Área de Electrónica y Automatización - Tesis

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Diseño de una línea de electrificación rural de 20 km en base a normativa nacional vigente y simulación en DLT-CAD
(Universidad de Piura, 2024-02) Mondragón Bizueta, Juan Pedro; Fiestas Chévez, José
El objetivo de esta tesis es diseñar una línea eléctrica de 22.9 kV para electrificación rural a través de criterios y lineamientos establecidos por normativas nacionales e internacionales vigentes, con el fin de garantizar resultados óptimos de diseño. La metodología implementada inicia con la selección de una línea ubicada en un escenario topográfico crítico y condiciones climatológicas adversas en Yauli, departamento de Junín. Se comprueba que las normativas estipulan lineamientos de carácter general, por lo que es necesario el modelamiento y simulación mediante software para un correcto estudio del diseño mecánico. Previo al modelamiento, se realizó el estudio de los criterios del diseño mecánico, el cual abarcó tres frentes fundamentales: definición de condiciones climatológicas, análisis criterios de seguridad, y cálculos mecánicos de los conductores y estructuras. Estos tres conceptos se verificaron siguiendo las directrices de las normas vigentes como marco de referencia. El modelamiento de la línea eléctrica elegida se analiza mediante el software DLT-CAD, el cual permite simular el comportamiento de la línea en diferentes hipótesis de estado, y a su vez, evaluar de forma gráfica el incumplimiento de los distintos parámetros de diseño y operación de las estructuras y conductores eléctricos. Los resultados obtenidos permitieron concluir que para una la línea eléctrica de 20 km de longitud operando bajo condiciones climatológicas adversas y topografía accidentada, es suficiente utilizar 104 estructuras distribuidas de tal forma que aseguren un sistema mecánicamente seguro y eficiente.
Implementación de un tablero de comando para el área de mantenimiento de un centro de salud empleando herramienta de inteligencia de negocios
(Universidad de Piura, 2024-01) Saavedra Alvarado, Eduardo Humberto; Yeng Yarlequé,, Juan Augusto; Lizana Bobadilla, Víctor
La tesis desarrolla un tablero de comando de mantenimiento conformado por 3 modelos de base de datos, mediante el uso de una herramienta de inteligencia de negocios, incluyendo su publicación en la nube para un seguimiento en tiempo real. Con esta propuesta se busca solucionarlos problemas dentro del área de mantenimiento de un centro de salud privado, dentro de los cuales resaltan la falta de comunicación de las atenciones de solicitudes de mantenimiento, el seguimiento de gastos es limitado y el monitoreo de actividades de mantenimiento es deficiente. Ante el aumento de quejas de los usuarios al área, falta de cooperación de las otras áreas y el sobre presupuesto de las actividades de mantenimiento, han ocasionado muestras de insatisfacción por parte de la gerencia. Estudio utiliza una metodología que contempla la identificación y recopilación de datos durante los primeros 5 meses del año 2023, transformación de la data, creación de los modelos, desarrollo de los reportes, análisis de resultados y publicación de la información. Como validación de los resultados se comparó la evolución de los registros y avance de los primeros 5 meses con los 3 meses siguientes, obteniendo gastos mensuales por debajo de lo proyectado, registros de solicitudes de mantenimiento correctamente ingresados junto con una mejor carga laboral del personal propio y menos actividades preventivas de mantenimiento aplazadas. Se concluye que el monitoreo de gastos de mantenimiento, atención de solicitudes de mantenimiento y actividades de mantenimiento preventivo se puede controlar; además, contrarrestar los efectos negativos que estos tuvieron si se lleva un seguimiento constante con el tablero de comando en la nube. Además, Power BI Service y mobile permiten llevar el seguimiento del tablero en cualquier dispositivo. Este estudio consigue implementar un tablero de comando empleando inteligencia de negocios, obteniendo resultados en tiempo real para así tomar decisiones de manera temprana para mejorar resultados operativos.
Implementación del Sistema MASSdiscover para el control dimensional durante el proceso de laminación de barras de construcción
(Universidad de Piura, 2024-01) Alburqueque Nole, Robert Klein; Soto Bohórquez, Juan Carlos
La tesis tiene como objetivo demostrar que el aseguramiento de un correcto control dimensional en el proceso de fabricación de barras de construcción trae grandes beneficios en cuanto a calidad del producto e incremento de producción de este. Dicho objetivo se puede lograr mediante la implementación del Sistema MASSdiscover, el cual además de detectar errores menores al 0.5% de la sección, garantiza la optimización de la masa métrica usada por cada barra. Definida la oportunidad de mejora y la solución que busca obtener el sistema propuesto, se fija la tolerancia de trabajo para el control dimensional. Posteriormente, se realiza un cálculo estimado de producción de barras para comparar el beneficio cuantitativo al tomar como referencia los datos de producción anual de una empresa siderúrgica. Los resultados muestran que la implementación del sistema en mención aumentó el número de barras por palanquilla que se obtenía originalmente, aumentando de manera significativa la producción tras reducir las mermas de material, lo que se traduce en un incremento de beneficios para una empresa. Además, tras realizar un análisis financiero, se concluyó que el costo de inversión de la implementación del Sistema MASSdiscover tiene un tiempo de retorno tentativo en el ámbito de los proyectos, lo que hace del sistema propuesto, una gran alternativa de mejora continua para las empresas del rubro siderúrgico.
Detección y diagnóstico de fallas en sistemas de refrigeración implementando el modelo NN-SVM
(Universidad de Piura, 2023-11) Huertas Gonzales, Sheyla Anette; Iman Coveñas,, Junior; Ipanaqué Alama, William; Machacuay Vera, Javier Alejandro
La tesis aborda el tema en tendencia de la Industria 4.0, el uso de modelos de Machine Learning (ML) para la detección y el diagnóstico de fallas (FDD) aplicado a sistemas de refrigeración. El cual tiene como justificación el mantenimiento de estos sistemas, identificando y localizando la falla.Se inicia la investigación abordando conceptos introductorios y generales sobre FDD y sistemas de refrigeración. Así mismo, se realiza una revisión de la literatura científica en la que se rescata información sobre las fallas más comunes en los sistemas de refrigeración y los modelos o algoritmos de ML más empleados para el diagnóstico y detección de estas. Entre los modelos más empleados se encuentran: Neural Network (NN) y Support Vector Machine (SVM), así como el uso de análisis de componentes y análisis discriminantes para la reducción dimensional del dataset. Luego, se estudió la teoría de los modelos y algoritmos empleados en la presente tesis con fines de comparación e implementación, estos son: Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Principal Component Analysis (PCA) y Linear Discriminant Analysis (LDA) Finalmente, se explica la metodología del modelo combinado e implementado, NN-SVM, para detectar y diagnosticar fallas en un sistema de refrigeración, water chiller de 90 toneladas, utilizando la base de datos ASHRAE RP-1043. Se implementó un modelo clasificador binario para diferenciar la falla del modo de operación normal, y un modelo multiclase para clasificación monofalla; es decir, se diferencia un solo tipo de falla a la vez. Para cerrar el último capítulo, se compara el modelo implementado con los otros modelos analizados individualmente.La investigación se concluye con un buen rendimiento del modelo implementado NN-SVM para ambos clasificadores, binario y multiclase, con accuracies de 99.41% y 99.31%, respectivamente. Por lo que este modelo resulta en una adecuada alternativa para detectar y diagnosticar un funcionamiento anómalo en un sistema de refrigeración.
“Modelo Tuco” – Algoritmo para diagnóstico de melanomas aplicando un modelo híbrido entre una red neuronal convolucional y random forest
(Universidad de Piura, 2023-11) Calderon Ortiz, Jose Dario; Ipanaqué Alama, William
El propósito de esta investigación es crear un modelo combinado que integre una CNN con Random Forest con el fin de clasificar adecuadamente lunares como benignos o malignos. Dicha combinación de metodologías se desarrolla con el fin de aumentar la eficiencia si se compara el trabajo de los algoritmos por separado. Esta metodología de desarrollo se llevó a cabo con el lenguaje de programación Python, escrito en el entorno de ejecución de Google Colaboratory. Se empezó importando las librerías que se van a utilizar para la escritura y ejecución del código de programación, una vez hecho eso, se desarrollaron funciones con el fin de ahorrar escrituras de líneas de código más adelante, y minimizar el uso de los recursos computacionales. Estas funciones son: Función de entrenamiento, Función de varianza y Función de matriz de confusión. Finalizado esto, se empezó con el procesamiento y tratamiento de las imágenes. Se cargaron las imágenes separándolas en dos variables: Benigno y Maligno (las imágenes de lunares benignos son 2,645 y las imágenes de lunares malignos son 733, teniendo un desequilibro en la data). A todas estas variables se les implementó la técnica de data augmentation con el objetivo de evitar el sobreajuste durante la fase de entrenamiento y potenciar la eficacia del modelo. Culminando esto se procedió con la creación del modelo híbrido. La creación del modelo híbrido se empezó cargando la red neuronal convolucional pre-entrenada ResNet50, pero sin su última capa de clasificación, después se cargó una capa llamada GlobalAveragePooling2D añadiéndola a la CNN previamente cargada, esta capa ayuda a que las características que se extraerán de las imágenes se conviertan en un vector de una dimensión, facilitando su entrada para la clasificación con Random Forest. Teniendo el modelo compilado se procedió a la extracción de características de las imágenes con dicho modelo, para después concatenarlas en una variable llamada “X” y, creando etiquetas (benignas = 0 y malignas = 1) y concatenarlas en una variable llamada “y”. Con estas variables se realizó un equilibrio de datos con la metodología de RandomOverSampler debido al desbalance existente en la data. Y para finalizar con la creación del modelo híbrido se procedió con la estandarización y PCA (Principal Component Analysis) de los datos, obteniendo como resultado que con 700 componentes o características se puede tener el 99.9% de la varianza explicada acumulada (este procedimiento se desarrolló con la función de varianza anteriormente definida), esto es necesario para trabajar únicamente con las características de mayor peso y relevancia minimizando el uso de los recursos computacionales. Finalmente se procedió con el entrenamiento aplicando la metodología de Random Forest que se encuentra en la función de entrenamiento previamente definida. Con este entrenamiento se crearon modelos de acuerdo con la cantidad y variación de sus hiperparámetros. Con la ayuda de la función de matriz de confusión se realizó el análisis de las métricas de todos los modelos obteniendo uno con las mejores métricas el cual se denominó Modelo Tuco.
Implementación de un programa de mantenimiento preventivo a la flota de tracto camiones modelo International 9200i de la empresa de transportes Induamerica Servicios Logísticos S.A.C.
(Universidad de Piura, 2023-10-09) Martínez Fiestas, Héctor Miguel; Manrique Silupú, José José
Un programa poco eficiente incrementa los costos de mantenimiento y la disminución de operatividad en las unidades a diario, causando pérdidas en el abastecimiento de los minerales, lo que implicaría el aumento en las horas laborables del conductor para cumplir la cuota solicitada. Esta investigación en este proyecto comprende en la investigación de diversas alternativas que mejore el uso, asignación y mantenimiento, de la flota de tractocamiones de la empresa Induamerica Servicios Logísticos SAC, por este motivo se necesita hacer un seguimiento periódico y rutinario de la flota para poder determinar las condiciones actuales del vehículo y las condiciones de operatividad en la que se encuentran, con el fin detener información verdadera y actualizada que sirva de inicio para elaborar un eficiente plan de mantenimiento. Como se ha planteado en el título, implementar significa poner en funcionamiento, aplicar métodos, medias o pasos a seguir para satisfacer una necesidad específica para llevar algo a cabo. Induamerica posee un departamento de mantenimiento en base Piura; se propone facilitar y estructurar la información para un mejor manejo y planificación en el mantenimiento; así mismo el técnico es partícipe de esta implementación; guiándolo y brindándole la información actualizada para facilitar su trabajo, por tal motivo se vio la necesidad de implementar un plan de mantenimiento en el cual se conozca el recorrido diario, semanal y mensual de cada equipo. Es importante hacer énfasis que este estudio está enfocado específicamente a la programación de mantenimiento de tracto camiones modelo 9200i pertenecientes a la empresa Induamerica Servicios Logísticos SAC.
Generación automática de reporte diario en PDF de reparación de grúa modelo 4600 utilizando la plantilla del cronograma de actividades en Excel
(Universidad de Piura, 2023-10-09) Munive Flores, Daniel Arley; Castro Sánchez, Miguel
La planificación es un aspecto necesario en la gestión del mantenimiento porque dictamina las actividades por ejecutar, en que orden se deben realizar, el tiempo que deben emplear y los recursos que deben utilizar. Culminada la planificación se lleva a la práctica en la ejecución del proyecto y es ahí donde el monitoreo y comunicación juegan un papel determinante para culminar satisfactoriamente el proyecto porque lo planificado no se cumple al 100% y ante los desvíos del plan es necesario mantener informados del estado del proyecto para gestionar correctamente su desarrollo. El presente trabajo proporciona una base teórica de la gestión de proyectos, que se utilizaron como conocimientos básicos para adentrarse a la planificación y gestión de un proyecto. En la tesis se desarrolla una herramienta en Excel destinada a la planificación y gestión del desarrollo de un proyecto, capaz de emitir reportes en PDF del estado de avance de un proyecto. En este trabajo de investigación se expone la utilidad de esta herramienta en la reparación de una grúa modelo 4600 desde el inicio hasta el cierre del proyecto. Se elabora la plantilla de Excel a raíz de la ausencia de una licencia de software orientado a la gestión de proyecto y a la poca versatilidad que ofrecen los softwares de uso libre online ante la falta de internet en zonas donde se desarrolla el proyecto. Desarrollar esta herramienta permitirá realizar la planificación y gestionar exitosamente el desarrollo del proyecto de reparación de la grúa.
Análisis y detección de fallas en motores eléctricos aplicando algoritmos de inteligencia artificial
(Universidad de Piura, 2023-10-05) Odar Chero, Brayand Alejandro; Valdiviezo Espinoza, Juan Junior
La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado diversos ámbitos de la industria, facilitando la automatización, optimización y, consecuentemente, potenciando la eficiencia de los procesos productivos. Uno de los ámbitos más prometedores de la IA en la industria es el mantenimiento predictivo, caracterizado por la habilidad de prever desviaciones o fallos en maquinarias antes de que estas se manifiesten. Esta anticipación permite una intervención oportuna, reduciendo tiempos muertos y pérdidas económicas asociadas a paradas inesperadas de la producción. En este contexto, las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), y en particular las Long Short-TermMemory (LSTM), se han consolidado como herramientas imprescindibles para estas tareas, gracias a su capacidad para retener y procesar información a lo largo de secuencias extensas, logrando detectar patrones y anomalías que insinúan un posible fallo. No obstante, las LSTM, no están exentas de desafíos puesto que enfrentan dificultades de exactitud y confiabilidad de su modelo cuando se trata de secuencias de datos discontinuas o irregulares. Esto se convierte en un problema en sectores industriales, como el pesquero, donde la producción es por temporadas y la toma de datos no es continua. Ante este escenario es donde el modelo Red Neuronal de Memoria a Largo Plazo Atencional Multivariante (MA-LSTM) presenta una solución innovadora. Aunque originalmente fue desarrollado para aplicaciones en medicina y finanzas, este modelo se combina con la robustez de las LSTM ofreciendo mecanismos de atención diseñados para manejar datos multivariados. Estos mecanismos permiten que el modelo priorice y preste atención a partes específicas de la entrada según su relevancia, lo que lo hace especialmente apto para lidiar con secuencias irregulares. Para evidenciar la eficacia del modelo MA-LSTM en un entorno industrial real, se llevó a cabo un estudio en campo con un decantador centrífugo, maquinaria comúnmente utilizada para separar sólidos de líquidos en diversas industrias. Al aplicarlo a este equipo, se pudo demostrar su aptitud para predecir fallas con una precisión considerable, incluso cuando los datos presentaban secuencias discontinuas o irregularidades. Este caso de estudio no solo confirma la idoneidad del MA-LSTM para enfrentar desafíos en contextos industriales específicos, sino que también sugiere su potencial aplicación en otros ámbitos industriales con desafíos similares en el mantenimiento predictivo.
Aplicación de POWER BI para la gestión de indicadores de mantenimiento en el área de extracción de la empresa Caña Brava
(Universidad de Piura, 2023-08) Vega Gahona, César Ricardo; Quispe Chanampa, Carlos Nicolás
El propósito principal de esta tesis consiste en utilizar Power BI como herramienta para la gestión de los indicadores de mantenimiento en la empresa Caña Brava, y poder mejorar la visualización y el análisis de datos enfocados en la toma de decisiones para mantener la continuidad del proceso en el área de extracción. El análisis de los indicadores se centra en el área de extracción debido a la criticidad que se tiene en el proceso de producción. En este caso necesitó de las siguientes etapas para llevar acabo esta implementación: propuesta de la plataforma para el manejo de los indicadores, creación de la base de datos en Excel, cargar la base de datos y tratamiento de esta en el Power Query, generación de indicadores, diseño de los dashboards y finalmente una verificación. Así mismo, se muestran dos casos donde la plataforma influyó en la toma de decisiones. En los resultados obtenidos se puede notar que los indicadores se adaptan correctamente a lo que se esperaba, se puede ver la evolución mes a mes y la acumulación anual del indicador. El diagrama de Pareto juega un papel importante para el análisis de las paradas no programadas, se analizan así mismo los avisos, órdenes de mantenimiento entre otras variables de trabajo, para verificar el buen desempeño de la plataforma. Por último, la plataforma representa una nueva y mejor forma de identificar los principales indicadores de mantenimiento y facilitar la visualización mediante la creación de dashboards simples y con información clara.
Implementación de rutina de inspección en el plan de mantenimiento preventivo para mejorar la disponibilidad de buses en una empresa de transportes en el norte del Perú
(Universidad de Piura, 2023-09-26) Ordinola Mondragón, Martín André; Soto Bohórquez, Juan Carlos
El objetivo de esta tesis es implementar una rutina de inspección en una empresa de transporte en el norte del Perú para mejorar la disponibilidad de sus buses. Para lograr este objetivo, se establecieron objetivos específicos, uno de los cuales era establecer una rutina de inspección sistemática y exhaustiva para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la confiabilidad de la flota mediante la detección temprana de fallas y daños en los vehículos. Además, se buscó enfatizar la importancia de las prácticas de inspección en el sector del transporte y proporcionar pautas para su implementación efectiva en el plan de mantenimiento preventivo. Los resultados mostraron que la implementación de una rutina de inspección aumentará significativamente la disponibilidad de los buses, reducirá los tiempos de inactividad y aumentará la confiabilidad de la flota. Además, la cultura de seguridad y mantenimiento responsable entre los equipos de inspección ayudó a la empresa a mejorar continuamente. La aplicación exitosa de la rutina de inspección ha demostrado su relevancia y eficacia para mejorar el mantenimiento preventivo en el sector del transporte. La guía creada en esta investigación es una herramienta útil para otras empresas de transporte que buscan maximizar los beneficios de sus operaciones y mejorar la calidad del servicio. Este estudio ha demostrado la importancia de las rutinas de inspección como un método esencial para garantizar la confiabilidad y eficiencia de las flotas de transporte.
Análisis técnico y financiero para la selección de un sistema de frío para temperatura controlada de -18°C en unidad de transporte de 12 toneladas
(Universidad de Piura, 2023-09-25) Diaz Torres, Dzhonatan Antonio; Marcelo Aldana, Mario Daniel
En el sector del transporte refrigerado existe la falta de información clara y precisa sobre el cálculo de la capacidad requerida dentro de una cámara isotérmica, la elección adecuada de un equipo de refrigeración y la adecuada valorización financiera que conlleva adquirir un equipo de refrigeración. La tesis tiene como objetivo elaborar un manuscrito técnico y financiero donde se pueda proporcionar una visión más constructiva al lector para la toma de decisiones en la selección de un equipo de frío. A lo largo del trabajo se desarrollan dos capítulos, el primero de ellos, una breve introducción sobre la cadena de frío, su evolución e importancia a lo largo de los últimos años, los actores que interactúan y que están dentro de este ecosistema, las tendencias y las buenas prácticas que se deben tener operacionalmente. Así mismo, se da a conocer a mayor detalle el tipo de marcas y equipos de refrigeración que se encuentran en el mercado nacional peruano, el ciclo de refrigeración al cual están sujeto estos equipos, su funcionamiento y sus principales componentes que permiten lograr mantener la cadena de frío a lo largo del recorrido terrestre. En el segundo capítulo, se detallan algunos métodos para valorización de carga térmica requerida por parte de un equipo de frío en un caso específico de transporte, acompañado de un análisis financiero a todo nivel para ver y evaluar cada una de las alternativas de equipos que nos brinda el mercado para con toda la información a la mano saber tomar la decisión idónea al momento de seleccionar el equipo de refrigeración, ayudando así a que el lector tenga una mayor claridad y transparencia de la información al momento de realizar la toma de decisión.
Evaluación de implementación de metodologías de confiabilidad de mantenimiento en una planta agroindustrial
(Universidad de Piura, 2023-09-25) Cisneros Carrasco, César Alejandro; Soto Bohórquez, Juan Carlos
Esta tesis utiliza diferentes metodologías de confiabilidad de mantenimiento, con el fin de mejorar la seguridad, incrementar la confiabilidad y eficiencia de los equipos de plantas industriales de una empresa agroindustrial. Las herramientas de confiabilidad de mantenimiento son Análisis de Causa Raíz, Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM) y Mantenimiento Autónomo. Los equipos analizados son de criticidad “A”, previamente evaluados con el Análisis de Criticidad. Se implementó RCM a siete equipos y Mantenimiento Autónomo a diecinueve. Al analizar e interpretar la frecuencia de fallas de los equipos a los cuales se les implementaron las metodologías de confiabilidad, se obtiene una reducción de la frecuencia de fallas, sin embargo, se observarán mejores resultados a largo plazo. Se concluye que estas metodologías son de vital importancia para aumentar la confiabilidad de los equipos y de este modo prolongar la vida útil de los mismos.
Diagnóstico de falla en ID Fan del horno de una empresa cementera mediante el uso de análisis vibracional
(Universidad de Piura, 2023-09-21) Carrillo Siancas, Michael David; Castro Sánchez, Miguel
La tesis estudia el caso de falla del ID Fan del horno 3 de la empresa Cementos Pacasmayo. Este ventilador es crítico para el piroproceso y su falla funcional trae problemas de calidad, debido a que no se genera una transferencia de calor normal afectado el material producto; operacional, debido a que los parámetros de control se ven afectados y existe el riesgo de parada del proceso; y mantenimiento ya que su falla implica costos altos. Mediante el uso del análisis vibracional, la técnica predictiva más utilizada dentro del mantenimiento basado en condición, se estudió el caso del ID Fan de la cementera en mención, encontrado el modo de falla y consecuentemente, dando la recomendación para superar el problema. Para validar este diagnóstico, se cruzó la información con datos adicionales que se tuvieron al alcance como el historial de mantenimiento realizado al equipo, así como otros parámetros de control. Finalmente, se propuso el uso del análisis de fases, como herramienta complementaria al análisis vibracional para ejecutar diagnósticos más confiables.
Modelación y control de sistema de refrigeración doméstica
(Universidad de Piura, 2023-09-20) Arrasco Oblitas, Juan Carlos; Manrique Silupú, José José
La tesis se enfoca en el modelado y control de sistemas de aire acondicionado del Laboratorio de Sistemas Automáticos de Control (SAC) de Ingeniería Mecánica Eléctrica UDEP. Se ha desarrollado un modelo matemático basado en balances de energía para analizar detalladamente la temperatura en la sala de tesistas del laboratorio de SAC. El propósito principal fue evaluar el nivel de confort de las personas en dicho espacio y estudiar cómo la temperatura ambiente afecta la temperatura interior. Para validar la precisión del modelo, se recolectó y utilizó data real correspondiente a un período de 12 horas de funcionamiento del equipo de aire acondicionado. Asimismo, se han diseñado dos estrategias de control: una de tipo ON-OFF, ampliamente empleada en edificaciones en el Perú, y otra de tipo PID, la cual es ampliamente reconocida y utilizada en la industria a nivel mundial. En la fase de comparación entre ambas estrategias de control durante un lapso de 12 horas, se llevaron a cabo experimentos con setpoints constantes, así como frente a cambios inesperados, como el incremento de la cantidad de personas en el entorno o la apertura de puertas, situaciones que pueden afectar el ambiente en estudio. Los resultados obtenidos demuestran de manera concluyente que el controlador PID muestra un seguimiento de la temperatura deseada de mayor precisión. Además, se observó que la variable controlada (frecuencia del compresor)presenta una respuesta más suave en comparación con el control ON-OFF, lo que se traduce en un mejor cuidado y funcionamiento del compresor. Este enfoque representa un avance importante en el campo del control de sistemas HVAC&R, permitiendo un funcionamiento más eficiente y un mayor confort para los usuarios.
Implementación de un sistema neck handling con válvulas de llenado de tecnología rápida y set up de formatos de tipo quick change a una máquina llenadora de bebidas carbonatadas y aguas en una planta embotelladora ubicada en la cuidad de Sullana - Piura
(Universidad de Piura, 2023-06-21) Rivas Chavez, Cindy Eliana; Castro Sánchez, Miguel; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene por objetivo implementar una tecnología que permitiese disminuir el costo de transformación de bebidas gaseosas y agua en una línea de producción de una planta embotelladora ubicada en la ciudad de Sullana que mejorase la atractividad del producto al momento de la elección de compra. Desde un punto de vista transformacional, se consideraron tres variables para justificar el monto de la inversión para la nueva tecnología con un periodo de repago alrededor de los tres años: disminución del gramaje de las preformas PET, aumento de velocidad en las corridas de los formatos y disminución de los tiempos de ejecución de actividades de cambios de presentación; de llenado y cambios de formatos rápidos, y se montó todo el nuevo mecanismo obteniendo los resultados esperados en un porcentual de 9.47% por encima del valor de costo de producción actual de las bebidas gaseosas y agua que se envasan en la línea de producción abordada en las presentaciones de formatos 625 mL, 1 L, 1.5 L, 2 L, 2.25 L y 3L
Uso de dinámica de fluidos computacional para el estudio de un intercambiador de calor de tubo y coraza
(Universidad de Piura, 2023-07-04) García Bustamante, Víctor Andreé; La Madrid Olivares, Raúl; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El objetivo de la tesis es presentar una metodología en el estudio de los intercambiadores de calor de tubo y coraza a partir del uso de la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD). La metodología utilizada se usará como base para evaluar futuros intercambiadores con un mayor número de tubos y pasos. El software utilizado para realizar la metodología es ANSYS Fluent; un reconocido programa de simulación numérica. Para facilitar su uso en próximos proyectos se desarrolló un estudio del software paso a paso para modelar un intercambiador de calor. Como parte del trabajo de investigación se decidió utilizar el método analítico de la diferencia de temperatura media logarítmica para realizar el diseño del intercambiador de calor. Una vez obtenido los cálculos de la geometría del dispositivo se procede a simularlo en ANSYS para validar el diseño. Con resultados de las temperaturas de salida de los fluidos en el ANSYS y concordando con los datos base del diseño se comprobó que la metodología es la adecuada para este tipo de intercambiador de calor.
Metodología de diseño personalizado de órtesis para el tratamiento de lesiones y fracturas: aplicación a férulas de antebrazo
(Universidad de Piura, 2023-06-21) Tuesta Guzmán, Fernando Javier; Ojeda Díaz, Carlos; Solórzano Requejo, William Gabriel; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
El objetivo de la tesis es proponer una metodología de diseño de dispositivos médicos, centrando el estudio en una férula para estabilización de fracturas en el antebrazo. Para esto, se inició el proceso de ingeniería inversa utilizando escaneo a fin de reconstruir el modelo virtual del antebrazo que permitió ser la fuente de diseño del dispositivo personalizado. Los modelos obtenidos por ingeniería inversa se generaron en formato de malla y se convirtieron a sólido para optimizar su peso, tener más herramientas de trabajo y realizar simulaciones, por esto se hizo un análisis comparativo entre cinco softwares CAD definiendo la mejor opción para realizar dicha transformación. Tras la conversión del antebrazo, se trasladó a un software CAD para implementar el proceso de diseño de férulas personalizadas, detallando las características principales del dispositivo, realizando simulaciones para comprender su comportamiento mecánico y definir los criterios de diseño, como resultado se obtuvieron las gráficas del módulo de elasticidad unitario, fuerza y factor de seguridad de la férula. A partir del análisis de resultados se propuso una unificación de los criterios con el objetivo de converger en la mejor opción para diseño de férulas, optimizando de este modo su volumen y espesor. En base a esto, se seleccionó la férula M2.5 al 21% de porosidad para su fabricación en PLA, además se adicionó el diseño orientado a la fabricación aditiva para contrarrestar los errores de impresión 3D. La metodología de diseño es trasladable a otros casos de estudio en el área biomédica, demostrado a través del diseño y fabricación de plantillas ortopédicas y un protector facial que validan el proceso.
Dobladora semi-automática de tubos SCH40 para diámetros máximos de dos pulgadas
(Universidad de Piura, 2023-06-09) Mogollón Chocano, Manuel Ronney; Marcelo Aldana, Mario Daniel; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo el diseño de una dobladora de tubos accionada por un motor eléctrico, para optimizar el proceso y evitar que el operario utilice su propia fuerza para realizar la operación. Dentro de los métodos disponibles para flexionar un tubo se escogerá el que resulte más sencillo de plasmar en un diseño. Partiendo de la base de que el diseño final debe satisfacer la necesidad de flexionar tubos de un diámetro exterior de dos pulgadas con un espesor de pared de hasta 2.5 milímetros, SCH 40. Para ello, se utilizarán fórmulas y conceptos simples de estática mecánica, resistencia de materiales, electrónica, ciencia de materiales, etc, con el fin de que el lector comprenda de forma sencilla el diseño. De la misma forma se buscará modelar los componentes de la máquina en geometrías sencillas. Para que la lectura de los planos resulte fácil y si, se desea, realizar ediciones posteriores según el requerimiento. Asimismo, se realizarán algunos experimentos para determinar la fuerza necesaria para flexionar un tubo según su diámetro exterior y espesor. Emulando en lo más posible el sistema de doblado por compresión y detallando las dificultades que pueden presentarse en el intento. Es decir, con los experimentos se pretende obtener de forma empírica ciertos datos y poder compararlos con los obtenidos de forma teórica con fórmulas. Con esto se evitará realizar sobredimensionamientos en el diseño. Finalmente, en el apartado de accionamiento del mecanismo, la parte electrónica, también se buscará evitar complicaciones con el diseño. Para esto se recurrirá a un circuito de control 100% analógico, evitando secciones de programación y con ello una posterior instrucción para el operador. Esta elección también implica un ahorro monetario, pues, los circuitos de control programables son más costosos.
Espectroscopía con imágenes hiperespectrales y detección de bandas principales para estimar parámetros de control de calidad en la harina de pescado con modelos de Machine Learning
(Universidad de Piura, 2023-06-07) Criollo Saavedra, Antonio Carlo; Merino Arellano, Tulio André; Valdiviezo Espinoza, Juan Junior; Soto Bohórquez, Juan Carlos; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La tesis tiene como objetivo desarrollar un modelo para estimar parámetros de calidad en la harina de pescado, mediante el uso de Imágenes hiperespectrales y modelos de Machine Learning. Se aplican métodos de reducción de características para encontrar las bandas de importancia de las firmas espectrales obtenidas. Con tal fin, primero se obtuvo el mejor número de componentes para el modelo PLS que se aplicaría en cada parámetro. Luego, se realizó la comparación entre los métodos de selección de bandas mediante BVE-PLS (Partial Least Square) y de valores VIP. Posteriormente, se compararon los resultados obtenidos por cada método, de los cuales el BVE-PLS fue el que obtuvo mejor desempeño. Con las bandas seleccionadas por este método, se redujo a los componentes principales del PLS y se emplearon redes neuronales. Finalmente, se comparó el desempeño de la regresión con PLS y redes neuronales. El estudio consigue determinar las bandas de importancia de las firmas espectrales a través de algoritmos BVE-PLS (eliminación de variables hacia atrás) y de VIP (variables en proyección), obteniendo una estrecha relación entre la absorbancia de las longitudes de onda determinadas y los parámetros de calidad de proteína, grasa y humedad, para los cuales se obtiene un valor de Q2 mayor a 0.5. Además, con las bandas determinadas, se logra desarrollar un modelo basado en Partial Least Square que permite predecir los parámetros de calidad de la harina de pescado. Se concluye que el método BVE-PLS es efectivo para la selección de las bandas de importancia y consigue mejor desempeño que el método de valores VIP. Además, el uso de redes neuronales favorece el ajuste del modelo.
Estimación de variables de importancia de un modelo basado en Machine Learning (ML) con imágenes hiperespectrales
(Universidad de Piura, 2023-06-01) Cruz Ruiz, César Alejandro; Grados Portocarrero, Eduardo Renato; Soto Bohórquez, Juan Carlos; Valdiviezo Espinoza, Juan Junior; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
La presente tesis tiene por objetivo estimar el porcentaje de cadmio en una muestra de cacao reemplazando el método tradicional de medición invasivo por un método que aplica los algoritmos de Machine Learning (ML), además de la tecnología de imágenes hiperespectrales. El método planteado es no destructivo y de resultados inmediatos, cumpliendo el objetivo de reducir la intervención durante el proceso productivo. Con tal fin se estudian y comparan distintos algoritmos de Machine Learning, se definen las principales bandas de importancia, por métodos de reducción, para estimar el contenido de cadmio en el cacao y se desarrolla una metodología que permite relacionar las variables del contenido de cadmio con la firma espectral. En base a la normativa revisada y teniendo en cuenta las regulaciones internacionales establecidas, se definirán los parámetros máximos permisibles para el contenido de cadmio en el cacao. Se estudian distintos tipos de algoritmos de Machine Learning y se escoge el más adecuado para el caso de estudio, cuyos códigos son desarrollados en el lenguaje de programación Python. Posteriormente se realiza el proceso de entrenamiento y se obtiene un modelo inicial que permite estimar el contenido de cadmio en el cacao, con un error aceptable. Se concluye que es posible obtener la estimación del contenido de Cadmio en el grano de cacao haciendo uso de un análisis no destructivo utilizando algoritmos de ML en tiempo real.

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