la aproximación de las SA disponibles es utilizado el método de ponderación de raíces de Spence. Para cada juego de valores PL; T es calculado el valor de emisividad y absortividad espectral exacta y para la mezcla de gases mediante la solución analítica (SA) y el valor de la emisividad y absortividad de la mezcla y , usando el método gráfico de Hottel (MGH) y la solución aproximada propuesta. El peor ajuste de correlación se corresponde al MGH, con errores medios de 15 % y 20 % para el 54,2 % y 75,3 % de los datos evaluados, respectivamente, mientras que método propuesto proporciona el mejor ajuste, con errores medios de 10% y 15% para el 79,4 % y 98,6 % de los datos evaluados. En todos los casos, el acuerdo del modelo propuesto con los datos experimentales disponibles es lo suficientemente bueno como para ser considerado satisfactorio para el diseño práctico
Arquitectura de IoT para el Monitoreo de Emisiones de Gases Contaminantes de Vehículos y su Validación a través de Machine Learning
Get PDFThis study proposes an IoT architecture for monitoring emissions of polluting gases in vehicles, in response to the growing concern about air pollution and global warming. The architecture is based on a node equipped with DHT22, MQ9, and MQ135 sensors to capture temperature, humidity, and gas emissions, respectively. This node effectively communicates through the LTE network to send the data to the ThingSpeak platform. An analysis of CO2, CO, and CH4 pollution levels is conducted using the collected data. These data are validated through the technical review of a test vehicle. Subsequently, an Artificial Neural Network (ANN) is trained using a specific database of CO2 emissions from vehicles in Canada. As a result, a high R2 of 99.2% is achieved, along with low values of RMSE and MSE, indicating that the model is making accurate predictions and fits well to the training data. The ANN aims to predict CO2 emissions and verify CO2 data from the IoT network. The architecture demonstrates its capability for real-time monitoring and its potential to contribute to pollution reduction.Este estudio propone una arquitectura IoT para el monitoreo de emisiones de gases contaminantes en vehículos, en respuesta a la creciente preocupación por la contaminación del aire y el calentamiento global. La arquitectura se basa en un nodo equipado con sensores DHT22, MQ9 y MQ135 para capturar la temperatura, humedad y emisiones de gases, mismo que se comunica de manera efectiva a través de la red LTE para enviar los datos a la plataforma ThingSpeak. Se lleva a cabo un análisis de los niveles de contaminación de CO2, CO y CH4 mediante los datos recopilados. Estos datos se validan mediante la revisión técnica de un vehículo de prueba. Posterior, se entrena una red neural artificial (ANN) utilizando una base de datos específica de emisiones de CO2 de vehículos en Canadá, como resultado se obtiene un R2 alto de 99.2% y los valores de RMSE y MSE bajos, esto indican que el modelo está haciendo predicciones precisas y se ajusta bien a los datos de entrenamiento. La ANN tiene como objetivo predecir las emisiones de CO2 y verificar los datos de CO2 provenientes de la red IoT. La arquitectura demuestra su capacidad para el monitoreo en tiempo real y su potencial para contribuir a la reducción de la contaminación.
Cuentacuentos basado en IA generativa para promover la inclusión de personas con discapacidades
Get PDFThis article presents the comprehensive design and evaluation of a digital storytelling system tailored forchildren aged 4 to 6 in Latin America. This system is based on generative artificial intelligence.Tests were conducted encompassing the system’s functionality, content diversity, generation times,voice evaluation, intonation, speed, and pronunciation quality. The results confirm the system’s correctoperation and intuitive nature. The generated stories exhibit a high degree of diversity, as evidenced bythe calculation of Jaccard indices, with a maximum value of 0.2 observed in the evaluations of 30 analyzedstories. As anticipated, generation times increase with the length of the stories. It was determined thatthe voice best suited for storytelling is Onyx from OpenAI’s TTS. However, pronunciation errors werenoted in all TTS model voices. According to the conducted analysis, the system produces diverse stories that promote values among Spanish-speaking children, thus emphasizing the importance of inclusivity for individuals with different abilities. It is noteworthy that no inappropriate content for children was found in any of the storiesEn este artículo se presenta el diseño completo y la evaluación de un sistema cuentacuentos digital destinado a niños de entre 4 y 6 años en Latinoamérica. Este sistema está basado en inteligencia artificial generativa.
Se realizaron pruebas que abarcaron el funcionamiento del sistema, la diversidad de contenidos, los tiempos de generación, la evaluación de voz, entonación, velocidad y calidad de pronunciación. Los resultados confirman que el sistema funciona correctamente y es intuitivo. Las historias generadas muestran un alto grado de diversidad, ya que al calcular los índices de Jaccard, el valor máximo encontrado fue de 0.2 en las evaluaciones de 30 cuentos analizados; como era de esperarse, los tiempos de generación aumentan conforme se incrementa la longitud de cuentos. Se identificó que la voz que mejor se adapta para contar los cuentos es Onyx de la TTS de OpenAI. Sin embargo, se observaron errores de pronunciación en todas las voces del modelo TTS.
De acuerdo con el análisis realizado, el sistema crea historias diferentes, que promueven valores en los niños de habla hispana, fomentando la importancia de la inclusión de personas con capacidades diferentes. Cabe destacar que en ningún cuento se encontró contenido no apto para niños
Optimización de la integridad estructural de las estaciones de ala de aeronaves de combate: un enfoque de análisis de elementos finitos
Get PDFModern fighter aircraft are equipped with multiple stations on the fuselage and under the wings to accommodate various external stores, both jettisonable and non-jettisonable. Each configuration undergoes airworthiness certification, including structural analysis of individual stations within the carriage flight envelope. This study focuses on the structural analysis of a fighter aircraft wing station within this specified envelope. To perform this analysis, the wing station is extracted from the comprehensive global wing model, creating a sub-model with equivalent stiffness properties. Utilizing ANSYS Workbench®, Finite Element Analysis (FEA) is conducted for critical load cases to determine the Factor of Safety (FoS). The initial analysis reveals that the wing station has an FoS of 1.2 under the maximum design load. Prestressed modal and buckling analyses indicate a 10% increase in stiffness due to stress-stiffening effects. To further enhance load-carrying capacity, parametric design changes are introduced. Increasing the bolt diameter from 8 mm to 10 mm raises the FoS to 1.33, resulting in an 8% increase in the maximum load-carrying capacity of the wing station. This comprehensive approach, employing FEA, ensures the wing’s structural integrity under static load conditions within the carriage envelope. The study\u27s findings support the wing station\u27s enhanced performance and contribute to safer and more efficient aircraft operations.Los aviones de combate modernos están equipados con múltiples estaciones en el fuselaje y debajo de las alas para acomodar varios almacenes externos, tanto descartables como no descartables. Cada configuración se somete a una certificación de aeronavegabilidad, incluido un análisis estructural de las estaciones individuales dentro de la envolvente de vuelo del transporte. Este estudio se centra en el análisis estructural de una estación de ala de un avión de combate dentro de esta envolvente especificada.Para realizar este análisis, la estación del ala se extrae del modelo global integral del ala, creando un submodelo con propiedades de rigidez equivalentes. Utilizando ANSYS Workbench®, se realiza un análisis de elementos finitos (FEA) para casos de carga críticos para determinar el factor de seguridad (FoS). El análisis inicial revela que la estación del ala tiene un FoS de 1,2 bajo la carga máxima de diseño. Los análisis modales y de pandeo pretensados indican un aumento del 10 % en la rigidez debido a los efectos de rigidez por tensión. Para mejorar aún más la capacidad de carga, se introducen cambios de diseño paramétrico. El cambio del diámetro del perno de 8 mm a 10 mm incrementa el FoS a 1,33, lo que da como resultado un aumento del 8 % en la capacidad máxima de carga de la estación del ala. Este enfoque integral, que emplea FEA, garantiza la integridad estructural del ala bajo condiciones de carga estática dentro de la envolvente del carro. Los hallazgos del estudio respaldan el rendimiento mejorado de la estación del ala y contribuyen a operaciones de aeronaves más seguras y eficientes
Análisis experimental de la cinemática en la colisión elástica entre dos cuerpos durante el tiempo de contacto
Get PDFThe elastic collision between two bodies is a fleeting event challenging to observe due to its infinitesimally short contact time, usually lasting mere hundredths or even thousandths of a second. This brief duration poses significant challenges for accurately measuring velocities and impulsive forces and establishing representative functions. Consequently, this study aims to address these challenges. Experimental measurements of velocity, acceleration, and force changes during the contact period are crucial for validating theoretical models and functions that accurately represent the dynamics of collisions under realistic conditions. These measurements are critical in optimizing the activation response of airbag and restraint systems in vehicles and are fundamental in reconstructing physical scenarios of accidents. The experiments were conducted in a practical computer-assisted laboratory, utilizing wireless sensors embedded within the test vehicles and positioned on a low-friction track. The collision setup was designed to be horizontal and frontal, ensuring that the bodies involved did not undergo permanent deformations. The primary methodology adopted in this analysis integrates both quantitative and qualitative approaches, focusing on collecting and analyzing numerical data to identify patterns and establish mathematical relationships between variables. This integrated approach offers a more comprehensive understanding of the kinematics of colliding vehicles during the contact period.La colisión elástica entre dos cuerpos es un evento rápido y difícil de observar, dado que el tiempo de contacto es infinitesimal, del orden de centésimas o incluso milésimas de segundo, por lo que surge el desafío de medir con precisión las velocidades y fuerzas impulsivas, así como establecer funciones representativas. En este trabajo se propone abordar precisamente ese objetivo. Las mediciones experimentales de la variación de la velocidad, aceleración y fuerza, durante el tiempo de contacto, desempeñan un papel esencial en la validación de modelos teóricos y funciones que describen el comportamiento de las colisiones en situaciones del mundo real. Estas mediciones permiten optimizar la respuesta de activación de los airbags, sistemas de retención en los automóviles, hasta reconstruir accidentes desde el punto de vista de la Física. La experimentación se llevó a cabo en un laboratorio práctico asistido por computadora, empleando sensores inalámbricos incorporados en los carros de prueba y dispuestos sobre una pista de bajo coeficiente de rozamiento. El escenario de la colisión fue horizontal y frontal, sin que los cuerpos sufrieran deformaciones permanentes. La metodología principal utilizada en este análisis es cuantitativa y cualitativa, enfocándose en la recopilación y estudio de datos numéricos para identificar patrones y relaciones matemáticas entre las variables. Este enfoque combinado permite una comprensión más completa de la cinemática de los carros en colisión durante el tiempo de contacto