Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología

ARQUITECTURA DE IOT PARA EL MONITOREO DE EMISIONES DE GASES CONTAMINANTES DE VEHÍCULOS Y SU VALIDACIÓN A TRAVÉS DE MACHINE LEARNING

Resumen 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 neuronal 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.

Abstract This 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.

EVALUACIÓN ESTRUCTURAL DE UN VEHÍCULO TIPO MOTOTAXI USANDO HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN: CASO MÉXICO

Resumen 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.

Abstract The 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 a structural 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/º, 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.

https://doi.org/10.17163/ings.n32.2024.03.

Resumen En la ciudad de Portoviejo, actualmente el uso de vehículos eléctricos (VE) es limitado en comparación con el uso de los convencionales. Sin embargo, debido a la implementación de leyes, reglamentos y regulaciones que impulsan la movilidad eléctrica en el Ecuador, se espera que en los próximos años se produzca un ingreso considerable de esta carga (VE) en el sistema eléctrico de la ciudad. En este sentido, para determinar probables afectaciones a producirse en el sistema eléctrico en el futuro, se realiza la simulación en el software CYMDIST de un alimentador de distribución eléctrico de la Empresa Pública Corporación Nacional de Electricidad CNEL EP Unidad de Negocio Manabí (Portoviejo), considerando tres escenarios de análisis proyectados al año 2030 como son: 1. Caso base sin ingreso de VE, 2. Ingreso no controlado de VE y 3. Ingreso controlado de VE. El presente trabajo simula el ingreso de hasta 230 vehículos en la red, puesto que, el objetivo del estudio es tomar datos referenciales para conocer la posible afectación en el alimentador cuando los VE se conecten de forma masiva y se carguen prolongadamente. Al final del estudio se comprobará la importancia de la gestión de la demanda cuando se produzca el ingreso de vehículos eléctricos, el cual refleja resultados importantes en la curva de demanda, perfil de voltaje y tasa de distorsión armónica THD % de un alimentador de distribución a 13,8 kV.

Abstract In Portoviejo, the current use of electric vehicles (EVs) is limited compared to conventional vehicles. However, due to the implementation of laws, regulations, and policies promoting electric mobility in Ecuador, a significant increase in the integration of EVs into the city's electrical system is anticipated in the coming years. To anticipate the impact on the electrical infrastructure, a simulation is conducted using CYMDIST software on an electrical distribution feeder operated by the Public Company Corporación Nacional de Electricidad (CNEL EP), Manabí Business Unit (Portoviejo). The simulation considers three scenarios projected for 2030: 1. Baseline scenario without EV integration, 2. Unrestrained EV integration, and 3. Managed EV integration. This research aims to simulate the integration of up to 230 EVs into the network to provide benchmark data for understanding the potential impacts on the feeder as EV adoption increases, with vehicles being charged over extended periods. The investigation will highlight the importance of demand management with EV integration, demonstratingsignificant effects on the demand curve, voltage profile, and total harmonic distortion rate (THD%) of a 13.8 kV distribution feeder.

INTERCAMBIO TÉRMICO RADIANTE EN MEZCLAS DE H₂O Y CO₂

Resumen 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 H2O y CO2, la cual es válida para valores del producto de la presión total y la longitud característica del haz de radiación (PL) desde 0,06 hasta 20 atm·m 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 ελ y aλ para la mezcla de gases mediante la solución analítica (SA) y el valor de la emisividad y absortividad de la mezcla εm y am , 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.

Abstract This study presents an approximate solution for assessing radiation heat exchange within a gaseous participating medium consisting of H2O and CO2 This solution is applicable for values of the product of the total pressure and the mean beam length (PL), ranging from 0.06 to 20 atm · m, and temperatures (T) ranging from 300 K to 2100 K. To approximate the exact solutions, the Spence root weighting method is employed. The exact spectral emissivity and absorptivity ελ and aλ of the gas mixture for each set of PL and T values are calculated using the analytical solution (AS). Additionally, the values of the emissivity and absorptivity of the mixture εm y am are determined using the Hottel graphical method (HGM) and the proposed approximate solution. The HGM shows a weaker correlation, with mean errors of ±15% and ±20% for 54.2% and 75.3% of the evaluated data, respectively. In contrast, the proposed method yields the best fit, with mean errors of ±10% and ±15% for 79.4% and 98.6% of the evaluated data, respectively. In all cases, the agreement between the proposed model and the available experimental data is deemed sufficiently robust to warrant consideration for practical design applications.

OPTIMIZACIÓN DEL PROCESO VARTM, PARA EL PROTOTIPADO DE UN GUARDACHOQUE, UTILIZANDO> MATERIALES COMPUESTOS HÍBRIDOS

Resumen 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.

Abstract To 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.

Diagnóstico de cáncer oral mediante algoritmos de aprendizaje profundo

Resumen 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.

Abstract The 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.

Análisis experimental de la cinemática en la colisión elástica entre dos cuerpos durante el tiempo de contacto

Resumen 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.

Abstract The 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.

Localización de robots basada en red neural utilizando características visuales

Resumen Este artículo presenta el desarrollo de un módulo que puede desarrollar un algoritmo de construcción de mapas mediante odometría inercial y características visuales. Utiliza un módulo de reconocimiento de objetos basado en características locales y redes neuronales artificiales no supervisadas para conocer elementos no dinámicos en una habitación y asignarles una posición. El mapa está representado por una red neuronal donde cada neurona corresponde a una posición absoluta en la habitación. Una vez construido el mapa, basta con capturar un par de imágenes del entorno para estimar la ubicación del robot. Los experimentos se realizaron mediante simulación y utilizando un robot real. Se utilizó el entorno Webots con el robot humanoide virtual NAO para realizar las simulaciones. Al mismo tiempo, se obtuvieron resultados utilizando un robot NAO real en un escenario con diversos objetos. Los resultados muestran una buena precisión en la localización dentro de los mapas bidimensionales de ±(0,06, 0,1)m en simulación en contraste con el entorno natural; el mejor valor obtenido fue ±(0,25, 0,16) m.

Abstract This paper outlines the development of a module capable of constructing a map-building algorithm using inertial odometry and visual features. It incorporates an object recognition module that leverages local features and unsupervised artificial neural networks to identify non-dynamic elements in a room and assign them positions. The map is modeled using a neural network, where each neuron corresponds to an absolute position in the room. Once the map is constructed, capturing just a couple of images of the environment is sufficient to estimate the robot’s location. The experiments were conducted using both simulation and a real robot. The Webots environment with the virtual humanoid robot NAO was used for the simulations. Concurrently, results were obtained using a real NAO robot in a setting with various objects. The results demonstrate notable precision in localization within the two-dimensional maps, achieving an accuracy of ± (0.06, 0.1) m in simulations contrasted with the natural environment, where the best value achieved was ± (0.25, 0.16) m.

Optimización de la integridad estructural de las estaciones de ala de aeronaves de combate: un enfoque de análisis de elementos finitos

Resumen 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.

Abstract Modern 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’s findings support the wing station’s enhanced performance and contribute to safer and more efficient aircraft operations.

Cuentacuentos basado en IA generativa para promover la inclusión de personas con discapacidades

Resumen En 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 treinta cuentos analizados. Como era de esperarse, los tiempos de generación aumentan conforme se incrementa la longitud de los 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 discapacidad. Cabe destacar que en ningúncuento se encontró contenido no apto para niños.

Abstract This article presents the comprehensive design and evaluation of a digital storytelling system tailored for Latin American children aged 4 to 6, leveraging generative artificial intelligence. Tests were conducted to assess the system’s functionality, content diversity, generation times, and voice quality, including intonation, speed, and pronunciation. The results substantiate the system’s operational efficacy and user-friendly interface. The stories generated demostrate substantial diversity, as indicated by Jaccard indices calculations, which reveal a maximum value of 0.2 derived from evaluating 30 distinct stories. As expected, there was a proportional increase in story generation times relative to their length. ’Onyx’ from OpenAI’s text-to-speech (TTS) was identified as the most appropriate voice for storytelling. Nonetheless, pronunciation inaccuracies were observed across all tested TTS model voices. The analysis demonstrated that the system generates a variety of stories that foster value formation in Spanish-speaking children, thereby promoting the importance of including individuals with disabilities. Notably, all content within the stories was found to be suitable for children, with no inappropriate material detected in any of the narratives.