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<title>Tesis Ing. Ind.</title>
<link>http://hdl.handle.net/10498/6769</link>
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<pubDate>Sun, 10 May 2026 02:47:50 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-05-10T02:47:50Z</dc:date>
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<title>Avances y limitaciones de la técnica de microscopia electrónica de transmisión-barrido con detección de electrones a alto ángulo para el análisis de nuevos nanomateriales con aplicaciones en eficiencia energética.</title>
<link>http://hdl.handle.net/10498/35178</link>
<description>Avances y limitaciones de la técnica de microscopia electrónica de transmisión-barrido con detección de electrones a alto ángulo para el análisis de nuevos nanomateriales con aplicaciones en eficiencia energética.
Baladés Ruiz, Nuria
La presente Tesis Doctoral  busca contribuir a la mejora del diseño y a la optimización de las condiciones de crecimiento de dispositivos optoelectrónicos de alta eficiencia basados en sistemas epitaxiales de heteroestructuras semiconductoras III-V. Los materiales semiconductores estudiados consisten en sistemas InAlAsSb-InP destinados al desarrollo de celdas solares ultra-eficientes con arquitectura multiunión, y en sistemas GaAsBi-GaAs para dispositivos fotónicos estables a la temperatura que operan en la región del infrarrojo medio. Adicionalmente, se consideran materiales poliméricos reforzados con grafeno que garantizan la reducción del peso de las aeronaves a la vez que mejoran sus prestaciones en servicio. En estos tres sistemas, el rendimiento final se ve muy influenciado por aspectos estructurales a&#13;
escala atómica. &#13;
El segundo objetivo de la Tesis es analizar las limitaciones de la técnica HAADF-STEM en equipos&#13;
de aberración corregida para el estudio de los materiales avanzados antes presentados. Respecto&#13;
a los materiales semiconductores cuaternarios, la complejidad adicional que surge en el análisis&#13;
de su composición a partir de la intensidad de imágenes HAADF-STEM radica en la existencia de&#13;
una transferencia mutua de intensidad entre las columnas atómicas del material, efecto conocido&#13;
como crosstalk. En la presente Tesis se evalúa el efecto del crosstalk en la cuantificación de la&#13;
composición de aleaciones cuaternarias utilizando imágenes HAADF-STEM simuladas, y se propone&#13;
una metodología que ha demostrado ser apropiada para obtener mapas de composición a nivel de columna atómica considerando el efecto del crosstalk. En relación al GaAsBi, se evalúa la capacidad&#13;
de las técnicas HAADF-STEM en el estudio de la distribución de Bi diluido y su efecto en la estructura&#13;
atómica. Respecto a los polímeros reforzados con grafeno, la dificultad del análisis de la distribución&#13;
del reforzante en el seno de la matriz radica en la similar composición química entre el grafeno y&#13;
los polímeros, ambos basados en carbono por lo que producen una intensidad similar en imágenes&#13;
HAADF-STEM.Para superar esta limitación en la presente Tesis se propone marcar las láminas&#13;
de grafeno con átomos de oro y estudiarlas mediante tomografía electrónica. El estudio realizado&#13;
utilizando imágenes HAADF-STEM simuladas ha demostrado la efectividad de la aproximación propuesta.
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<pubDate>Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT</pubDate>
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<dc:date>2018-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Transferencia espacial de datos de viento. Aplicación a la duna de Valdevaqueros (Cádiz)</title>
<link>http://hdl.handle.net/10498/31684</link>
<description>Transferencia espacial de datos de viento. Aplicación a la duna de Valdevaqueros (Cádiz)
Martinez-García, Felix P.
Los pronósticos de viento están ampliamente desarrollados debido, por un lado, al crecimiento de la energía eólica, pero también a otras aplicaciones, como las previsiones de escenarios a largo plazo sobre los efectos del calentamiento global. En general, ha habido grandes desarrollos en los modelos de circulación global (GCM) que informan sobre escenarios futuros a gran escala, pero la transferencia espacial del viento a escala local es un problema no resuelto totalmente. Debería ser posible estimar los vientos en el campo cercano con cierta precisión, lo cual es interesante para aspectos como el efecto del viento incidente en parques eólicos, sobre una duna en movimiento o el viento que sopla en un puerto. Por lo tanto, una ecuación de transferencia de viento basada en datos a escala local es necesaria, ya no para el pronóstico, sino para la propagación espacial del campo de viento entre dos puntos, conocidos los datos en uno de ellos.&#13;
Los sistemas dunares playeros han sido sometidos a numerosos estudios e investigaciones (Kawamura, 1951; Tsoar, 1994; Fages-Antiñolo et al., 2007; Smyth, 2016). En este campo, son muchos los modelos realizados de patrones de vientos incidentes sobre dunas tanto en una como en dos dimensiones (Kroy et al., 2002; Parteli et al., 2009). Además, también se ha estudiado de forma significativa la relación entre estos vientos y la clasificación granulométrica (Navarro et al., 2011) de los materiales que componen la duna o cuál es el avance (Navarro et al., 2015) de la misma para diferentes sistemas dunares playeros a lo largo del Mundo. Otra vertiente de estos estudios se centra en cuantificar el flujo de partículas movida por un campo de vientos con una dirección predominante (Navarro et al., 2011). La prolífica investigación sobre todos los parámetros que intervienen en una duna costera como la granulometría de las arenas, trasporte de sedimentos en la duna, estratificación de tamaños en la misma está basada principalmente en grandes campañas que permitan medir el viento in situ, así como el transporte asociado a dicho campo de vientos. Así, se plantea la necesidad de una herramienta que, usando los datos disponibles de campañas in situ, permita obtener el viento real actuante en el sistema dunar a partir de datos de viento registrados en estaciones meteorológicas cercanas. Se trata de obtener una expresión matemática que transfiera espacialmente las series de datos de viento medidas en estaciones próximas o relativamente próximas, pero no ubicadas en el propio cordón dunar (Martinez-Garcia et al., 2021).&#13;
Cabe señalar que las técnicas de reducción de escala estadística, conocidas por su acepción inglesa statistical downscaling (SD) o downscaling estadístico son adecuadas para su aplicación como inferencia estadística a pequeña escala. Por lo tanto, una vez revisados los métodos y técnicas actuales utilizados y las diferentes metodologías, e identificar las ventajas, desventajas o limitaciones de los modelos actuales a escala local, se propone una función de transferencia basada en datos locales que se pueda desarrollar de manera fácil y precisa. Esta ecuación se ha determinado utilizando diferentes métodos de regresión y la teoría del perfil del viento. Esta tesis establece una metodología para lograr una función de transferencia de viento para aplicaciones locales (Martinez-Garcia et al., 2023). Para ello, utilizamos datos de una campaña de medición de vientos en campo y de una estación meteorológica cercana. Estos datos fueron analizados y comparados. Una combinación del perfil del viento y la técnica de reducción de escala estadística formaron la base de esta investigación. Para aclarar el procedimiento, se aplicó la metodología propuesta a la Duna Litoral de Valdevaqueros con el fin de desarrollar una función de transferencia utilizando series temporales de datos de la estación meteorológica ubicada en Tarifa.
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<pubDate>Thu, 18 Jan 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/10498/31684</guid>
<dc:date>2024-01-18T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Determinación del efecto del tráfico marítimo en la estimación de la calidad del aire de una ciudad-puerto</title>
<link>http://hdl.handle.net/10498/29471</link>
<description>Determinación del efecto del tráfico marítimo en la estimación de la calidad del aire de una ciudad-puerto
Rodríguez García, María Inmaculada
Predecir la calidad del aire es una tarea muy importante ya que se sabe que tiene un&#13;
impacto significativo en la salud. La Bahía de Algeciras (España) es una zona altamente&#13;
industrializada con uno de los mayores puertos de Europa. Durante el periodo 2010-2019,&#13;
se registraron diferentes datos en las estaciones de monitorización de la Bahía, formando&#13;
una base de datos de 131 variables de concentraciones de contaminantes atmosféricos, de&#13;
información meteorológica y datos de tonelada-buque de barcos en la Bahía de Algeciras.&#13;
En esta tesis se desarrolló un análisis en tres fases. La primera fase consistió en un&#13;
diagnóstico de la calidad del aire, la segunda en una estimación-predicción de la calidad del&#13;
aire y la tercera en una predicción de la calidad del aire.&#13;
En la primera fase, el primer paso fue desarrollar un análisis en profundidad realizado&#13;
durante los años 2010 a 2015 del alcance de la contaminación atmosférica en las dos&#13;
principales ciudades y más pobladas de la Bahía de Algeciras (Algeciras y La Línea). Es una&#13;
zona donde coexisten varios grandes focos de contaminación atmosférica como varias&#13;
industrias químicas y carreteras. Además, el puerto de Algeciras es uno de los más&#13;
importantes de Europa, y la ciudad de La Línea está afectada por el aeropuerto de Gibraltar,&#13;
lo que contribuye al aumento de la contaminación en el Estrecho de Gibraltar. Se ha&#13;
desarrollado un completo análisis estadístico para conocer aspectos relevantes de la&#13;
contaminación atmosférica en este escenario concreto. Por un lado, los valores medios de&#13;
concentración más elevados se obtuvieron en Algeciras para NO2 (28,850 μg/m3&#13;
) y en La&#13;
Línea para SO2 (11,966 μg/m3&#13;
) y PM10 (30,745 μg/m3&#13;
). El análisis mostró patrones que&#13;
coinciden con la actividad humana. Por otra parte, se desarrolló un cálculo de riesgos&#13;
relativos que mostró que la humedad relativa, la velocidad del viento y la dirección del viento&#13;
producen un aumento del riesgo de mayores concentraciones de contaminantes. Además,&#13;
los resultados obtenidos mostraron que la velocidad y la dirección del viento son las variables&#13;
más importantes en la distribución de partículas.&#13;
En la segunda fase, el objetivo era obtener predicciones fiables de las concentraciones de&#13;
contaminantes relacionados con el tráfico marítimo (SO2, PM10, NO2, NOX y, NO) durante&#13;
los años 2017 a 2019. Se analizaron tres escenarios diferentes de la Bahía de Algeciras que&#13;
fueron las localizaciones del Parque de los Alcornocales, así como las ciudades de La Línea&#13;
y Algeciras. Estos escenarios permitieron comparar los resultados entre ellos. El objetivo fue&#13;
predecir los niveles futuros de calidad del aire de los principales contaminantes relacionados&#13;
con el tráfico marítimo en la Bahía de Algeciras en función del resto de contaminantes, las&#13;
 xvii&#13;
variables meteorológicas y, una base de datos de buques. Se diseñó un procedimiento de&#13;
remuestreo aleatorio utilizando un procedimiento de 5-CV (5-validación cruzada) y 20&#13;
repeticiones en cada experimento para asegurar la capacidad de generalización de los&#13;
modelos probados, para calcular las predicciones de contaminantes con diferentes modelos&#13;
de clasificación (incluyendo árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial, ensembles,&#13;
entre otros) y también con redes neuronales artificiales (RNAs) utilizando diferentes&#13;
números de capas y unidades ocultas. El procedimiento propuesto de remuestreo aleatorio&#13;
permite realizar comparaciones múltiples adecuadas y robustas de los modelos y permitió&#13;
seleccionar un grupo de los mejores modelos de predicción. Los modelos se compararon&#13;
utilizando varios índices de calidad de la clasificación, como la sensibilidad, la especificidad,&#13;
la exactitud y la precisión. También se utilizó la distancia (d1) al clasificador perfecto (1, 1, 1,&#13;
1) como característica discriminante, para seleccionar los mejores modelos. Además, se&#13;
realizó un análisis de relevancia para conocer qué variables son las más importantes para&#13;
cada contaminante y se diseñaron modelos con menor número de entradas en una red de&#13;
monitorización más óptima. Las sensibilidades obtenidas en los mejores modelos fueron de&#13;
0,98 para SO2, 0,97 para PM10, 0,82 para NO2 y NOX, y 0,83 para NO. Los resultados&#13;
obtenidos demuestran el potencial de los modelos para predecir la contaminación en una&#13;
ciudad portuaria o en un escenario de contaminación atmosférica complejo.&#13;
En la tercera fase, se predijeron los datos disponibles durante los años 2017 a 2019 en la&#13;
estación de Algeciras utilizando modelos de Long-Short Term Memory (LSTM). Se&#13;
desarrollaron cuatro enfoques diferentes para realizar previsiones de SO2 y NO2 a 1 hora y&#13;
a 4 horas en Algeciras. El primero utiliza las 130 variables exógenas restantes. El segundo&#13;
utiliza únicamente los datos de series temporales sin variables exógenas. El tercer enfoque&#13;
consiste en utilizar un arreglo de series temporales autorregresivas como entrada y el cuarto&#13;
es similar utilizando las series temporales junto con datos de viento y barcos. Los resultados&#13;
mostraron que el SO2 se predice mejor con información autorregresiva y el NO2 se predice&#13;
mejor con series temporales autorregresivas de barcos y viento, lo que indica que el NO2&#13;
está estrechamente relacionado con los motores de combustión y puede predecirse mejor.&#13;
Uno de los objetivos de esta tesis doctoral es desarrollar un sensor virtual útil capaz de&#13;
conseguir una red de vigilancia más robusta, que pueda utilizarse en caso de datos faltantes.&#13;
Además, puede servir como sistema de apoyo a la toma de decisiones por parte de las&#13;
autoridades, que podría ser utilizado por los ciudadanos para prevenir la exposición a&#13;
contaminantes y por las empresas para tomar decisiones sobre la calidad del aire.; Predicting air quality is a very important task as it is known to have a significant impact&#13;
on health. The Bay of Algeciras (Spain) is a highly industrialised area with one of the largest&#13;
super-ports in Europe. During the period 2010-2019, different data were recorded in the&#13;
monitoring stations of the Bay, forming a database of 131 variables (air pollutants,&#13;
meteorological information, and vessel data).&#13;
A three stage analysis was developed in this Thesis. The first stage was an air quality&#13;
diagnosis, the second stage was an estimation-prediction of the air quality, and the third stage&#13;
was an air quality forecasting.&#13;
In the first stage, the first step was to develop an in-depth analysis accomplished during the&#13;
years 2010 to 2015 of the scope of pollution in the two main cities of the Bay of Algeciras&#13;
(Algeciras and La Línea). Surrounded by several industries and roads, this area is highly&#13;
polluted. Besides, Algeciras port is one of the most important ports in Europe, and La Línea&#13;
city is affected by Gibraltar airport, which contributes to the increase of air pollution in The&#13;
Strait of Gibraltar. A complete statistical analysis was developed in order to gain knowledge&#13;
about relevant aspects of air pollution in this particular scenario. On the one hand, the higher&#13;
average concentration values were obtained in Algeciras for NO2 (28.850 μg/m3&#13;
) and in La&#13;
Línea for SO2 (11.966 μg/m3&#13;
) and PM10 (30.745 μg/m3&#13;
). The analysis showed patterns that&#13;
coincide with human activity. On the other hand, a calculation of relative risks was developed&#13;
showing that relative humidity, wind speed and wind direction produce an increase in the&#13;
risk of higher pollutant concentrations. Besides, obtained results showed that wind speed&#13;
and wind direction are the most important variables in the distribution of particles.&#13;
In the second stage, the objective was to obtain reliable predictions of pollutant&#13;
concentrations related to maritime traffic (SO2, PM10, NO2, NOX and, NO) during the years&#13;
2017 to 2019. Three scenarios were analysed which involve the locations of Alcornocales&#13;
Park, as well as the cities of La Línea and Algeciras. These scenarios allowed us to compare&#13;
the results. The objective was to predict future air quality levels of the principal maritime&#13;
traffic-related pollutants in the Bay of Algeciras as a function of the rest of the pollutants,&#13;
the meteorological variables and, a vessel database. A randomised resampling procedure was&#13;
designed using a 5-fold cross-validation procedure and 20 repetitions in each experiment to&#13;
ensure the generalisation capabilities of the tested models to compute the pollutant&#13;
 xix&#13;
predictions with different classification models (including Trees, Ensembles, SVM, among&#13;
others) and also with artificial neural networks (ANNs) using different numbers of hidden&#13;
layers and units. The proposed procedure of random resampling permits adequate and&#13;
robust multiple comparisons of the tested models and allowed us to select a group of best&#13;
prediction models. The models were compared using several quality classification indexes&#13;
such as sensitivity, specificity, accuracy, and precision. The distance (d1) to the perfect&#13;
classifier (1, 1, 1, 1) was also used as a discriminant feature, which allowed us to select the&#13;
best models. Furthermore, a relevance analysis was performed in order to know which&#13;
variables are the most relevant to each pollutant and to design models with less number of&#13;
inputs in a more optimal monitoring network. These models seem to be the best in a number&#13;
of scenarios. The obtained sensibilities in the best models were 0.98 for SO2, 0.97 for PM10,&#13;
0.82 for NO2 and NOX, and 0.83 for NO. The obtained results demonstrate the potential of&#13;
the models to forecast air pollution in a port city or a complex scenario.&#13;
The third stage, data available during the years 2017 to 2019 were predicted in the Algeciras&#13;
station using Long-Short Term Memory (LSTM) models. Four different approaches have been&#13;
developed to make SO2 and NO2 forecasts 1h and 4h in Algeciras. The first uses the&#13;
remaining 130 exogenous variables. The second uses only the time series data without&#13;
exogenous variables. The third approach consists of using an autoregressive time series&#13;
arrangement as input and the fourth one is similar using the time series together with wind&#13;
and ship data. The results showed that SO2 is better predicted with autoregressive&#13;
information and NO2 is better predicted with ships and wind autoregressive time series,&#13;
indicating that NO2 is closely related to combustion engines and can be better predicted.&#13;
One of the goals of this Thesis is to develop a useful virtual sensor capable of achieving a&#13;
more robust monitoring network, which can be used, for instance, in the case of missing&#13;
data. Besides, it can serve as a decision support system for authorities, that could be used by&#13;
citizens to prevent exposure to pollutants and companies to make air quality decisions.
</description>
<pubDate>Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/10498/29471</guid>
<dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Ingeniería mecánica del siglo XV y su contribución al descubrimiento de América</title>
<link>http://hdl.handle.net/10498/15729</link>
<description>Ingeniería mecánica del siglo XV y su contribución al descubrimiento de América
Prieto Romero, Juan José
Es objeto de la tesis, analizar  y diferenciar los mecanismos y sistemas mecánicos que arroparon el descubrimiento de América, del cual como no merece menos no se ha escrito poco, pero no es menos cierto que actualmente no existe documento alguno que recoja un enfoque mecanicista de tan  emprendededora empresa, y es aquí, donde esta tesis genera interés de caracter innnovador. &#13;
&#13;
Aporta por tanto, esta tesis, lo siguiente:&#13;
&#13;
Se diferencia minuciosa y ordenadamente los diferentes mecanismos y sistemas mecánicos que arroparon  y sostuvieron el descubrimiento de América, es decir, se pretende poner a la luz, los recursos técnicos mecánicos, que contribuyeron a la aventura naval colombina.&#13;
&#13;
Se realiza un análisis mecanico del estado del arte de la ingenieria de máquinas del siglo XV.&#13;
&#13;
Simulado y modelado de los mecanismos y sistemas mecánicos estudiados.
</description>
<pubDate>Thu, 22 Oct 2009 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/10498/15729</guid>
<dc:date>2009-10-22T00:00:00Z</dc:date>
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