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Algoritmos de optimización para secuenciación adaptativa de rutas reales en entregas de última milla
Get PDFThis article explores the design and application of machine learning techniques to enhance traditional approaches for solving NP-hard optimization problems. Specifically, it focuses on the Last-Mile Routing Research Challenge (LMRRC), supported by Amazon and MIT, which sought innovative solutions for cargo routing optimization. While the challenge provided travel times and zone identifiers, the dependency on these factors raises concerns about the algorithms’ generalizability to different contexts and regions with standard delivery services registries. To address these concerns, this study proposes personalized cost matrices that incorporate both distance and time models, along with the relationships between delivery stops. Additionally, it presents an improved approach to sequencing stops by combining exact and approximate algorithms, utilizing a customized regression technique alongside fine-tuned metaheuristics and heuristics refinements. The resulting methodology achieves competitive scores on the LMRRC validation dataset, which comprises routes from the USA. By carefully delineating route characteristics, the study enables the selection of specific technique combinations for each route, considering its geometrical and geographical attributes. Furthermore, the proposed methodologies are successfully applied to real-case scenarios of last-mile deliveries in Montevideo (Uruguay), demonstrating similar average scores and accuracy on new testing routes. This research contributes to the advancement of last-mile delivery optimization by leveraging personalized cost matrices and algorithmic refinements. The findings highlight the potential for improving existing approaches and their adaptability to diverse geographic contexts, paving the way for more efficient and effective delivery services in the future.Este artículo explora el diseño y aplicación de técnicas de aprendizaje automático para mejorar los enfoques tradicionales y así resolver problemas de optimización NP-hard. En particular, se enfoca en el Last-Mile Routing Research Challenge (LMRRC), apoyado por Amazon y MIT, que buscaba soluciones innovadoras para la optimización de rutas de carga. Si bien el desafío proporcionó tiempos de viaje e identificadores de zona, la dependencia de estos factores plantea preocupaciones sobre la generalización de los algoritmos a diferentes contextos y regiones con registros de servicios de entrega estándar. Para abordar estas interrogantes, este estudio propone matrices de costos personalizadas que incorporan modelos de distancia y tiempo, junto con las relaciones entre las paradas de entrega. Además, presenta enfoques mejorados para la secuenciación de paradas mediante la combinación de algoritmos exactos y aproximados, utilizando técnicas de regresión personalizada junto con metaheurísticas y refinamientos heurísticos ajustados. La metodología resultante logra puntajes competitivos en el conjunto de datos de validación LMRRC, que usa rutas de EE. UU. Al delinear cuidadosamente las características de la ruta, el estudio permite la selección de combinaciones de técnicas específicas para cada ruta, considerando sus atributos geométricos y geográficos. Además, las metodologías propuestas se aplican con éxito a escenarios de casos reales de entregas en Montevideo (Uruguay), demostrando puntajes promedio y precisión similares en nuevas rutas de prueba. Esta investigación contribuye al avance de la optimización de la entrega de última milla al aprovechar matrices de costos personalizadas y refinamientos algorítmicos. Los hallazgos resaltan el potencial para mejorar los enfoques existentes y su adaptabilidad a diversos contextos geográficos, allanando el camino para servicios de entrega más eficientes y efectivos en el futuro
Sistemas de gas licuado de petróleo: una revisión sobre lineamientos de diseño y dimensionamiento
Get PDFLiquefied Petroleum Gas (LPG) is a fossil fuel widely used in residential, commercial, and industrial applications. LPG systems must be designed and sized under minimum safety standards, which are established in national and international regulations. An LPG system is composed of fuel storage containers, pipelines, valves, meters, consumption equipment, and protection and safety elements. These must be sized and selected to withstand the action of the fuel gas and the working conditions to which they will be subjected. This document presents a review of the most important points to consider in the design and sizing of an LPG system based on the most representative international regulations.El gas licuado de petróleo (GLP) es un combustible de origen fósil ampliamente utilizado en aplicaciones residenciales, comerciales e industriales. Los sistemas de GLP deben diseñarse y dimensionarse bajo estándares mínimos de seguridad, los cuales son establecidos en normativas nacionales e internacionales. Un sistema de GLP está conformado por recipientes de almacenamiento del combustible, tuberías, válvulas, medidores, equipos de consumo y elementos de protección y seguridad. Estos deben ser dimensionados y seleccionados para soportar la acción del gas combustible y las condiciones de trabajo a las que serán sometidos. En este documento se presenta una revisión de los puntos más importantes a tener en cuenta en el diseño y dimensionamientos de un sistema de GLP a partir de las normativas más representativas a nivel internacional
Diagnóstico de cáncer oral mediante algoritmos de aprendizaje profundo
Get PDFThe aim of this study was to use deep learning for the automatic diagnosis of oral cancer, employing images of the lips, mucosa, and oral cavity. A deep convolutional neural network (CNN) model, augmented with data, was proposed to enhance oral cancer diagnosis. We developed a Mobile Net deep CNN designed to detect and classify oral cancer in the lip, mucosa, and oral cavity areas. The dataset comprised 131 images, including 87 positive and 44 negative cases. Additionally, we expanded the dataset by varying cropping, focus, rotation, brightness, and flipping. The diagnostic performance of the proposed CNN was evaluated by calculating accuracy, precision, recall, F1 score, and area under the curve (AUC) for oral cancer. The CNN achieved an overall diagnostic accuracy of 90.9% and an AUC of 0.91 with the dataset for oral cancer. Despite the limited number of images of lips, mucosa, and oral cavity, the CNN method developed for the automatic diagnosis of oral cancer demonstrated high accuracy, precision, recall, F1 score, and AUC when augmented with data.El propósito de este estudio fue diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizando aprendizaje profundo. Se propuso un modelo de red neuronal convolucional (CNN) profunda con aumento de datos para el diagnóstico de enfermedades bucodentales. Se desarrolló una CNN profunda de MobileNet para detectar y clasificar la enfermedad de cáncer oral en la zona de los labios, mucosa y cavidad oral. El conjunto de datos de 131 imágenes de labios, mucosa y cavidad oral estaba compuesto por 87 casos positivos y 44 casos negativos. Además, el número de imágenes se multiplicó mediante cambios de corte, enfoque, rotación, brillo y volteo. Se evaluó el rendimiento de diagnóstico de la CNN propuesta a través del cálculo de la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el AUC (Área bajo la curva) para la enfermedad de cáncer oral. El rendimiento general del diagnóstico de la enfermedad de cáncer oral alcanzó el 90,9 % de exactitud y 0,91 AUC usando la CNN con el conjunto de datos. El método CNN desarrollado para diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral usando aumento de datos mostró una alta exactitud, precisión, recuperación, puntaje F1 y AUC a pesar del número limitado de imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizadas
Reutilización de baterías de vehículos eléctricos para aplicaciones de segunda vida en sistemas eléctricos de potencia con una alta penetración de energía renovable: una revisión sistemática de la literatura
Get PDFThis article presents a systematic literature review on the reuse of electric vehicle batteries (EVB) for second-life applications in power systems. The end-oflife of these batteries represents a major environmental problem due to their composition and materials. The study aims to analyze the reuse of EVBs as a sustainable alternative for the environment. Additionally, it seeks to provide complementary services to facilitate the incorporation of intermittent unconventional renewable generation into the electrical grid. Through an exhaustive search of scientific publications indexed in prestigious digital catalogs and their subsequent systematic treatment, a selected group of 49 scientific articles published between 2018 and 2023 have been found in which the different opportunities, benefits and limitations of second-life energy storage systems oriented to boost a circular economy have been identified. The study concludes that, although the reuse of batteries has not yet been fully addressed or implemented due to existing challenges in terms of technology, costs, and regulations, it is of utmost importance to delve deeper into its analysis to improve efficiency and reduce the environmental impacts associated with the manufacturing, use, and disposal of such batteries.Este artículo presenta una revisión sistemática de literatura relativa al tópico reutilización de baterías de vehículos eléctricos (BVE) para aplicaciones de segunda vida en sistemas eléctricos de potencia. El fin del ciclo de vida de estas baterías representa un gran problema ambiental debido a su composición y materiales. El estudio tiene por objeto analizar la reutilización de las BVE como una alternativa sostenible para el medioambiente y, además, para brindar servicios complementarios que faciliten la incorporación de generación renovable no convencional de carácter intermitente a la red eléctrica. A través de una búsqueda exhaustiva de publicaciones científicas indexadas en catálogos digitales prestigiosos y de su posterior tratamiento sistemático, se ha llegado a un número selecto de 49 artículos científicos publicados entre 2018 y 2023. En ellos ha sido posible identificar las diferentes oportunidades, beneficios y limitaciones de los sistemas de almacenamiento de energía de segunda vida orientadas a impulsar una economía circular. El estudio concluye que, si bien la reutilización de baterías no está plenamente tratada ni implementada, debido a que aún enfrenta desafíos en términos de tecnología, costos y regulaciones, es de gran importancia profundizar su análisis para mejorar la eficiencia y disminuir los impactos ambientales que provocan su fabricación, uso y desecho
Inspección de subestaciones eléctricas: YOLOv5 en la identificación de puntos calientes mediante imágenes térmicas
Get PDFSubstations are key facilities within an electrical system, untimely failures tend to cause low quality and negative effects on the electrical supply. An early indicator of potential electrical equipment failure is the appearance of hot spots; therefore, its detection and subsequent programmed correction avoids incurring in major failures and unnecessary operation stops. In this research, 64 experiments of the YOLOv5 algorithm were carried out, with the purpose of proposing an automated computer vision mechanism for the detection of hot spots in thermal images of electrical substations. The best results show a mAP value of 81.99%, which were obtained with the YOLOv5m algorithm and the transfer learning application. These results leave a basis to deepen and improve the performance of the algorithm by varying other hyperparameters to those considered in this study.Las subestaciones son instalaciones clave dentro de un sistema eléctrico; las fallas intempestivas tienden a causar baja calidad y efectos negativos del suministro eléctrico. Un indicador temprano de posibles fallas en los equipos eléctricos es la aparición de puntos calientes; por lo que su detección y posterior corrección programada evita incurrir en fallas mayores y paradas de operación innecesarias. En esta investigación se realizaron 64 experimentos del algoritmo YOLOv5, con la finalidad de proponer un mecanismo automatizado de visión por computadora para la detección de puntos calientes en imágenes térmicas de subestaciones eléctricas. Los mejores resultados muestran un valor mAP de 81,99 %, los cuales se obtuvieron con el algoritmo YOLOv5m y la aplicación de transfer learning. Estos resultados dejan una base para profundizar y mejorar el desempeño del algoritmo, variando otros hiperparámetros a los considerados en el presente estudio
Respuesta a la tensión/compresión del acero inoxidable 316L fabricado por manufactura aditiva
Get PDFAdditive manufacturing has evolved from a rapid prototyping technology to a technology with the ability to produce highly complex parts with superior mechanical properties than those obtained conventionally. The processing of metallic powders by means of a laser makes it possible to process any type of alloy and even metal matrix composites. The present work analyzes the tensile and compressive response of 316L stainless steel processed by laser-based powder bed fusion. The resulting microstructure was evaluated by optical microscopy. Regarding the mechanical properties, the yield strength, ultimate tensile strength, percentage of elongation before breakage, compressive strength and microhardness were determined. The results show that the microstructure is constituted by stacked micro molten pools, within which cellular sub-grains are formed due to the high thermal gradient and solidification rate. The compressive strength (1511.88 ± 9.22 MPa) is higher than the tensile strength (634.80 ± 11.62 MPa). This difference is mainly associated with strain hardening and the presence of residual stresses. The initial microhardness was 206.24 ± 11.96 HV; after the compression test, the hardness increased by 23%.La fabricación aditiva ha evolucionado desde una tecnología de prototipado rápido hasta una con la capacidad de producir piezas altamente complejas con propiedades mecánicas que superan las logradas de manera convencional. El procesamiento de polvos metálicos mediante tecnología láser permite el tratamiento de una amplia gama de aleaciones e incluso materiales compuestos. Este estudio analiza la respuesta a tracción y compresión del acero inoxidable 316L fusionado mediante fusión selectiva láser. La microestructura resultante fue analizada mediante microscopía óptica. En cuanto a las propiedades mecánicas, se determinaron la resistencia a la fluencia, la resistencia última a la tracción, el porcentaje de elongación antes de la fractura, la resistencia a la compresión y la microdureza. Los resultados muestran que la microestructura está compuesta por micropiletas fundidas apiladas, dentro de las cuales se generan subgranos celulares debido al alto gradiente térmico y la alta velocidad de solidificación. La resistencia a la compresión (1511.88 ± 9.22 MPa) es superior a la resistencia a tracción (634.80 ± 11.62 MPa). Esta diferencia está principalmente asociada con el endurecimiento por deformación y las tensiones residuales. La microdureza inicial fue de 206.24 ± 11.96 HV, y después de la prueba de compresión, la dureza aumentó en un 23 %
Evaluación de un modelo de optimización no lineal para el despacho económico de microrredes aisladas
Get PDFThe present research work shows the optimal energy management of an isolated microgrid based on non-conventional renewable energy sources. For which an economic dispatch problem is proposed that seeks to supply the electrical demand at the lowest possible operating cost, based on a mixed integer nonlinear optimization problem. The nonlinearity of the algorithm is presented by including the characteristic equation of the real operation of the generating set in the optimization model. The input data to the economic office such as solar radiation and wind speed were obtained from the NASA platform located on Santa Cruz Island, Galapagos province, Ecuador. In addition, the electricity demand data was obtained from real measurements of the sector. The economic dispatch problem has been determined for 12, 24 and 168 hours respectively, obtaining a proportional energy distribution for each case of 50.40% supplied by the photovoltaic generator, 23.92% by the diesel generator, 17.14% by the battery bank and 5.53% by the wind generator, so the demand was supplied in its entirety, meeting the objective that the generating set does not present intermittencies and obtaining the lowest operating cost of the system.El presente trabajo de investigación muestra la gestión óptima de la energía de una microrred aislada basada en fuentes de energía renovable no convencional. Para lo cual se plantea un problema de despacho económico que busca abastecer la demanda eléctrica al menor costo de operación posible, a partir de un problema de optimización no lineal entero mixto. La no linealidad del algoritmo se presenta al incluir la ecuación característica del funcionamiento real del grupo electrógeno en el modelo de optimización. Los datos de entrada al despacho económico como radiación solar y velocidad del viento fueron obtenidos de la plataforma de la NASA situada sobre la isla Santa Cruz, provincia de Galápagos, Ecuador. Además, los datos de la demanda eléctrica fueron obtenidos de mediciones reales del sector. El problema de despacho económico se ha resultado para 12, 24 y 168 horas respectivamente, obteniendo una distribución energética proporcional para cada caso del 50.40 % suministrada por el generador fotovoltaico, 23.92 % por el generador diésel, 17.14 % por el banco de baterías y 5.53 % por el generador eólico, por lo que la demanda fue abastecida en su totalidad cumpliendo con el objetivo de que el grupo electrógeno no presente intermitencias y obteniendo el menor costo de operación del sistema
Incidencia del aire acondicionado automotriz en el índice de consumo de combustible en vehículo de encendido provocado en una ruta de la Amazonía ecuatoriana
Get PDFIn recent years the environment has been affected by pollution produced by vehicles. The objective of this research project was to determine the incidence of air conditioning (A/C) in the vehicular fuel consumption index in the Shushufindi canton, through real traffic tests, Efficient driving mode and the use of Extra and Super gasoline, for the selection of the best alternative. The study was carried out on a route with a greater flow of vehicles, especially during normal (9:00 am) and beak (5:00 pm) hours, which comprises 16.17 km; for which used gasoline Extra (85 octane) and Super (92 octane). Data collection was carried out using an OBD2 ELM 327 system. The results obtained in the characterization of the representative mixed cycle at 9:00 am, a maximum speed of 81 km/h and an average speed of 39 km/h were obtained in a time of 1446 s route; while the mixed cycle at 5:00 pm the maximum speed is 70 km/h and an average speed of 37 km/h with a travel time of 1632 s. The lowest fuel consumption index was evidenced in normal hours, without A/C and Extra fuel (T3) with values between 0.0584 - 0.060 (L/km), and in normal hours, without A/C and super fuel (T7) that are between 0.0561-0.0585 (L/km).En los últimos años, el ambiente se ha visto afectado a causa de la contaminación producida por los vehículos. El presente proyecto de investigación tuvo como objetivo determinar la incidencia del aire acondicionado (A/C) en el índice de consumo de combustible vehicular en el cantón Shushufindi, por medio de pruebas reales de tráfico, modo de conducción eficiente y empleo de gasolina extra y súper, para la selección de la mejor alternativa. El estudio se realizó en una ruta de mayor flujo de vehículos, especialmente en la hora normal (9 a. m.) y pico (5 p. m.) que comprende 16.17 km, para ello se utilizó el combustible Extra (85 octanos) y Súper (92 octanos). La toma de datos se ejecutó mediante un sistema OBD2 ELM 327. Los resultados obtenidos en la caracterización del ciclo mixto representativo de 9 a. m. se obtuvo una velocidad máxima de 81 km/h y una velocidad media de 39 km/h en un tiempo de recorrido de 1446 s; mientras que el ciclo mixto de 5 p. m. la velocidad máxima es de 70 km/h y una velocidad media de 37 km/h con un tiempo de recorrido de 1632 s. El menor índice de consumo de combustible se evidenció en el horario normal, sin A/C y combustible extra (T3) siendo sus valores entre 0.0584 – 0.060 (L/km), y en el horario normal, sin A/C y combustible súper (T7) que se encuentran entre 0.0561-0.0585 (L/km)
Optimización del proceso VARTM, para el prototipado de un guardachoque, utilizando materiales compuestos híbridos
Get PDFTo provide an alternative for manufacturing auto parts using composite materials, the Vacuum Assisted Resin Transfer Molding (VARTM) process was utilized to prototype the bumper for the Chevrolet Aveo vehicle. This technique emerges as an alternative for composite material manufacturing, allowing for rapid and high-quality production of advanced composites. In this study, a hybrid composite material reinforced with fiberglass, cabuya fiber, IN2 epoxy resin, an infusion mesh, peel ply, and a vacuum bag was employed. To optimize the VARTM process in bumper prototyping, several simulations of resin flow were conducted with different locations of resin injection and vacuum entry points. Autodesk Moldflow Insight software facilitated the modification and addition of resin injection points to observe the flow evolution, thus determining the filling time for each proposed design. Six different designs were applied for the bumper mold filling. The proposed linear flow design reduced the total filling time of the bumper mold by 81.56% compared to the other five designs analyzed. The result of the numerical simulation was validated through the experimental process, where a high degree of concordance in the mold filling time was achieved between both methods.Con el fin de brindar una alternativa para la manufactura de autopartes utilizando materiales compuestos, se aplicó el proceso VARTM en el prototipado del guardachoque del vehículo Chevrolet Aveo. Esta técnica surge como una alternativa para la fabricación de materiales compuestos, ya que permite realizar una producción rápida y de alta calidad de compuestos avanzados. En el presente estudio, se utilizó un material compuesto híbrido reforzado con fibra de vidrio, cabuya, resina epóxica IN2, una malla de infusión, peel ply y una bolsa de vacío. Para la optimización del proceso VARTM en el prototipado del guardachoque, se llevaron a cabo varias simulaciones de flujo de resina con distintas ubicaciones de los puntos de entrada de resina y de vacío. El software Autodesk Moldflow Insight permitió modificar y agregar puntos de entrada de resina con el fin de observar la evolución del flujo y de esta forma llegar a determinar el tiempo de llenado para cada diseño planteado. Se aplicaron seis diseños diferentes para el llenado del molde del guardachoque. El diseño propuesto de flujo lineal reduce un 81,56 % el tiempo total de llenado del molde del guardachoque en comparación con los otros 5 diseños analizados. El resultado de la simulación numérica fue validado mediante la experimentación del proceso, donde se obtuvo una gran concordancia del tiempo de llenado del molde entre ambos métodos