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  • PublicaciónAcceso abierto
    Modelado por redes neuronales de sistemas industriales no lineales
    (Universidad ECCI, 2024) Laura Sofía, Hernández Beltrán; Cifuentes Alfonso, Sebastián; Cote Ballesteros, Jorge Eduardo; Jhon Edisson Rodríguez Castellanos
    Los métodos para el modelamiento de sistemas no lineales han tenido un cambio en los últimos años, el crecimiento exponencial de las inteligencias artificiales ha sentado un precedente en la industria que pretende generar de manera más rápida y económicamente costeable la dinámica de un sistema, haciendo así, que el uso de las redes neuronales artificiales sean una herramienta clave para dicho propósito. Actualmente se ha demostrado que las redes neuronales artificiales autorregresivas no lineales con entradas exógenas (RNA NARX) son eficaces para generar modelos que predicen valores futuros en una secuencia de datos. Algunos ejemplos de sus usos son la eliminación de ruido o generación de texto. Por esta razón, el presente proyecto pretende a través del uso de RNA NARX generar un modelo que prediga la dinámica de una planta de nivel de la compañía FESTO recolectando datos de comportamientos generados por la misma, dichos datos comprenden variables de nivel, presión, velocidad del motor y grados de apertura de la válvula. Se utilizaron las variables de presión , velocidad y grados de apertura como entradas para la red neuronal, concluyendo que ninguna de estas variables es irrelevante. Además, se hizo uso de 8 auto regresores de la variable nivel y presión como entrada y como salida el nivel. Después del entrenamiento, se validó el modelo con la planta y finalmente se obtuvo un error medio de 0.00098.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Implementación de sombra digital en un entorno de realidad aumentada para la enseñanza de procesos de mecanizado enfocados al manejo y operatividad de una fresadora
    (Universidad ECCI, 2023-07-11) Sanchez Sierra, Abnel Esteban; Torres Palencia, Camilo Alberto; Cardona Mancilla, Cristian Camilo; Guevara Muñoz, Angie Judith; Universidad ECCI; Semillero de Investigación de Mecatrónica Autotrónica y tecnologías emergentes - SIMATEK
    El proyecto tiene como objetivo brindar una herramienta para mejorar la enseñanza sobre los procesos de mecanizado básico, dentro de entornos virtuales mediante Sombra Digital y Realidad Aumentada (AR), centrado en los estudiantes de las carreras de Mecatrónica y Mecánica Industrial de la Universidad ECCI sede Medellín. Ofreciendo como solución el diseño de una aplicación AR para dispositivos móviles, contando con el Modelo 3D de una Fresadora, con la cual será posible interactuar simulando un comportamiento real, apropiándose de la parte conceptual de la máquina y de su modo de operación, fortaleciendo las habilidades de manejo de los estudiantes, previo a la práctica en el equipo físico.

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