1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Veracruz
4. Instituto Tecnológico Superior de Huatusco (Licenciatura)
5. Ingenieria en Sistemas Computacionales

Título:	IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA PARA LA CARACTERIZACIÓN DEL ENCENDIDO DE HORNILLAS MEDIANTE TÉCNICAS DE IA Y MODELADO EN 3D
Autor:	GARCES GARCÍA, CINTHYA
Data:	2024-11
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico Superior de Huatusco
Descrição:	La evaluación de las hornillas de gas en estufas convencionales ha experimentado una evolución significativa, al igual que muchas otras áreas de trabajo. Mientras que anteriormente se dependía de métodos tradicionales, que utilizaban herramientas analógicas y procedimientos manuales para la medición de variables, estos enfoques limitaban la capacidad de analizar e interpretar grandes volúmenes de datos. Los avances tecnológicos han introducido herramientas especializadas que permiten medir variables con precisión en tiempo real, aunque su uso exclusivo presenta desafíos como altos costos y la necesidad de conocimientos especializados. Por ello, se propone un enfoque equilibrado que combine métodos tradicionales y contemporáneos, teniendo en cuenta factores como los recursos disponibles, la complejidad del análisis, el presupuesto y los objetivos del proyecto. La implementación de un sistema de caracterización para analizar el encendido de las hornillas de barro incorpora un sensor termopar acompañado de un amplificador termopar, así como un sensor térmico y un dispositivo registrador de datos. Estos sensores recopilan información térmica relevante de las hornillas. Para garantizar una disposición estratégica de los sensores, se utilizaron modelos 3D que cumplen dos funciones esenciales: en primer lugar, albergan los sensores y otros componentes del sistema, como baterías y cables Qwiic, proporcionando además una protección eficaz contra posibles daños causados por factores externos. En segundo lugar, los modelos 3D están diseñados para insertarse fácilmente en la estufa sin necesidad de realizar modificaciones. Los datos recopilados por los sensores se someten a etiquetado y preprocesado antes de formar parte de la base de conocimiento utilizada para entrenar el modelo de inteligencia artificial. A través del machine learning, se entrenan modelos que buscan identificar patrones y realizar un análisis más complejo, lo que permite obtener información detallada sobre el funcionamiento de las hornillas y la distribución del calor, basándose en las características estadísticas de los datos recabados.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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