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artículo
Publicado 2019
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Publicado 2019
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Publicado 2019
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Publicado 2019
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Publicado 2023
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This research aims to enhance the classification of the rock mass in underground mining, a common problem due to geological alterations that do not fit existing methods. Artificial neural networks are proposed as a solution, which use input/output data to learn and solve problems. The process involves gathering data on rock properties and training the neural networks to identify and classify various types of rock. Once trained, the neural networks can classify the rock mass in real-time during mine design and progression, adapting to different rock types with a low margin of error of 0.279% in determining the RMR index. This research overcomes the limitations of current classification methods, providing a more accurate and reliable solution for the classification of the rock mass in underground mining. In summary, artificial neural networks are utilized to improve the classification of r...
7
artículo
Pothole detection and International Roughness Index (IRI) calculation using ATVs for road monitoring
Publicado 2024
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The accelerated deterioration of roads is conditioned by parameters such as climate change, poor construction, and heavy vehicle traffic. Two relevant measures to monitor the condition of a road are the International Roughness Index (IRI) and the number of functional failures in a segment, mainly potholes, since they are associated with higher risks such as accidents or damage to vehicle mechanics. In the state of the art, pothole detection or International Roughness Index (IRI) calculation algorithms are proposed, but they use vehicles designed to produce less vibration and use phones that decrease the performance of the embedded sensors. In addition, some works propose complex algorithms of higher computational load that leads to use more hardware and power consumption. In this context, the present work aims to monitor the condition of a road through low-cost dedicated sensors implemen...
8
artículo
Publicado 2020
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Publicado 2019
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Publicado 2019
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The present research is part of the project called PHUKUY, which is a low-cost portable digital spirometer prototype designed for remote monitoring of patients with COPD and COVID-19. It also includes additional sensors for improved patient monitoring. This article presents the development of the spirometry module. A turbine spirometer was chosen for its small and lightweight size, easy cleaning and maintenance, and low-cost implementation, which allows for portability. The airflow was successfully digitized, and its direction was detected using a microcontroller, a pair of IR receivers and emitters. This information was then sent via Bluetooth to be displayed in real-Time on a mobile phone. For a 3-liter calibration, a maximum error of ±0.115 liters and a standard deviation of 0.051 were achieved.
12
artículo
Publicado 2020
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Publicado 2020
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Publicado 2020
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Publicado 2020
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Publicado 2020
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Publicado 2020
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