Desarrollo en Procesos Industriales - GIDPI
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/74
2024-03-29T14:53:38ZMetodología utilizada en el diseño y construcción de una máquina de control numérico computarizado
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6493
Metodología utilizada en el diseño y construcción de una máquina de control numérico computarizado
Barbosa Jaimes, Jhon Erickson; Bermudez Santaella, Jose Ricardo; Díaz, Marco Aurelio
El proyecto muestra la metodología utilizada en la implementación de una máquina CNC para labrarmateriales blandos; diseñada a partir de una estructura tipo puente fijo con mesa móvil con sistemas de posicionamiento accionados por conexión directa entre tornillos de bolas recirculantes y motores paso a paso ubicando la
herramienta con una precisión teórica de 0.0254 mm en un área de trabajo de 200 200 mm. Este prototipo se utilizará en investigaciones en el área de los algoritmos
computacionales, utilizando la herramienta LabView para el control de los ovimientos a través de tarjetas de adquisición de datos DAQ
2015-01-01T00:00:00ZSistema de supervisión y control para el Banco de Pruebas de Bombas Centrífugas
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/1359
Sistema de supervisión y control para el Banco de Pruebas de Bombas Centrífugas; Supervision and control system for the Centrifuge Pump Test Bank
Rincón Esteban, Edward Armando; Calvo Becerra, Myriam Jhoanna; Bermudez Santaella, Jose Ricardo; garcia pabon, juan jose
Las bombas centrifugas son máquinas que absorben energía mecánica y a su vez devuelven al fluido energía hidráulica, esta energía se ve representada en el caudal y la altura suministrada por la bomba; cuando se requiere un caudal especifico en algún sector industrial ya sea farmacéutico, alimenticio, entre otros, se hace necesario aplicar un controlador que se encargue de mantener la variable de interés en el punto deseado. Por lo tanto, en este estudio en particular se utilizó la herramienta IDENT€¡ ofrecida por el software Matlab® para realizar el modelo aproximado de la planta utilizando el método de identificación, seguidamente y con la ayuda del toolbox PID TUNNING se diseñó el controlador PID, que permitió corregir errores de estabilidad, disminuir las oscilaciones y mantener el caudal en la referencia establecida, respondiendo de manera adecuada a posibles perturbaciones presentes en el banco de pruebas, por último la implementación del controlador y la interfaz para el monitoreo se realizó en el software Labview®, empleando la DAQ 6009 para la adquisición y envió de los datos, en el análisis de los resultados se observó que el sistema mejora considerablemente al modificar los tiempos de activación de las bobinas del motor paso a paso.; Centrifuges pumps are machines that absorb mechanical energy and in turn returned to the fluid hydraulic energy, this energy is represented in the flow and the head supplied by the pump; when a specific flow requirements in any industrial sector either pharmaceutical, food among others, it is necessary to apply a driver that is responsible for maintaining the variable of interest at the desired point. Therefore IDENT Matlab® tool offered by the software to perform the approximate plant model using the identification method, was used in this particular study and then with the help of PID TUNNING toolbox that allowed the PID controller was designed will correct errors stability, reduce oscillations and maintain the flow in the reference responding adequately to possible disturbances present in the test, finally implementing the controller and interface for monitoring it was conducted in the Labview® software using the DAQ 6009 for the acquisition and the data sent, in the analysis of the results it shows that the system is considerably improved by modifying the activation times of the coils of the stepper motor.
2016-12-01T00:00:00ZSimulación de la cámara de combustión de una caldera pitotubular utilizando la herramienta computacional ansys
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/1353
Simulación de la cámara de combustión de una caldera pitotubular utilizando la herramienta computacional ansys; Simulation of the combustion chamber of a pitotubular boiler using the ansys computer tool
RODRIGUEZ JIMENEZ, FRANCYS MARCEL; fabra rivera, andrea del pilar; Bermudez Santaella, Jose Ricardo
En este artículo se analiza la reacción de combustión entre el combustible (ACPM) y comburente(AIRE) que ocurre al interior de la cámara de combustión de una caldera piro tubular empleando el software Ansys® y seleccionando el método fluent (CFD) [2], siendo el indicado para simular fluidos en procesos de combustión. Se realizó un estudio del comportamiento de la temperatura y presión a través de la longitud total de la cámara de combustión y a su vez las fracciones molares y másicas de los productos resultantes de la combustión CO2,O2, N2 Y H20. Los resultados de las variables fueron comparados con el desarrollo de un modelo matemático implementado en la herramienta Simulink®, teniendo en cuenta las mismas condiciones y el combustible ACPM.; This article analyzes the combustion reaction between the fuel (ACPM) and combustion (AIR) that occurs inside the combustion chamber of a pyrotubular boiler using Ansys® software and selecting the fluent method (CFD), being the indicated one To simulate fluids. A study of the behavior of the temperature and pressure through the total length of the combustion chamber and in turn the molar and mass fractions of the products resulting from the combustion CO2,O2, N2 Y H20. The results of the variables were compared with the approach of a mathematical model implemented in the simulink tool, taking into account the same conditions and the ACPM fuel.
2017-12-30T00:00:00ZPrediction of pressure drop during evaporation of R407C in horizontal tubes using artificial neural networks
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/1349
Prediction of pressure drop during evaporation of R407C in horizontal tubes using artificial neural networks
Garcia, Juan Jose; Garcia, Franklin; Bermúdez, José; Machado, Luiz
This work presents a discussion on pressure drop of R-407C during two-phase flows, and the application of artificial neural network (ANN) to predict these pressure drops in a smooth copper tube, for 4.5 mm and 8.0 mm inner diameter. The ANN was trained using data from 127 experiments encountered in the literature. Diameter, mass flux, saturation pressure and local vapor quality were used as inputs, whereas the pressure drop was considered as output. The number of neurons and hidden layers were determined based on the accuracy of results. The trained ANN was able to estimate the experimental data with a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 6.11%, and a correlation coefficient (R) of 0.999 for all data, using a configuration with 14 neurons in the hidden layer. The obtained results were within ±10% for 90% of all data, and ±30% for 99% of all data. Compared to the well established literature correlations for pressure drop, the ANN demonstrates how important this tool is to predict pressure drop accurately.
2018-01-01T00:00:00Z