Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología

DETERMINATION OF OPTIMAL FORMATS FOR DIGITAL IMAGE COMPRESSION

Resumen El objetivo de este trabajo fue el determinar la influencia de diferentes formatos de imagen y herramientas que se utilizan para la compresión en el tamaño final de las mismas, para conocer cuáles son los formatos óptimos para la compresión. La muestra estuvo conformada por cinco archivos de imágenes digitales con extensión .bmp, tomadas en diferentes escenarios y horas a criterio del investigador. La técnica empleada fue el análisis de archivos de imágenes digitales y como instrumento una matriz de doble entrada, donde se registraron las conversiones de los archivos .bmp a seis diferentes extensiones de archivos de imágenes, con cuatro diferentes herramientas de manipulación de archivos de imágenes. El diseño experimental fue factorial, donde los dos factores fueron los formatos y las herramientas de compresión de imágenes y la variable dependiente, el tamaño final del archivo de imagen. Se aplicó análisis estadístico ANOVA factorial con α = 0,05. Se obtuvo que el formato de menor tamaño fue el .jpg al utilizar como herramienta el Illustrator y el de mayor tamaño el .psd, también obtenido con el Illustrator. El análisis estadístico mostró que el factor formato influye de forma significativa en el tamaño final de las imágenes (p < 0,05) y el factor herramienta no muestra influencia significativa en el tamaño de las imágenes (p > 0,05), como tampoco es significativa la interacción entre los factores. Se concluye que independientemente de la herramienta que se utilice, es el formato de la imagen lo que influye en el tamaño final.

Abstract The objective was to determine the influence of different image formats and tools used for compression on the final size of the images, to know which are the optimal formats for compression. The sample was made up of five digital image files with BMP extension, taken in different scenarios and at different times at the researcher’s discretion. The technique used was the analysis of digital image files and as an instrument a double input matrix, where the conversions of BMP files to six different extensions of image files were registered, with four different tools for manipulation of image files. The experimental design was factorial, where the two factors were the image compression formats and tools and the dependent variable the final image file size. Factorial ANOVA statistical analysis was applied with α = 0.05. It was obtained that the format of smaller size was the JPG when using as tool the Illustrator and the one of greater size the one of greater extension the PSD also obtained with the Illustrator. The statistical analysis showed that the format factor significantly influences the final size of the images (p < 0.05) and the tool factor does not show significant influence on the size of the images (p > 0.05), nor is the interaction between the factors significant. It is concluded that regardless of the tool used, it is the image format that influences the final size.

LIQUID LEVEL TRACKING FOR A COUPLED TANK SYSTEM USING QUASI-LPV CONTROL

Resumen En este artículo se propone un procedimiento de programación de ganancias basado en un modelado cuasi-LPV de un sistema no lineal de tanques acoplados para seguir el nivel de líquido con error en estado estacionario nulo. Las no linealidades están representadas directamente por un vector de parámetros que varía dentro de un conjunto acotado por los límites físicos del nivel del sistema de tanques. Esto permite un modelado exacto del sistema no lineal utilizando un modelo lineal de parámetros variantes. Luego, se diseñan controladores lineales de realimentación de estado en los vértices extremos del conjunto acotado. El controlador global corresponde a un promedio ponderado de las contribuciones locales. Esta ponderación depende de los valores instantáneos del vector de parámetros. Para implementar el promedio ponderado de los controladores lineales, se proponen dos mecanismos de interpolación. Los resultados obtenidos muestran la efectividad del método.

Abstract This article proposes a gain-scheduling procedure based on quasi-LPV modeling for a nonlinear coupled tank system to track the liquid level with zero steadystate error. The nonlinearities are directly represented by a parameter vector that varies within a bounded set constrained by the physical limits of the tank system levels. This approach enables accurate nonlinear system modeling using a linear parameter-varying model. State-feedback linear controllers are designed at the extreme vertices of the bounded set. The global controller is derived as the weighted average of local controller contributions, with the weighting determined by the instantaneous values of the parameter vector. Two interpolation mechanisms are proposed to implement this weighted averaging of the linear controllers. The results confirm the effectiveness of the proposed method in achieving accurate liquid level trackin

APPLICATION OF MANETS AS A COMMUNICATION SYSTEM FOR SUSTAINABLE MOBILITY

Resumen En este artículo se presenta una arquitectura basada en el paradigma MANET (Mobile Ad Hoc Network) como un sistema de comunicación de emergencia entre usuarios de bicicletas eléctricas. La solución consta de cuatro nodos móviles que representan a los usuarios y un nodo fijo principal, que emula una estación de anclaje de bicicletas. Esta arquitectura permite la comunicación multisalto entre los nodos, utilizando los protocolos de enrutamiento proactivos OLSR (Optimized Link State Routing) y BATMAN (Better Approach to Mobile Ad Hoc Networking). El estudio se dividió en tres etapas principales. Primero, se hizo un análisis del medio inalámbrico para determinar la distancia máxima de transmisión y el bitrate máximo entre dos nodos. Posteriormente, se caracterizó el comportamiento del throughput en una configuración multisalto conformada por cuatro nodos con el fin de establecer la capacidad de la red en términos de ancho de banda. Finalmente, se implementó una aplicación web para la transmisión de tráfico de audio y texto. En cuanto a la evaluación de la propuesta, se diseñaron dos escenarios que emulan la integración de un nuevo ciclista a la red y la comunicación entre dos usuarios en movimiento. Los resultados revelan que OLSR proporciona una mejor operación del sistema, con un throughput de 2.54 Mbps a 3 saltos y un PRR (Packet Reception Rate) superior al 96 %. Además, garantiza un delay dentro de la recomendación G.114 de la ITU-T (International Telecommunication Union-Telecommunication) para una comunicación bidireccional.

Abstract This paper presents an architecture based on the MANET (Mobile Ad Hoc Network) paradigm as an emergency communication system between users of electric bicycles. The solution consists of 4 mobile nodes representing the users and a main fixed node, which emulates a bicycle docking station. This architecture allows multi-hop communication between the nodes, using the proactive routing protocols OLSR (Optimized Link State Routing) and BATMAN (Better Approach to Mobile Ad Hoc Networking). The study was divided into 3 main stages. First, an analysis of the wireless medium was performed to determine the maximum transmission distance and the maximum bitrate between 2 nodes. Subsequently, the throughput behavior was characterized in a multihop configuration consisting of 4 nodes in order to establish the network capacity in terms of bandwidth. Finally, a web application was implemented for the transmission of audio and text traffic. Regarding the evaluation of the proposal, two scenarios were designed to emulate the integration of a new cyclist to the network and the communication between two users in motion. The results reveal that OLSR provides a better system operation, with a throughput of 2.54 Mbps at 3 hops and a PRR (Packet Reception Rate) higher than 96%. In addition, it guarantees a delay within the ITU-T (International Telecommunication Union-Telecommunication) G.114 recommendation for bidirectional communication.

PROTOTYPE OF A REMOTELY CONTROLLED MULTICHANNEL SURFACE MUSCLE STIMULATOR

Resumen 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.

Abstract Multichannel 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’s ability to generate controlled stimulation sequences in hand muscles. The prototype’s functional and experimental performance suggests its potential application in artificial motor control research.

CONTACT PATCHES OF RADIAL TIRES WITH DIFFERENT LENGTH-TO-WIDTH RATIOSUNDER STATIC LOADS

Resumen La relación de aspecto de los neumáticos influye significativamente en el área de contacto de la banda de rodadura, afectando el rendimiento de conducción y manejo del vehículo. Este estudio analiza el efecto de neumáticos radiales con diferentes relaciones de longitud y diámetro en las manchas de contacto bajo diversas cargas o presiones de inflado. Se evaluaron el tamaño, forma y distribución de presión en neumáticos con relaciones de aspecto de 55 %, 60 %, 65 %, 70 % y 75 %, mediante cinco modelos de elementos finitos. El modelo 205/55R16 fue validado experimentalmente. Los resultados indican que, al aumentar la relación de aspecto, la longitud de contacto a lo largo del eje del neumático disminuye, mientras que la anchura en la dirección de rodadura aumenta. Bajo la misma carga estática, el área de contacto varía poco entre relaciones de aspecto diferentes. Sin embargo, con mayor relación longitud-anchura, el ancho de la banda de rodadura disminuye y la longitud aumenta. Asimismo, la forma de la mancha de contacto cambia de silla de montar a tambor de cintura. Los máximos valores de tensión de contacto normal se localizan en los hombros para relaciones de aspecto de 55 %, 60 % y 65 %, y en el centro de la banda para relaciones de 70 % y 75 %. La principal influencia de la relación de aspecto radica en el tamaño del contacto.

Abstract The aspect ratio of tires significantly influences the tread contact patch, which is closely related to the vehicle’s driving performance and handling. This study investigates the effect of radial tires with varying aspect ratios on contact patches under different loads and inflation pressures. The size and shape of the contact patches, along with the pressure distribution in tires with different aspect ratios, were analyzed. Five finite element tire models with aspect ratios of 55%, 60%, 65%, 70%, and 75% were developed. The simulation models of 205/55R16 were validated against experimental results. The findings reveal that as the aspect ratio increases, the contact length along the tire’s axial direction decreases, while the contact width along the rolling direction increases. Minimal differences in contact area were observed among tires with different aspect ratios under the same static load. For a given load, as the length-to-width ratio increases, the tread width of the contact patch decreases, while its length increases. Additionally, with an increasing length-to-width ratio, the contact patch shape transitions from a saddle to a barrel-like form. The maximum normal contact stress occurs at the shoulder of the tire for aspect ratios of 55%, 60%, and 65%, but shifts to the center of the tread for aspect ratios of 70% and 75%. The primary influence of the aspect ratio is on the contact size.

A COMPREHENSIVE EVALUATION OF AI TECHNIQUES FOR AIR QUALITY INDEX PREDICTION: RNNS AND TRANSFORMERS

Resumen Este estudio evalúa la eficacia de las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos basados en transformadores para predecir el índice de calidad del aire (ICA). La investigación compara los modelos RNN tradicionales, incluidos los de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y la unidad recurrente controlada (GRU), con arquitecturas avanzadas de transformadores. El estudio utiliza datos de una estación meteorológica en Cuenca, Ecuador, centrándose en contaminantes como CO,NO2,O3, PM2.5 y SO2. Para evaluar el rendimiento de los modelos, se utilizaron métricas clave como el error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de determinación (R2). Los resultados del estudio muestran que el modelo LSTM fue el más preciso, alcanzando un R2 de 0,701, un RMSE de 0,087 y un MAE de 0,056. Esto lo convierte en la mejor opción para capturar dependencias temporales en los datos de series temporales complejas. En comparación, los modelos basados en transformadores demostraron tener potencial, pero no lograron la misma precisión que los modelos LSTM, especialmente en datos temporales más complicados. El estudio concluye que el LSTM es más eficaz en la predicción del ICA, equilibrando tanto la precisión como la eficiencia computacional, o que podría ayudar en intervenciones para mitigar la contaminación del aire.

Abstract This study evaluates the effectiveness of Recurrent Neural Networks (RNNs) and Transformer-based models in predicting the Air Quality Index (AQI). Accurate AQI prediction is critical for mitigating the significant health impacts of air pollution and plays a vital role in public health protection and environmental management. The research compares traditional RNN models, including Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks, with advanced Transformer architectures. Data were collected from a weather station in Cuenca, Ecuador, focusing on key pollutants such as CO,NO2,O3, PM2.5, and SO2. Model performance was assessed using Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the Coefficient of Determination (R2). The findings reveal that the LSTM model achieved superior performance, with an R2 of 0.701, an RMSE of 0.087, and an MAE of 0.056, demonstrating superior capability in capturing temporal dependencies within complex datasets. Conversely, while Transformerbased models exhibited potential, they were less effective in handling intricate time-series data, resulting in comparatively lower accuracy. These results position the LSTM model as the most reliable approach for AQI prediction, offering an optimal balance between predictive accuracy and computational efficiency. This research contributes to improving AQI forecasting and underscores the importance of timely interventions to mitigate the harmful effects of air pollution.

COMPARATIVE STUDY OF COOLING STRATEGIES IN A LITHIUM-ION BATTERY MODULE FOR THERMAL RUNAWAY PREVENTION USING CFD

Resumen En este estudio se evalúa el comportamiento térmico ante condiciones de fuga térmica de tres arreglos de celdas de iones de litio con distintos sistemas de enfriamiento: aire, agua y material de cambio de fase (PCM). Se utilizaron 16 celdas cilíndricas de tipo 18650 con una capacidad de 2.15 Ah. La geometría 1 tiene una forma de rombo irregular, mientras que las geometrías 2 y 3 tienen una forma de un octágono irregular. Se implementaron simulaciones numéricas CFD empleando el software ANSYS Fluent mediante la aplicación del modelo de abuso térmico basado en un enfoque multidimensional multiescala y el modelo empírico NTGK. Se ejecutaron simulaciones transientes considerando convección forzada y natural. Los resultados muestran que, para las condiciones dadas en el estudio, el enfriamiento natural por aire no previene la fuga térmica, mientras que el agua y PCM sí la previenen, al igual que la convección forzada con aire y agua.

Abstract This study investigates the thermal behavior of three lithium-ion battery configurations under thermal runaway conditions, focusing on cooling systems based on air, water, and phase change materials (PCM). The analysis was conducted using sixteen cylindrical 18650 cells, each with a capacity of 2.15 Ah. The battery arrangements include Geometry 1, characterized by an irregular rhomboid shape, and Geometry 2, which adopts an irregular octagonal shape. Numerical simulations were carried out using Computational Fluid Dynamics (CFD) tools in ANSYS Fluent, employing a thermal abuse model rooted in a multidimensional, multiscale approach, and incorporating the empirical Newman-Tiedemann-Gauthier-Kim (NTGK) model. Transient simulations were performed under forced and natural convection scenarios to capture dynamic thermal behavior. The findings reveal that natural air cooling fails to prevent thermal runaway under the studied conditions. In contrast, water and PCM-based cooling systems effectively mitigate thermal runaway risks. Furthermore, forced convection with air and water significantly enhances thermal management and successfully prevents thermal runaway.

CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DIABETIC RETINOPATHY DETECTION

Resumen 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.

Abstract The 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’ 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.

DESIGN OF A EDUCATIONAL ELECTRICAL ENERGY CONSUMPTION METER FOR RESIDENTIAL USE

Resumen Este trabajo presenta el diseño e implementación de un sistema de medición de consumo de energía eléctrica mediante un medidor electrónico interactivo y amigable para el usuario. Este sistema constituye una herramienta didáctica para la enseñanza de instalaciones eléctricas, ofreciendo una experiencia práctica y educativa. El objetivo principal es desarrollar un medidor interactivo para uso residencial que proporcione retroalimentación en tiempo real sobre el consumo energético. Su implementación en instituciones educativas no solo facilita la comprensión de conceptos técnicos, sino que también resulta valiosa en talleres prácticos de vinculación social enfocados en instalaciones eléctricas residenciales. El sistema consta de una batería, un módulo ESP32 para adquirir datos de voltaje y corriente, una pantalla LCD conectada por SPI para visualización local y un módulo wifi que transmite los datos a una base de datos en la nube. Su diseño es reproducible, económico y de código abierto, lo que lo convierte en una solución accesible y versátil. Pruebas realizadas durante cinco meses en laboratorios y domicilios validaron su precisión, con márgenes de error menores al 5% en voltaje, corriente, energía y costos estimados. Los resultados confirman que este medidor interactivo es una herramienta eficaz, viable e interactiva para el monitoreo energético en entornos residenciales.

Abstract This study presents the design and implementation of an interactive, user-friendly electronic meter for energy consumption measurement. The proposed system serves as an educational tool for teaching electrical installations, offering a practical and hands-on learning experience. The primary objective is to develop an interactive meter tailored for residential use, capable of providing real-time feedback on energy consumption. Its deployment in educational institutions enhances the comprehension of technical concepts, while also proving beneficial in community outreach workshops focused on residential electrical systems. The system consists of a battery-powered setup featuring an ESP32 module for voltage and current data acquisition, an SPI-connected LCD screen for local data visualization, and a WiFi module for real-time data transmission to a cloud-based database. Designed to be reproducible, cost-effective, and open source, the system represents an accessible and versatile solution for energy monitoring applications. Validation tests were conducted over five months in both laboratory and residential environments. The results demonstrated high measurement accuracy, with error margins below 5% for voltage, current, energy consumption, and estimated costs. These findings confirm that the developed interactive energy meter is a reliable and effective tool for monitoring residential energy usage while fostering educational and community-based learning experiences.

COMPARATIVE ANALYSIS OF FLOW PATTERNS IN OFF-DESIGN PLANAR AND CONICAL NOZZLE

Resumen En el presente trabajo, el objetivo es determinar el comportamiento de los patrones de flujo del campo de número de Mach y de presión para toberas planas y cónicas fuera de diseño, para el semiángulo de la divergente de 10,85°. Se empleó el código ANSYSFluent R16.2 para simular el campo de flujo con el modelo RANS y el modelo de turbulencia SAS para las condiciones de flujo en estado transitorio, para el rango de relaciones de presión de la tobera de NPR 1,97 a 8,91. Los resultados presentan diferentes patrones de flujo de número de Mach y de presión estática entre ambas toberas, donde los frentes de choque normales no tienen las mismas posiciones para un mismo valor de NPR. El pico máximo de la fluctuación del flujo en la línea central de la divergente de la tobera cónica es Mach 2,844, mientras que en la tobera plana es Mach 2,011, por lo que la velocidad del flujo es menor en la tobera plana. La velocidad del flujo a la salida de la tobera cónica es Mach 2,535, la cual es 27,32 % mayor que la velocidad del flujo en la tobera plana, que tiene Mach 1,991. El área de la garganta de la tobera tiene un efecto significativo para el tránsito del flujo másico, ya que el área de la garganta de la tobera plana es mayor con respecto al de la tobera crónica

Abstract This study aims to analyze the behavior of Mach number and pressure field flow patterns in off-design planar and conical nozzles with a divergent half-angle of 10.85°. Numerical simulations of the flow field were conducted using the ANSYS-Fluent R16.2 software, employing the RANS model and the SAS turbulence model under transient flow conditions. The nozzle pressure ratios (NPR) ranged from 1.97 to 8.91. The results reveal differences in flow patterns, including Mach number and static pressure, between the two nozzle types. Notably, normal shock fronts exhibited varying positions for the same NPR values. The maximum peak flow fluctuation along the centerline of the conical nozzle’s divergent section reached Mach 2.844, compared to Mach 2.011 in the planar nozzle, indicating lower flow velocity in the latter. At the nozzle outlet, the flow velocity of the conical nozzle was Mach 2.535, representing a 27.32% increase compared to the planar nozzle, which achieved Mach 1.991. Additionally, the throat area significantly influenced mass flow transit, with the planar nozzle having a larger throat area than the conical nozzle. These findings provide insights into the impact of nozzle geometry on flow characteristics under off-design conditions.