FRVM – Proyectos de Investigación y Desarrollo

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    Estrategia de test para una fuente de corriente para resonancia magnética nuclear de campo ciclado
    (IEEE, 2022-09-07) Velez Ibarra, María Delfina; Vodanovic, Gonzalo; Peretti, Gabriela Marta; Romero, Eduardo Abel; Anoardo, Esteban
    Este trabajo presenta una estrategia de test estructural para la fuente de corriente de un aparato de resonancia magnética nuclear por ciclado rápido de campo. El test se resuelve como un problema de clasificación de series temporales, y la evaluación de las mejores condiciones para el test se realiza recurriendo a una campaña de simulación de fallas. Empleamos conceptos de modelado de fallas propuestos por otros autores y desarrollamos un modelo de falla no direccionado previamente para el caso de un transistor MOS. También consideramos fallas en los demás componentes del circuito y cortocircuitos entre nodos. Las fallas son de tipo catastrófico, únicas y permanentes. La campaña de inyección y simulación de fallas se realiza en la plataforma Simulink (Simscape) de Matlab. Las mejoras al modelo de simulación de la fuente de corriente, necesario para simular fallas, son también presentadas aquí y validadas contra resultados experimentales. El análisis de los patrones de respuesta de test se realiza con un clasificador basado en una red neuronal. Se presenta una exploración de diferentes condiciones de operación del test, seleccionándose como candidata la de mejor rendimiento. En particular, se seleccionó la que presentó la mayor cantidad de circuitos sin fallas clasificados correctamente y la menor cantidad de circuitos con fallas sin detectar. Se presenta también un análisis de las fallas difíciles de detectar. El esquema de test alcanza un rendimiento sobresaliente, tal como indican nuestros resultados de simulación.
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    A fast soft-fault diagnosis procedure using a first nearest neighbor classification
    (IEEE, 2022-09-07) Dri, Emanuel; Peretti, Gabriela Marta; Romero, Eduardo Abel
    This article proposes a fault diagnosis scheme for second-order switched-capacitor filters embedded in the Infineon PSoC1 reconfigurable microcontroller. The faults considered are single soft faults that diminish the capacitance of the capacitors. Specifically, the scheme focuses on incipient faults, which are the hardest to identify because they produce a small impact on the circuit’s performance. The scheme estimates the value of the degradation of the capacitors by employing a first nearest neighbor (1NN) classifier. Our proposal compares the output test patterns against a dictionary of selected fault patterns (one for each capacitor) using Dynamic Time Warping (DTW) distance measures. The easiness of construction of this dictionary and the conceptual simplicity of the method are the most relevant features of the proposal. The characterization of the scheme is made with MatLab simulations at a transfer-function level to limit the computational cost. The simulation results show that the diagnosis procedure can determine the capacitor that presents incipient faults.
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    Design of active-RC filters minimizing sensitivities with ant colony optimization
    (IEEE, 2022-09-07) Peretti, Gabriela Marta; Romero, Eduardo Abel; Demarco, Gustavo Luis
    This work employs Ant Colony Optimization (ACO) to solve active-RC bi-quadratic filter design considering passive sensitivities minimization. We propose a new discrete version (D-ACOR) based on the operating principles of ACO with real domain. We also solve the problem exactly to compare the results of the algorithms against the best possible solutions. For showing the D-ACOR performance, we take as case studies two biquadratic filters: a low-pass and a bandpass, both with an infinite-gain multiple-feedback topology. The results are excel-lent because the algorithm achieves solutions with minimal sen-sitivities that meet the specifications. Furthermore, the performance comparison with other heuristics shows that D-ACOR has lower sensitivity values and presents better computational efficiency even if it requires a more significant number of independent runs to find successful solutions.
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    Análisis de la influencia del seteo de parámetros en metaheurísticas basadas en poblaciones para el diseño de filtros de alto orden
    (2022-10-04) Lovay, Mónica Andrea; Romero, Eduardo Abel; Peretti, Gabriela Marta
    Este trabajo analiza el desempeño de tres metaheurísticas para efectuar el dimensionamiento en filtros de alto orden. El estudio explora la influencia del seteo de los parámetros de cada algoritmo en su capacidad para encontrar soluciones de calidad. Para ello, se proponen como casos de estudio tres filtros pasabajo de décimo orden, adoptando las estrategias optimización por enjambre de partículas, evolución diferencial y evolución diferencial promediada. Se consideran para cada algoritmo ocho variantes con diferentes valores en los parámetros. Los resultados obtenidos en las pruebas realizadas son analizados estadísticamente para determinar qué combinaciones de parámetros encuentran las mejores soluciones en cada caso. Los errores de diseño alcanzados cuando se optimizan los parámetros de los algoritmos, en comparación con los obtenidos sin un ajuste, reflejan el alto impacto que puede tener una mala elección de parámetros.
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    Implementación de herramientas tecnológicas de bajo costo para la síntesis controlada de membranas de óxidos nanoestructurados
    (2023-09-01) Romero, Eduardo Abel; Peretti, Gabriela Marta; Bajales Luna, Noelia
    Se presenta una propuesta tecnológica, innovadora por su versatilidad y bajo costo, implementada para la producción de membranas de alúmina porosa. El sistema instrumental está conformado por un medidor de corriente acoplado a una fuente regulada en tensión con rampas de potencial. Este sistema fue diseñado y fabricado en laboratorios propios, empleando tecnología accesible y escalable, con el objetivo principal no sólo de sistematizar la síntesis de materiales porosos que requieren aumento o disminución del potencial de anodizado o potenciales elevados, sino también la detección preventiva de fenómenos transitorios descontrolados que produzcan el daño irreversible del material sintetizado.
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    Caracterización del comportamiento del acero inoxidable AISI 304 ante el desgaste erosivo en condiciones de muy bajo ángulo y de baja y muy baja velocidad
    (AJEA (Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN), 2023-09-15) Lucioni, Eldo José; Tais, Carlos Esteban
    Adicionalmente, las muy bajas velocidades están asociadas a eventos de desgaste erosivo de larga duración; también aquí es exigua la bibliografía. Para la curva de erosión, se reporta la aparición de un intervalo de inflexión entre ángulos 8° y 12°; lo cual se cumple para diferentes tamaños de partículas, angularidades y velocidades. La determinación de la velocidad de partícula a partir de su energía permite incorporar los parámetros geométricos y físicos de la masa erosiva.
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    Clasificación de defectos en uniones pegadas utilizando inteligencia artificial
    (Asociación Argentina de Mecánica Computacional, 2023-11-06) Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani, Leonardo; O'Brien, Ronald; Ballesteros Iglesias, Maria Yolanda; del Real, Juan Carlos
    La aplicación de adhesivos se encuentra ampliamente difundida en una amplia gama de industrias. Sin embargo, su uso ha sido evitado en estructuras en las cuales la seguridad es un factor crítico. A partir de la utilización de señales acústicas es posible detectar la degradación del material. En este trabajo se emplea el análisis del Nivel de Presión Sonora (NPS) como método evaluador global no destructivo de fallas en uniones adhesivas de probetas fabricadas con vigas de aluminio como sustrato y adhesivo acrílico. El diagnóstico se realiza preprocesando la señal de NPS y clasificando el daño mediante un sistema de reconocimiento de patrones basado en las técnicas de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Los resultados de la validación cruzada demuestran que el clasificador presenta un adecuado porcentaje de detección de fallas.
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    Frequency domain test scheme of a current source for nuclear magnetic resonance
    (IEEE, 2024-09-18) Laprovitta, Agustín Miguel; Velez Ibarra, María Delfina; Vodanovic, Gonzalo; Peretti, Gabriela Marta; Romero, Eduardo Abel; Anoardo, Esteban
    Nuclear magnetic resonance techniques in magnetic metrology applications require the generation of a highly homogeneous field. This is achieved by exciting a magnet with a high-stability variable current source or feeder. One way to improve the source's reliability is by employing periodic field testing strategies. This work proposes a structural-type test for a feeder based on a three-phase converter with Cuk topology that employs low-complexity measurements. In test mode, the open-loop circuit under test is exercised with a stimulus that causes a step variation in the output current. The current signal is analyzed using a fast Fourier transform. It is assumed that a fault will cause a variation in the magnitude of selected spectrum components, making it observable. The test performance is evaluated through a fault injection and simulation procedure on the Matlab Simscape platform, employing models of single catastrophic faults. The work includes an analysis of the detection capacity of the method under conditions of variability in the power supply of the source. The fault injection and simulation campaign results show that the method's efficiency is very good, with only a single undetected fault.
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    Damage clasification in composite materials using neural networks
    (IEEE, 2024-11-04) Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani, Leonardo; O'Brien, Ronald; Ballesteros Iglesias, Maria Yolanda; del Real, Juan Carlos
    Composite materials are widely employed in critical industrial applications, where their use has surged due to their numerous advantages over traditional materials. However, these benefits can be compromised if adequate quality control techniques are not implemented, particularly for detecting structural damage. Acoustic emission is a nondestructive technique commonly used for damage detection. By leveraging artificial intelligence tools to efficiently process emitted signals, the detection and classification process can be automated. This study utilizes sound pressure levels to diagnose failures in fiberglass-reinforced (GFRP) epoxy composite beams. A pattern recognition system based on Artificial Neural Network (ANN) algorithms is employed for diagnosis. To ensure data variability, the classifier was trained and validated using preprocessed acoustic signals from multiple healthy and damaged beams in various locations. Testing was conducted using test results from specimens not used for training and validation, ensuring the ANN's robustness. The results demonstrate a high fault detection percentage, confirming the reliability of the ANN.
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    Soft Fault Diagnosis in EmbeddedSwitched-Capacitor Filters
    (Birkhäuser Springer, 2023-01-20) Dri, Emanuel; Romero, Eduardo Abel; Peretti, Gabriela Marta
    Due to strong requirement in term of capacitance voltage linearity, MIM capacitance stability during the whole operating lifetime of the product appears to be a key issue to warrant the reliability of this device. Using a constant current stress, two effects can be noticed on the evolution of the stressed C–V characteristics: a voltage shift to negative bias and a significant increase of the capacitance. Both phenomena have been demonstrated to be strongly correlated and to have the same origin: the trapped charges in oxide, which can generate new dipoles in the dielectric and, as a result, modulate the dielectric permittivity.