Examinando por Materia "Desarrollo de prototipos"

Mostrando 1 - 4 de 4
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de la prefactibilidad técnico-económica de la implementación de un compresor de aire con fines comerciales
    (Universidad del Valle, 2025) Vargas Polanco, Luis Hernando; rosillo, miguel
    El objetivo de este proyecto es analizar la prefactibilidad técnico-económica de un compresor de aire portátil, diseñado específicamente para el inflado de neumáticos, que logre una combinación efectiva de eficiencia, portabilidad y viabilidad de producción, cumpliendo con una presión máxima de 50 psig. Este estudio se centra en desarrollar un prototipo de compresor de aire de tipo reciprocante de doble efecto, utilizando un mecanismo de biela corredera para convertir el giro rotacional del motor en un movimiento lineal del pistón. Esto proporciona una solución práctica y accesible para inflar neumáticos, evitando la dependencia de estaciones de servicio. A través de un análisis detallado de materiales, se eligieron componentes como el acero al carbono 1020 para el mecanismo y el polipropileno para el pistón. Sin embargo, la elección de PLA para la carcasa no resultó viable debido a la porosidad que generó fugas de aire. El motor seleccionado operó a revoluciones más bajas de lo esperado, pero el modelo analítico indicó que el prototipo podría competir con los compresores comerciales en términos de eficiencia y costo. Además, el análisis económico mostró que, para lotes superiores a 100 unidades, el prototipo tiene un costo competitivo, siendo hasta un 60% más barato que los compresores comerciales. En conclusión, el prototipo es viable para avanzar a la etapa de factibilidad, con ajustes en los materiales y diseño para mejorar su desempeño.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de literatura científica en el dominio del cáncer usando técnicas de redes complejas
    (Universidad del Valle, 2025) HURTADO GIRALDO, JAIME ANDRES; SOLARTE, OSWALDO
    El cáncer es una de las principales causas de muerte en la actualidad. Analizar grandes volúmenes de literatura científica es crucial para ayudar a los médicos a mejorar diagnósticos y tratamientos. En este sentido, la presente investigación logra construir un prototipo para encontrar patrones en literatura científica del dominio del cáncer usando técnicas de redes complejas. Para ello, se implementó la metodología DSRM (Design science research methodology) para desarrollar la herramienta I-ADC-Univalle que toma artefactos de software como librerías de ia, agregadores de información científica, y librerías de análisis de redes complejas para estudiar la literatura científica relacionada con el cáncer de mama y presentar patrones en términos de autores, instituciones, países y palabras clave relevantes; que de luces a los médicos en los casos clínicos. A través de la herramienta I-ADC-Univalle se realizó un estudio de caso utilizando 232 cadenas de búsqueda que permitieron construir un corpus de 11.348 documentos científicos relacionados con el cáncer de mama. Posteriormente, se procesó la información para encontrar las relaciones entre los metadatos y lograr la construcción y análisis de redes. El aplicativo permitió extraer los patrones representativos de la literatura consultada ofreciendo información relevante sobre las publicaciones científicas sobre el cáncer de mama.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un prototipo de sensor mediado por nanomateriales para la detección y determinación temprana de residuos de plaguicidas en alimentos
    (Universidad del Valle, 2018) Bahamón Pinzón, David; Calderón Hernández, Steven; Vanegas Gamboa, Diana Carolina
    El glifosato es el herbicida más usado en Colombia. En el Valle del Cauca se implementa para la erradicación de cultivos ilícitos y como madurante para aumentar el rendimiento de los cultivos de caña de azúcar. Sin embargo, el glifosato tiene un impacto directo en aguas, plantas y animales, además de ser un compuesto catalogado por la OMS como posiblemente cancerígeno en humanos. En este trabajo se muestra el desarrollo de un dispositivo de bajo costo para la detección de glifosato. La plataforma de sensado está basada en un arreglo amperométrico de tres electrodos (trabajo, referencia y auxiliar) obtenidos mediante la metodología de grafeno grabado con láser. El electrodo de trabajo fue funcionalizado con nanopartículas de cobre que imparten selectividad hacia el glifosato a partir de la afinidad entre el nanocobre y los compuestos organofosforados. El sensor desarrollado presenta un valor de sensibilidad de 6,8 ± 0,5 nA/uM, límite inferior de detección de 4,29 ± 0,64 μM, y tiempo de respuesta de 139 ± 59 s. Finalmente, se realizaron pruebas de concepto en muestras de leche materna y agua destilada presuntamente contaminadas con glifosato, obteniéndose concentraciones de 4,05 ± 0,15 μM y 5,81 ± 0,21 μM en leche materna, y resultados incoherentes para el agua destilada. Aunque el sensor desarrollado necesita ser mejorado en algunos aspectos, es la primera tecnología de bajo costo para detección rápida e in situ de glifosato desarrollada localmente, y presenta gran potencial como herramienta de valoración de la carga contaminante por herbicidas en muestras ambientales y de alimentos.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de una herramienta para identificar la presencia de baches en vías asfálticas, utilizando técnicas de percepción remota e inteligencia artificial
    (Universidad del Valle, 2025) Caicedo Guarama, María del Pilar; Hernández, Francisco Luis
    Los baches constituyen una de las patologías más comunes y estudiadas del pavimento a nivel mundial, afectando la seguridad, los costos de transporte y la calidad de vida en países como Estados Unidos, Reino Unido, India y Japón (Koch & Brilakis, 2011; HemaMalini et al., 2021; Chitale et al., 2020). La aparición de estas fallas, asociadas a procesos de infiltración de agua, fatiga del pavimento y tráfico pesado, ha impulsado el desarrollo de sistemas automatizados de inspección basados en visión por computador y aprendizaje profundo. En este contexto global, Colombia no es la excepción, presentando un deterioro vial significativo y afectaciones recurrentes para los usuarios (Gil, 2023; INVIAS, 2022). Por lo anterior, teniendo en cuenta el crecimiento de las tecnologías y el aumento de investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial, machine Learning y Deep Learning enfocadas a la detección de objetos; se propone el desarrollo de una aplicación web llamada GeoBach para el reconocimiento de baches en vías asfálticas por medio del uso de modelos de redes neuronales convolucionales (CNN). El objetivo de esta aplicación web es facilitar el proceso de inspección visual para la detección de baches en pavimentos asfálticos a través de la toma de fotografías con VANT; así mismo permite llevar un registro de estos con coordenadas donde fueron capturadas las imágenes, con el conteo de baches, medidas en metros y con la capacidad de descargar la información por medio de un archivo de tipo CSV. Para el desarrollo de este trabajo, se hizo uso de React que permitió desarrollar el frontend de la aplicación de la mano con el principio DRY (Don’t Repeat Yourself); el backend se construyó con Python y FastAPI, facilitando la gestión de solicitudes por parte del usuario. La aplicación resultante llamada GeoBach se encuentra conectada con un modelo de detección de YOLOV7 Tiny resultante de un proceso de doble entrenamiento, el primer modelo se entrenó con un dataset más robusto en comparación con el segundo que fue utilizado con el propósito de ajustar el modelo a características más específicas; finalmente como resultado se obtuvo un mAP @0.5 del 70.7%, una recuperación (recall) de 69.7% y una precisión del 70.17%.