Evaluación estructural usando métodos de identificación con base en la respuesta y actualización del modelo dinámico

Identificar las propiedades dinámicas de una estructura con precisión es un punto importantecuando se pretende establecer una metodologíaadecuada para el monitoreo de obras especiales, yaque la ocurrencia de daños estructurales modificalos parámetros dinámicos originales. De esa forma también, es posible calibrar y trabajar posteriormente con un modelo numérico robusto comocomplemento para evaluar la integridad estructural.Actualmente, no existe un procedimiento recomendado en Brasil para evaluar continuamente grandes estructuras. Por ese motivo, este estudio tienecomo objetivo trabajar en la propuesta de un sistema de monitoreo estructural continuo con vistasa la posterior evaluación de la “salud” estructural.Tres métodos de identificación con base solo enla respuesta estructural (Peak Picking, ReferenceBased Data-Driven Stochastic Realization and theReference-Based Covariance-Driven StochasticRealization) son aplicados a los resultados de unensayo experimental de un pórtico de tres pisossometido a diferentes fuentes de excitación. Sonanalizados aspectos como el esfuerzo computacional, la precisión y la velocidad de procesamiento.Posteriormente se evalúa también un método deactualización del modelo numérico basado en lasfrecuencias medidas. Los resultados muestran queestos métodos pueden constituir una parte efectivade la metodología de monitoreo pretendida. ARK: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25457012/555vscydw

Aplicación de la técnica LSPIV en el diseño hidrológico de infraestructura hídrica

En este trabajo se implementa una nueva técnica de medición decaudales en la provincia de Salta. Los flujos que ocurren durantecrecidas repentinas en ríos de montaña, (como lo son la mayoría delos casos en Salta), presentan algunas características particularesque hacen que tecnologías intrusivas de velocimetría (tales comomolinetes convencionales o correntímetros hidroacústicos Doppler -ADCP) habituales para medir caudales en cursos fluviales no puedanser implementadas. En el presente estudio se evalúa la aplicación dela técnica experimental remota LSPIV (Large Scale Particle ImageVelocimetry) para medir velocidades de flujo en ríos de la provinciade Salta, Argentina. Para ello, se instalaron estaciones meteorológicas en zonas de interés y se estimaron recurrencias de los eventos decrecidas caracterizadas. ARK: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25457012/xlk0wrw49

Desarrollo de un ventilador mecánico de emergencia basado en turbocompresor axial

La pandemia de COVID-19 ha sido el motorizador de una serie dedesarrollos en todos los ámbitos de la biotecnología en razón de lapeligrosidad del virus, su alta tasa de contagio y su peligrosidad enrelación a la letalidad de los pacientes. Estos trabajos han tenido variosobjetivos, uno de los cuales ha sido el de proveer sistemas de atencióna pacientes en situaciones de emergencia sanitaria. Ante la posibilidadde colapso de las salas de tratamiento intensivo, uno de los equiposmás requeridos para poder atender a pacientes que no tengan espacioen las UTI es el ventilador de asistencia respiratoria.El grupo de trabajo perteneciente al Instituto de Estudios Interdisciplinarios de Ingeniería (IESIING), de la Universidad Católica de Salta,se abocó al desarrollo de un modelo de ventilador de emergencia quepudiera ser replicado con mínimos conocimientos de electrónica, concomponentes comunes y el uso de impresoras 3D. Así se produjo unprototipo que cumple con todas las expectativas basadas en el uso deun turbocompresor axial, como consecuencia del estudio de las diversas posibilidades de adaptación de sistemas para ventilación mecánica. ARK: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25457012/ljjwo6pha

Identificación de emociones en textos de una red social

Las redes sociales se suelen utilizar para expresar opiniones sobrediferentes aspectos de la sociedad, como productos, servicios, política, celebridades, etc. Empresas, organizaciones y gobiernos hanmostrado su interés en conocer las opiniones que los usuarios tienensobre sus actividades o productos. Además de determinar si una opinión es positiva o negativa, resulta interesante establecer cuál es elsentimiento o emoción manifestada en la opinión. Identificar la emoción que un usuario expresa en un mensaje textual puede entendersecomo clasificar o categorizar el mensaje según sus características.En este trabajo, se desarrolló un método para clasificar textos breves uopiniones de la red social Twitter según la emoción que expresan. Enprimer lugar, fue necesario estructurar los textos descartando las partesirrelevantes y tratando de mantener la mayor cantidad de informaciónposible. Luego se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para lageneración de un corpus de opiniones etiquetadas. Por último, se aplicó un método de clasificación por ponderación con diccionarios léxicosasociados a tres valores emocionales: valencia, activación y dominancia. ARK: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25457012/8h70ot6fn