Facultad Regional Delta

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    Máquina de ensayo creep
    (2025-04) Carnelutto, Guillermo Luis; Diffelippo, Matias; Gonzalez, Leonardo; Torres, Emanuel; Maidana, Fernando
    El proyecto consiste en el diseño de la maquina desde la determinación de las necesidades o demandas a cubrir, especificación para el diseño del producto, ingeniería básica y de detalle, análisis de costos y generación de documentación para la fabricación.
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    Aplicación analizadora de deducciones impositivas
    (2025-03-05) Ancherama, Ignacio Javier; Viera, Sergio
    Aplicación destinada a facilitar el cumplimiento impositivo de pymes y grandes empresas, integrable con herramientas externas.
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    Inspección y Metrología de Canales refrigerantes en Parada Programada 2024 CNA-II
    (2025-02) Carnelutto, Guillermo Luis
    En esta publicación se detallan las tareas de inspección y metrología realizadas en la parada programada 2024 d ela Central Nuclear Atucha II, siguiendo el programa de vigilancia de los internos del reactor.
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    Correlación del RMB y el ciclo de histéresis en aceros al SI
    (2024) Neyra Astudillo, Miriam Rocío; Melini, Ariel Agustín; Gomez, Martin Pedro
    En la actualidad los aceros al Si también llamados aceros eléctricos, son usados por ejemplo en motores y transformadores, de forma de aprovechar su calidad magnética, manufacturabilidad y bajo costo. En particular, la denominada “calidad magnética” está referida a las propiedades magnéticas que se demandan de dichos materiales, tales como una alta permeabilidad y una baja histéresis magnética. En este trabajo se estudió la correlación de la técnica del ruido magnético Barkhausen (RMB) y el ciclo de histéresis en aceros eléctricos. Para ello, se ensayaron tres chapas de aceros al Si de grano orientado (M4, M5 y M6, según el sistema europeo EN. Se encontró la respuesta del valor RMS es inversa al campo coercitivo. Cuando aumenta el espesor de la muestra aumenta las pérdidas de energía y disminuye el valor RMS del RMB.
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    DURIN I
    (2024-09-20) Pagnuco, Diego Alberto; Avigliano, Franco Martín; Avigliano, Franco Martín
    DURIN I es una aplicación que utiliza algoritmos de machine learning para predecir el desgaste de un componente refractario en el equipo slide gate de una cuchara siderúrgica. Este proyecto tiene el objetivo de optimizar la eficiencia y la sustentabilidad en la industria del acero mediante un modelo predictivo, específicamente un Random Forest.