I+D Tecnológico

Análisis numérico de la influencia de los puntos de soldadura sobre la deformación angular a través del método de elementos finitos

Eric Alfredo Caballero — 2026-01-15

La soldadura es un proceso fundamental en la fabricación de estructuras en diversos campos ingenieriles, sin embargo, las imperfecciones causadas por el proceso pueden comprometer la integridad estructural y vida útil de las piezas. Durante la fabricación de estructuras por medio de soldadura, se aplican puntos de soldadura para evitar la sobre restricción de las estructuras, sin embargo, la falta de estándares para este proceso podría causar un incremento en la deformación angular. La República de Panamá no escapa a las problemáticas que se observan a nivel mundial, según el Plan Estratégico Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (PENCYT). Este estudio se centra en investigar el efecto de los puntos de soldadura sobre las juntas T. Mediante un Análisis Termo-Elasto-Plástico (TEPA) a través del Método de Elementos Finitos (FEM), se simula el proceso de soldadura por arco eléctrico aplicado en los refuerzos estructurales de acero S355J2 utilizados en la proa y popa de una embarcación menor de acero, para ello, se consideran diferentes dimensiones y secuencias de puntos de soldadura. Por otro lado, se realiza un análisis paramétrico sobre la dimensión del elemento finito en la zona afectada por el calor, para determinar un modelo óptimo para este estudio. Los resultados muestran que la deformación angular considerando puntos de soldadura aumenta entre un 8% y un 13% comparado con un modelo sin puntos de soldadura. Determinando que los parámetros como longitud, cantidad y distribución de los puntos de soldadura tienen influencia significativa sobre la deformación angular en juntas T.

Prototipo de Inteligencia Artificial para predicciones de daños en motores de inducción eléctrica

Pedro De León Guerra — 2025-09-29

Los motores de inducción eléctrica son los más utilizados en la actualidad para realizar procesos industriales por lo que mantenerlo en óptimas condiciones garantiza la eficiencia de los mismos. Mantener un plan de mantenimiento predictivo nos garantiza prevenir daños mayores y evitar parar líneas de producciones u operaciones normales en fallas comunes, las cuales se suelen dar en los cojinetes, estator y rotor. La finalidad de este proyecto es crear un prototipo utilizando una red neuronal convolucional (CNN) con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características puntuales de una imagen, esta metodología está basada en el “pre- procesamiento” de datos. Con esto, surge la idea de crear una APP desde el celular para detectar las fallas de los motores por medio del espectrograma de audio recolectado con el micrófono de un dispositivo móvil para que de manera práctica se pueda hacer una predicción en cualquier instante.

Tacaco (Sechium tacaco): caracterización de frutos de cinco accesiones sin espinas en el fruto

José Eladio Monge Perez — 2025-09-08

Objetivos: Se llevó a cabo la caracterización morfológica de los frutos de cinco accesiones de tacaco (Sechium tacaco). Metodología: Entre julio de 2017 y setiembre de 2019, se colectaron frutos de cinco accesiones de tacaco, cuyos frutos no tenían espinas, procedentes de cinco sitios de Costa Rica; se recolectaron entre 62 y 88 frutos por accesión. Las variables evaluadas en los frutos fueron: peso, longitud, ancho, grosor, número de suturas longitudinales completas, número de suturas longitudinales incompletas, número total de suturas longitudinales, número de espinas, relación longitud/ancho, relación longitud/grosor, y relación ancho/grosor. Resultados: Se presentaron diferencias estadísticamente significativas entre accesiones para todas las variables, excepto en el número de espinas. Conclusiones: Existe una variabilidad importante en las características morfológicas de los frutos de las diversas accesiones de tacaco sin espinas, lo que constituye un factor clave en el proceso de fitomejoramiento en esta especie.

Review: Identification and diagnosis of hospital-important microorganisms using MALDITOF and metagenomic NGS.

Jorge Santiago Vinda — 2025-09-04

The identification and diagnosis of pathogenic microorganisms are important for the treatment, management, and prognosis of hospital infections. However, many microorganisms are difficult to identify using conventional diagnostic methods. Advanced techniques such as MALDI-TOF MS and mNGS offer advantages for identifying microorganisms of hospital importance. MALDI-TOF MS is a rapid and precise method that creates a mass spectral fingerprint for microbial identification down to strain levels. This technique is quick, sensitive, and economical, allowing the identification of different types of microorganisms. MALDI-TOF MS can only identify new microorganisms if the spectral database contains peptide mass fingerprints of specific strains, which is a limitation of the technique. Meanwhile, metagenomics allows the analysis of DNA segments from multiple microorganisms within a community, either through amplicon-based or shotgun sequencing. Advances in clinical next-generation metagenomic sequencing (mNGS) increase diagnostic capacity by rapidly detecting rare pathogens and antibiotic resistance genes. This technique presents some limitations in its accuracy and logistical complexity but can perform comprehensive analyses of microbial communities. Both methods complement traditional diagnostic techniques, and their integration into clinical microbiology improves pathogen identification, guides treatment strategies, and supports outbreak investigations. This review summarizes MALDI-TOF MS and metagenomics as alternative methods for identifying and diagnosing microorganisms in hospitals.

Estimación de parámetros de cargas armónicas conectadas a la red de distribución eléctrica

Alexandra Yolanis Nuñez — 2025-08-22

La cantidad creciente de cargas no lineales en sistemas de distribución eléctrica industrial ha generado cargas armónicas que afectan la calidad de la energía. En este estudio, se ha desarrollado un algoritmo WLS basado en Mínimos Cuadrados Ponderados para la localización e identificación de parámetros de cargas armónicas. Mientras se empleaba el IP siguiendo el método de Punto Interior o IP para resolver la optimización, los modelos reales validaban la precisión del algoritmo. Con análisis en estudios de caso adicionales, el algoritmo ha demostrado una alta precisión en la estimación de los parámetros. Esto permitió la mejor modelización de cargas para comprensión del comportamiento eléctrico de la industria. Incluso, una mala estimación uno o más de los puntos iniciales ha afectado principalmente la eficiencia y la convergencia de nuestro algoritmo.