Doctorado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua

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https://repositorio.chapingo.edu.mx/handle/20.500.12098/934

El posgrado hace énfasis en una sólida formación analítica, lógica y matemática de sus estudiantes, para proponer soluciones formales a problemas del campo mediante la aplicación de métodos estadísticos, modelos matemáticos e inteligencia artificial.

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Browsing Doctorado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua by Author "Cervantes Osornio, Rocío"
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    Análisis del comportamiento de la estructura de un invernadero con ventila cenital
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2014-12) López Bautista, Vicente ; Villaseñor Perea, Carlos Alberto ; López Casteñs, Gilberto de Jesús ; Carrillo García, Mauricio ; Cervantes Osornio, Rocío
    Los invernaderos se deben diseñar de acuerdo a normas en vigor o considerando las condiciones climáticas de la zona; es probable que la estructura diseñada para un país específico no cumpla la eficiencia estructural de un país diferente. En este trabajo se evaluó la capacidad estructural de un invernadero con ventila cenital, en su pórtico más limitativo, esa variante es típica en la región central de México. Se aplicó el Método de los Elementos Finitos (FEM) a un modelo tridimensional con el programa ROBOT V. 2014. Obteniéndose las tensiones que se producen en los diferentes elementos, a partir de un estado combinado de cargas. Para el caso de columnas y cuerda inferior las tensiones son superiores a las admisibles, por lo que se recomienda emplear perfiles de mayor sección, o la incorporación de otros elementos estructurales. La aplicación de estas herramientas ingenieriles ayudaría a garantizar la seguridad mecánica de la estructura de invernaderos y su optimización. Previamente se realizaron estudios de la carga de viento y la caracterización del material. En túnel de viento con un modelo a escala fueron estimados coeficientes de presión y la carga aerodinámica. Además, se realizó una visualización del comportamiento del flujo de aire utilizando inyección de humo y simulación FEM. Resultó que la tendencia de los coeficientes de presión y la visualización del flujo de aire coinciden para esta geometría, los resultados del estudio de la carga del viento se usaron para definir la carga dinámica. Para la caracterización mecánica del acero se llevó a cabo un análisis teórico; un análisis de flexión de una viga en voladizo utilizando probetas del material, en este caso se midieron deformaciones con extensometría eléctrica; también se empleó simulación con ordenador. Las predicciones teóricas indicaron una mayor flexión que la que se presenta en las mediciones experimentales. Encontrándose un valor promedio del módulo de Young no coincidente con los valores estándares. Como resultado del ensayo experimental, el desplazamiento del eje neutro es mayor en las probetas sin soldadura, lo cual concuerda con la simulación FEM. Los valores de las constantes encontradas se emplearon en el software utilizado para determinar las tensiones.
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    Modelación del sistema de descascarado y limpieza de un prototipo descascarador estacionario de cápsulas de higuerilla (Ricinus communis L.)
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2014-12) Cruz Mesa, Pedro ; García Silva, Samuel ; López Casteñs, Gilberto de Jesús ; Márquez Rosano, Conrado ; Cervantes Osornio, Rocío
    El objetivo del presente trabajo es modelar el proceso de descascarado y la limpieza de un prototipo descascarador de las cápsulas de higuerilla (Ricinus communis L.). Dos bancos de pruebas se construyeron e instrumentaron para evaluar el comportamiento de los sistemas principales del prototipo. Tres modelos matemáticos se desarrollaron para el dispositivo descascarador: la eficiencia del descascarado de las cápsulas, la cantidad de grano no descascarado y el grano dañado. Los modelos fueron validados con los datos experimentales a 120 rpm. La variable utilizada fue la holgura del disco y el cóncavo. El modelo de la predicción de la eficiencia del descascarado de las cápsulas y el grano no descascarado se ajustaron apropiadamente al valor experimental (R2 = 93%) y error estándar de 4.74. Mientras que el modelo de predicción del grano dañado se ajustó adecuadamente al experimental (R2= 95%) con un error estándar de 0.39. El ducto para el sistema de limpieza es muy importante, debido a que el diseño correcto debe asegurar una distribución homogénea del caudal del aire y el material. El análisis numérico se realizó mediante la técnica de la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), para determinar la velocidad mínima adecuada. Los modelos k-epsilon y DPM (Modelo de fase discreta) se utilizaron para el análisis de la mezcla aire y grano-cáscara como un flujo en fase diluida. La comparación de los resultados experimentales y los computacionales mostró una buena concordancia cualitativa y cuantitativa (R2= 82%) en el perfil de la velocidad a un nivel de significancia del 5%, con error estándar de 0.82. La velocidad estimada y experimental fue 5.98 ± 1.85 y 5.09 ± 1.63 ms-1 respectivamente. Además, en CFD se identificaron los puntos críticos en la entrada de la mezcla al ducto, que coincide con lo observado en pruebas realizadas sobre el banco de ensayos, por lo cual se tiene que aumentar el ángulo de reposo de la caja de vacío para la construcción del nuevo prototipo.
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    Pronóstico de caudales horarios mediante el Filtro de Kalman Discreto y Filtro de Kalman de conjuntos en la cuenca del río Huaynamota, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-06-09) Narváez Ortiz, Ildefonso ; Ibáñez Castillo, Laura Alicia ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Cervantes Osornio, Rocío
    La variabilidad climática ha provocado el aumento de la frecuencia de ocurrencia de fenómenos climáticos extremos, eventos de lluvias intensas se traducen en cambios bruscos en los caudales y por ende posibles inundaciones o avalanchas. Para prevenir y mitigar los efectos negativos es indispensable contar con información anticipada que permita la toma de decisiones acertadas para la gestión del riesgo de desastres o la administración de infraestructuras. Se evaluó el filtro de Kalman discreto y filtro de Kalman de conjuntos para pronosticar los caudales horarios en la estación Chapalagana con base en los últimos registros de las estaciones Chapalgana y platanitos, en la cuenca del río Huaynamota, en los Estados de Zacatecas, Jalisco y Nayarit al norte de México. La evaluación del ajuste de los pronósticos se hizo mediante la raíz del cuadrado medio del error y el índice de Nash-Sutcliffe, y la determinación del tamaño de conjunto se hizo a través de un análisis de sensibilidad que relaciona el ajuste de la serie pronosticada contra el tamaño del conjunto. El filtro de Kalman discreto obtuvo los mejores ajustes en los seis pasos evaluados, no obstante, tiende a generar desplazamiento de la serie pronosticada. El filtro de Kalman de conjuntos converge con mayor precisión sobre la serie observada una vez que se ejecuta la actualización de estados, identifica el comportamiento no lineal de los caudales y realiza estimación con base a esta tendencia, pero genera sobrestimación de los picos. La estimación de estados en lugar de estimar valores escalares de caudal junto con la incorporación dinámica del tiempo de retraso entre series permite mejorar el ajuste de los pronósticos.
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    Pronóstico de sequías meteorológicas usando redes neuronales artificiales en la cuenca del río Sonora, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-07-13) Hernández Vásquez, Claudio César ; Ibáñez Castillo, Laura Alicia ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Monterroso Rivas, Alejandro Ismael ; Cervantes Osornio, Rocío
    Las sequías son un fenómeno hidrometeorológico extremo que se caracteriza por la disminución de la precipitación en comparación con un valor promedio histórico de un periodo de tiempo determinado, su intensificación y prolongación provoca diversos impactos negativos a nivel ecológico, agrícola, hidrológico, económico y social. Por lo tanto, su monitoreo y pronóstico deben ser parte fundamental de la planeación de los recursos hídricos disponibles a nivel local, regional y nacional. En este estudio se calcularon los índices SPI y SPEI a escalas de 3, 6, 12 y 24 meses para el periodo de 1974 al 2013, se usaron 19 estaciones climatológicas ubicadas en la parte media y alta de la cuenca del río Sonora, México. Los valores de los índices de cada escala temporal se promediaron por grupo de estaciones, que previamente fueron definidos analizando su comportamiento pluvial medio anual y las características fisiográficas de la zona de estudio. Las series de valores medios se utilizaron, primero para caracterizar de manera temporal y espacial las sequías meteorológicas y después para evaluar la aplicabilidad de las redes neuronales artificiales para pronosticarlas. Los principales resultados del análisis de los índices indicaron tendencias al aumento en la intensidad y la frecuencia de las sequías y se identificaron eventos importantes en los años 1997, 1999, 2000 y 2011 a 2013. Al finalizar el pronóstico de los índices de sequía, los resultados mostraron que las habilidades predictivas de los modelos de redes neuronales artificiales fueron satisfactorias, con un coeficiente de determinación (R2) promedio de 0.76 en la etapa final de validación. El SPEI reflejó un panorama más real de la disponibilidad de agua en la zona de estudio y su pronóstico obtuvo el mayor rendimiento estadístico, en comparación con el SPI.
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    Redes neuronales artificiales para estimar y predecir variables climatológicas relacionadas con la evapotranspiración de referencia
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2010-12) Cervantes Osornio, Rocío ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Ojeda Bustamante, Waldo ; Quevedo Nolasco, Abel
    El objetivo general del presente trabajo fue realizar una comparación de metodologías convencionales con modelos de RNA para estimar presión real de vapor de agua, radiación global diaria y evapotranspiración de referencia. Los datos usados para dicha comparación fueron de cuatro estaciones del DR075 Valle del Fuerte, estado de Sinaloa, México. También se llevó a cabo una revisión de literatura del uso de redes neuronales artificiales (RNA) en la estimación de variables climáticas relacionadas con la agricultura. La cantidad de agua requerida para compensar la pérdida por evapotranspiración del cultivo se define como necesidades hídricas del cultivo. Sobreestimar la evapotranspiración resulta en desperdicio de grandes cantidades de agua que repercuten en los rendimientos de los cultivos, por otro lado, subestimar la evapotranspiración repercute en estrés hídrico para las plantas. Por tanto, se necesita conocer con precisión cuanto regar anticipadamente. Los agentes meteorológicos que afectan a la ET0 son las variables temperatura, radiación global, humedad relativa y velocidad del viento, donde la ET0 se calcula a partir de estos. En el desarrollo de este trabajo de tesis se observó que las redes neuronales artificiales mostraron ser una excelente herramienta de estimación y/o predicción de las variables: presión real de vapor de agua, radiación global y evapotranspiración de referencia. Específicamente la red neuronal radial basis function mostró sistemáticamente mejor desempeño que la feedforward backpropagation. En la revisión de literatura se observó que se ha hecho bastante trabajo en estimación y/o predicción de las variables mencionadas previamente con las RNA feedforward backpropagation y radial basis function, pero durante el desarrollo de este trabajo, se observó también que existe carencia de investigación en la estimación de variables climáticas con redes neuronales dinámicas, y es ahí donde se vislumbra el futuro de la investigación, y la investigación se encamina también en la mejora de algoritmos para no desperdiciar espacio de almacenamiento en la terminal cuando se trabaja con redes neuronales artificiales.