Catálogo de publicaciones

El aporte más importante de este trabajo es la definición de una arquitectura que permite la definición y el tratamiento de un campo continuo como un objeto del sistema; esto significa: • El campo continuo se define como un conjunto finito de pares (posición, valor) conocido a través de algún método de toma de datos (la muestra origen) más un método de estimación necesario para calcular puntos intermedios que no han sido relevados. • Se pueden asociar distintos algoritmos de estimación a una muestra y, en el caso necesario, cambiar dicho algoritmo dinámicamente, de manera transparente a la aplicación subyacente. • Es posible definir y asociar distintos métodos de implementación para una muestra determinada. • El encapsulamiento del campo continuo permite utilizarlo como un objeto en sí mismo o asociar valores del campos a objetos (discretos) a través de atributos. En el capítulo 2 se describen las principales características de los sistemas de información geográfica. Además de considerar cúales son los principales elementos de estos sistemas, se detallan los diferentes procesos que aparecen en el desarrollo y utilización de los sistemas en particular: • la entrada de datos, la cual tiene una importancia vital en el proceso, pues ésta determinada en gran parte cúan correcta (y por lo tanto cúan confiable) es la información que se está manipulando. • La manipulación de los datos se describe a partir de las funciones de análisis que utilizan la mayoría de los productos de SIG existentes en el mercado. • La definición de las interfaces que definen la salida de información y el análisis que se puede realizar sobre los datos geográficos. En el capítulo 3 se detallan las estructuras de datos que se utilizan para soportar información geográfica y se plantean discusiones sobre el uso de cada una. En el capítulo 4 se describen los conceptos básicos del modelo de objetos que se utiliza como base para la definición de la arquitectura para manipular campos continuos. Este modelo está basado en la tecnología de “Patrones de Diseño” [Gamma et al.95] la cual se describe sucintamente incluyendo un ejemplo. En el capítulo 5 se introducen los conceptos básicos de un campo continuo y las operaciones que habitualmente se requieren sobre este tipo de datos. Se discuten los problemas que existen actualmente para la representación y manipulación de los mismos y se describen algunas investigaciones referentes al tema. En el capítulo 6, se describe la arquitectura definida para campos continuos sobre la base del modelo descripto en el capítulo 4. Se detalla la arquitectura y se especifican las ventajas de su definición. Para mayor claridad se define un ejemplo en el que se muestra su uso. En el capítulo 7 se presenta una implementación posible para la arquitectura definida en el capítulo 6. En el capítulo 8 se describen algunos trabajos relacionados que utilizan técnicas de la orientación a objetos para modelizar aplicaciones SIG. También se hace una discusión sobre las ventajas de la arquitectura presentada en esta tesis. En el capítulo 9 se describen las conclusiones, así como los trabajos futuros que complementarán el proyecto.

El Potential Polynomial of Degree 1 in Each Variable o P1P es una teoría reciente que resuelve un problema variacional complejo, los P1P se utilizaron para análisis de datos masivos en las áreas de Aprendizaje en Maquinas y Dataminig con resultados positivos, la tesis presenta el uso de los P1P en el modelado tráfico en redes IP, detalla la teoría de los P1P con un enfoque en redes para su posterior aplicación. Los dos modelos construidos, uno en el nivel de red y trasporte, y dos en el nivel de aplicación, demuestran que los P1P son una alternativa de modelado con la propiedad de ajustase a las características de tráfico particular. La tesis proporciona métodos de aplicación y construcción de P1P's, también brinda una forma de reducir la cantidad de variables para modelos complejos. El metamodelo y el estudio de los P1P con la teoría de la información son el inicio de nuevos trabajos de investigación para el uso en aplicaciones y para la propia teoría de P1P. La evaluación de la representatividad del modelo matemático de un sistema en relación a la realidad es un aspecto importante para obtener buenas estimaciones, realizamos una comparación entre un P1P y la Teoría de Colas para modelar tráfico de correo electrónico.

La finalidad de este trabajo es la modelización y simulación de un sistema de control para ensayos de motores de combustión interna. Este modelo computarizado de tiempo real estará destinado a predecir el desempeño de un conjunto motor-freno y a evaluar el comportamiento de su unidad de control. Éste permitirá estudiar condiciones de inestabilidad del sistema, facilitará el ajuste de los parámetros de la unidad de control y hará posible reproducir fenómenos colaterales o respuestas inesperadas. Más aún, la disponibilidad de este modelo permitirá también anticipar el comportamiento del motor en condiciones especiales, reemplazando así en algunos casos a los propios ensayos con un consiguiente ahorro de tiempo y costos. Si bien la simulación de motores de combustión interna no es nueva, ya que desde los años ’70 se vienen registrando experiencias en este campo (Borman, 1971), es a partir de los ’90 que se produce un gran auge en este tipo de modelos, de la mano de los avances de la tecnología informática y del interés comercial que despiertan. Los objetivos perseguidos con estos modelos son muy diversos, pero tienen en común la necesidad de aportar información adicional a la obtenida con ensayos experimentales (Rubin, 1997). Entre otros beneficios, esto permite reducir el ciclo de desarrollo de nuevos productos, explorar nuevas soluciones y evaluar performances en dominios inaccesibles o en circunstancias en que los ensayos son muy costosos. Más recientemente, son los estudios orientados a la reducción del consumo y las emisiones nocivas de motores los que se han convertido en uno de los principales objetivos de estos modelos (Brace, 2001). Se identifica así, en el dominio del problema planteado, a un sistema que involucra la respuesta dinámica continua de un conjunto mecánico y la acción de una unidad digital de control que opera a partir del muestreo discreto de los valores reales de velocidad y carga. Más adelante, se describirán las características de este sistema de control y será necesario evaluar un modelo capaz de representar el comportamiento dinámico de un motor acoplado a un freno dinamométrico. Estos sistemas de control, que tienen la finalidad de operar sobre dominios continuos, dan lugar a un tipo particular de sistema denominado “híbrido”. Estos sistemas híbridos combinan, por lo tanto, componentes discretos y continuos que interactúan entre sí y responden a concepciones de naturaleza diferente, a pesar de que en última instancia el subsistema discreto no es más que una abstracción de la realidad. Estas dos dinámicas coexisten y es necesario representarlas con modelos que reflejen esta interacción, reconociéndose que las mayores dificultades se originan en la necesidad de sincronizar sus comportamientos. Podría afirmarse que en la actualidad los sistemas de control, en su mayoría, pueden ser reconocidos en alguna medida como híbridos ya que en realidad todo sistema de computación que interactúa con el mundo real queda encuadrado en esta categoría. En este punto cabe destacar que los sistemas de control forman parte de las numerosas aplicaciones de tiempo real que son desarrolladas en la actualidad. Éstas abarcan un amplio espectro de destinos, que incluye desde la industria bélica hasta equipos de uso doméstico, y es indudable que la atención de dicha demanda tiene un fuerte impacto en todos los campos de la informática. Estas aplicaciones se caracterizan tanto por sus particulares exigencias de confiabilidad, eficiencia y rápida respuesta como por la diversidad de disciplinas que involucran. Entre estas últimas, se incluyen los lenguajes de programación, protocolos de comunicaciones, arquitectura del hardware, modelos matemáticos, sistemas operativos y teoría de control. De esta forma, los sistemas de tiempo real se han incorporado a la creciente demanda de software especializado que se verifica en la actualidad. Además, el abaratamiento del hardware y el incremento de la densidad de integración hace propicia la realización de sistemas cada vez más complejos y es de preverse que esta tendencia se acentúe en el futuro próximo. Así, la necesidad de dar respuesta a esta demanda no ha hecho más que incorporar nuevas exigencias al gran esfuerzo que se viene realizando para superar definitivamente la llamada “crisis del software” y que ha justificado una muy importante inversión de recursos, tanto intelectuales como económicos. Estos esfuerzos han estado orientados a establecer nuevas técnicas, métodos y herramientas que permitan tanto mejorar la calidad de los desarrollos de software como así también a aumentar la productividad de los procesos conducentes a tales desarrollos, aumentando eficiencia y eficacia. Sin embargo, en la actualidad resulta preocupante comprobar que, en muchos casos, son los intereses comerciales los que orientan el mercado aun en direcciones que se contraponen con lo que indicarían otros puntos de vista, incluido el técnico. Se acentúa una visión simplista e ingenua de que el desarrollo de sistemas complejos se simplifica con la sola utilización de los métodos que han dado buenos resultados en otros campos de aplicación, o de que todo se resuelve incrementando los recursos de hardware. Coexiste, felizmente, otra realidad determinada por el ya mencionado amplio espectro de buenas técnicas y herramientas de análisis y diseño de sistemas que han sido desarrolladas y están disponibles. El esfuerzo debe ahora orientarse a hacer que trasciendan los ámbitos de los centros de investigación y se incorporen al mercado cotidiano. De una manera indudablemente muy modesta, este trabajo espera hacer su aporte en este sentido, demostrando que es posible desarrollar e implementar un simulador de tiempo real de una unidad de control a través de un procedimiento sistemático, racional y riguroso, a los fines de asegurar un modelo que sea a la vez correcto, completo y consistente.