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Item A new kind of chaotic diffusion : anti-persistent random walks of explosive dissipative solitons /(Albers, Tony) Albers, TonyLos solitones que existen en medios disipativos no lineales tienen propiedades muy diferentes de las que existen en medios conservadores y están modelados por la ecuación de Schrödinger no lineal. Uno de los comportamientos sorprendentes de los solitones disipativos es la aparición de explosiones: ampliaciones transitorias repentinas de un solitón, que como resultado inducen cambios espaciales. En este trabajo utilizando la compleja ecuación de Ginzburg-Landau en una dimensión, abordamos las estadísticas a largo plazo de estos cambios aparentemente aleatorios. Mostramos que el movimiento de un solitón puede describirse como una caminata aleatoria antipersistente con una disminución oscilatoria correspondiente de la función de correlación de velocidad. Derivamos dos modelos estadísticos simples, uno en tiempo discreto y otro en tiempo continuo, que explican el comportamiento observado. Nuestro análisis estadístico compara una futura teoría microscópica del origen de este nuevo tipo de difusión caótica.Item A novel fluid dynamic study of the gas-liquid flows in biotrickling filters through CFD simulations and digital imaging techniques(Universidad de los Andes, 2022) Carreño López, Felipe Antonio; Moreno Casas, Felipe; Vergara Fernández, AlbertoDaily, tons of volatile organic compounds (VOCs) which negatively affect the environment and human health are emitted into the atmosphere from anthropogenic and natural sources. Biotrickling filtration (BTF) is becoming one of the most promising treatment technologies for odor control. Within the last decades, the treatment of pollutants have been studied, and diverse numerical models for predicting the mass transfer have been intensively developed. However, the current state of the art is mainly based on using the two-film, penetration, and surface renewal theories which do not account for local variations of the fluid velocities, physical properties, or flow regimes. To account for variations on the local physical processes, a detail description of porous media, the multiphase fluid dynamics, and the biomass film is required. This work investigates and extends a three-dimensional computational fluid dynamic (CFD) model coupled with computerized tomography (CT) with the novel incorporation of a contrast agent as a first attempt to assess the local biofilm formation inside a realistic porous structure used in biotrickling filtration of VOCs. The validation of these models was accomplished in terms of the gas and liquid phase residence time distribution (RTD), and the volumetric mass transfer coefficient. The gas phase RTD was obtained using a novel methodology based low cost MOx sensor; the liquid phase RTD was obtained from a methylene blue pulse method, while the mass transfer characterization was carried out by using the sulphite method. Finally, the column was operated for the treatment of toluene vapours and a contrast agent was added after reaching the steady state in order to obtain a 3D description of the local biofilm formation. These results were used to validate the CFD-CT models. The mean RTD and the normalized variance estimated in the simulation were 43.709 s and 0.326, respectively. Compared with the experimental results, a relative difference of 4.167% for the mean RTD and 32.515% for the normalized variance were found. The computed surface area was available for biodegradation was 0.366 m2. This work results in a validated gas RTD model, whereas for the liquid RTD and mass transfer coefficient the proposed approaches seem promising but requires additional computational resources to assess the steady state behavior. This methodology demonstrated the feasibility to obtain the local biofilm formation but additional imaging procedures are required to reconstruct the closed manifold geometry to use this image as a computational mesh.Item Achieving high performance on sketch-based image retrieval without real sketches for trainingSaavedra, Jose M.; Stears, Christopher; Campos, WaldoItem Acidophilic heterotrophs: basic aspects and technological applicationsGonzález, Ernesto; Vera, Fernando; Scott, Felipe; Guerrero, Cecilia; Bolívar, Juan M.; Aroca, Germán; Muñoz, Jesús Ángel; Ladero, Miguel; Santos, Victoria E.Item Adaptive Kalman filters for nonlinear finite element model updatingSong, Mingming; Astroza, Rodrigo; Ebrahimian, Hamed; Moaveni, Babak; Papadimitriou, CostasItem Adobe mixtures reinforced with fibrillated polypropylene fibers: Physical/mechanical/fracture/durability performance and its limits due to fiber clusteringBurbano-Garcia, C.; Araya-Letelier, G.; Astroza, R.; Silva, Y. F.Item Airlift Taylor Flow bioreactors as a novel platform to enhance H2-assisted CO2 bioconversion processesCruz, Pedro; Lebrero, Raquel; Vergara-Fernández, Alberto; Muñoz, RaúlItem Algorithmic decoding of dense OAM signal constellations for optical communications in turbulenceAnguita, Jaime A.; Cisternas, Jaime E.Item Algorithmic decoding of dense OAM signal constellations for optical communications in turbulence /(Anguita García, Jaime Andrés) Anguita García, Jaime AndrésDemostramos una estrategia de detección y decodificación óptica para aumentar la tasa de información y la eficiencia espectral de los enlaces de comunicación láser en el espacio libre afectados por la turbulencia por medio de la modulación del momento angular orbital denso (OAM). Usando tres arquitecturas receptoras candidatas, basadas en un sensor Shack-Hartmann, un clasificador de modo y un esquema complejo de proyección conjugada como caso base, demostramos un sistema de clasificación algorítmica basado en los espectros OAM recibidos producidos por estas arquitecturas. Este esquema de clasificación permite la transmisión de datos con una tasa de error baja en turbulencia utilizando constelaciones de símbolos 16-OAM, 32-OAM y 64-OAM, con estados OAM entre −20 y 20. Evaluamos y comparamos su desempeño en condiciones de turbulencia atmosférica débil a fuerte usando un precisión métrica y matrices de confusiónItem Analítica prescriptiva basada en inteligencia computacional para maximizar la rentabilidad(Universidad de los Andes, 2024-09) Meza Angulo, Armando De Jesús; Pérez R., Juan.En el contexto actual, las organizaciones enfrentan desafíos en su proceso de toma de decisiones. La dinámica del mercado, la variabilidad en la demanda y la competencia exigen enfoques más sofisticados. La toma de decisiones debe considerar múltiples criterios y gestionar la incertidumbre en la información. Por lo tanto, la capacidad de implementar modelos analíticos y metodologías robustas es fundamental para optimizar operaciones y maximizar rentabilidad. Esta tesis propone modelos y metodologías para mejorar la gestión de productos sustitutos y las estrategias de retención de clientes en entornos empresariales dinámicos con información limitada. Se presentan dos investigaciones interrelacionadas que convergen en optimizar la toma de decisiones, además de una tercera en desarrollo. La primera investigación optimiza la utilidad del consumidor mediante un modelo dinámico de lot-sizing, para maximizar las ganancias al optimizar precio, producción y almacenamiento. El modelo emplea un algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) para determinar óptimamente estos parámetros, a través de ecuaciones de punto fijo. Se abordan conjuntamente decisiones de almacenamiento, producción y fijación de precios de productos sustitutos en un marco innovador. La contribución es científica aplicada, desarrollando un modelo que integra un análisis multiproducto y considera la demanda no fija y probabilística, contrastando con modelos tradicionales de demanda determinista. Este enfoque representa más realísticamente las decisiones de los consumidores, mejorando la respuesta empresarial, proporcionando soluciones prácticas para la gestión de inventarios y precios en mercados competitivos. La segunda investigación diseña y optimiza campañas de retención de clientes, mediante un Sistema de Inferencia Difusa tipo Mamdani y modelos de optimización que consideran el abandono de clientes (churn) en función de un umbral de decisión. Este enfoque maximiza la utilidad de las campañas basándose en el análisis de la información del cliente y los retornos marginales. Esta contribución es metodológica, desarrollando técnicas para categorizar clientes según su propensión a abandonar, permitiendo estrategias de retención más efectivas. Al ajustar intervenciones según el comportamiento previsto, esta metodología maneja la incertidumbre en la información, clave en la toma de decisiones en entornos dinámicos. Los resultados en simulaciones numéricas demuestran la efectividad y adaptabilidad de ambos modelos en distintos contextos, destacando su relevancia en la toma de decisiones. Finalmente, se proponen futuras extensiones como algoritmos paralelizados y validación empírica. En resumen, esta tesis ofrece herramientas aplicables en el ámbito empresarial para mejorar la toma de decisiones y optimizar la utilidad.Item Analysis of fuel storage tanks under internal deflagrations with different venting technologies: an experimental and numerical studyHernandez, Francisco; Carcamo, Luis; Hao, Hong; Zhang, Xihong; Contreras, Nicolas; Astroza, RodrigoItem Analysis of practical fractional vortex beams at far fieldPeters, Eduardo; Funes, Gustavo; Martínez-León, L.; Tajahuerce, EnriqueItem An analytical model for small signal stability analysis in unbalanced electrical power systemsVerdejo, Humberto; Moreira, Pablo; Kliemann, Wolfgang; Becker, Cristhian; Delpiano, JoséItem Analytics-driven complaint prioritisation via deep learning and multicriteria decision-makingVairetti, Carla; Aránguiz, Ignacio; Maldonado, Sebastián; Karmy, Juan Pablo; Leal, AlonsoItem Antarctic rahnella inusitata: A producer of cold-stable ?-galactosidase enzymesNúñez-Montero, Kattia; Salazar, Rodrigo; Santos, Andrés; Gómez-Espinoza, Olman; Farah, Scandar; Troncoso, Claudia; Hoffmann, Catalina; Melivilu, Damaris; Scott, Felipe Ignacio; Díaz, Leticia BarrientosItem Apple orchard production estimation using deep learning strategies: A comparison of tracking-by-detection algorithmsVillacrés, Juan; Viscaino, Michelle; Delpiano, José; Vougioukas, Stavros; Auat Cheein, FernandoItem Application of elastic metamaterials/meta-structures in civil engineering: a reviewContreras, Nicolás; Zhang, Xihong; Hao, Hong; Hernández, FranciscoItem Applying the concept of implicit HCI to a groupware environment for teaching ethics: Applying the concept of implicit HCI to a groupware environment for teaching ethicsAlvarez, Claudio; Zurita, Gustavo; Baloian, Nelson