En este trabajo se plantea una metodología para la solución del problema del planeamiento de sistemas secundarios de distribución considerando un modelo de programación lineal entero mixto (PLEM), el cual considera la ubicación y dimensionamiento de transformadores de distribución, el dimensionamiento y rutas de circuitos secundarios y sus costos variables. Para la solución del problema se emplea el algoritmo Branch and Bound. Los resultados obtenidos en un sistema de prueba empleado en la literatura especializada muestran la validez y efectividad de la metodología propuesta.1 INTRODUCCIÓNDebido a la importancia que tiene para el ser humano el consumo de la energía eléctrica, sería poco probable que de acuerdo a las condiciones del mundo actual el hombre pudiera satisfacer sus necesidades sin depender de los sistemas eléctricos. Por eso para garantizar que el ser humano tenga a su disposición energía durante las 24 horas del día es necesario que se consideren diferentes aspectos técnicos, económicos, ambientales y políticos con el fin de abastecer la demanda de potencia exigida por los centros de consumo. La manera como se satisfaga la energía actual y futura, garantizando los aspectos mencionados anteriormente, se conoce como el planeamiento de sistemas secundarios de distribución.El objetivo principal del planeamiento de un sistema secundario de distribución es abastecer la demanda de potencia garantizando que durante su expansión se cumplan un conjunto de restricciones técnicas impuestas por los sistemas eléctricos, a un precio razonable que beneficie a las empresas distribuidoras de energía y a los usuarios.En la literatura especializada los trabajos existentes alrededor de esta temática formulan el problema como un problema de programación lineal entero mixto (PLEM) y no lineal entero mixto (PNLEM), donde el objetivoprincipal es minimizar una función de costos de instalación y operación, sujeta a un conjunto de restricciones técnicas. Costa et al [1] plantean para solucionar el problema un modelo matemático en el que son considerados la ubicación y capacidad de transformadores de distribución, y la ruta y dimensión de la red secundaria. La metodología usada consiste en dividir el problema en tres etapas. La primera considera la localización de los transformadores de distribución, la segunda realiza el diseño de la red secundaria y la tercera etapa selecciona la ruta adecuada para la red primaria a partir de la red existente.

En este trabajo se presentó la extracción de aceite esencial y pectina a partir de la cáscara de naranja (Citrus sinensis) como un proceso integral. Se realizó el proceso de extracción utilizando un simulador comercial adaptándose al proceso real. Se realizaron pruebas experimentales con un kilogramo de cáscara de naranja procesado a las mismas condiciones de la simulación con el fin de comparar los rendimientos obtenidos, logrando una concordancia aceptable. Posteriormente se escaló el proceso a una tonelada. Como resultado no solo se demuestran las ventajas del proceso integral, sino también la posibilidad de su implementación a nivel industrial. Se concluye además que las técnicas de simulación son una herramienta poderosa que permite minimizar tiempo, costos y experimentación en el diseño de procesos como los de extracción de aceite esencial y pectina.1 INTRODUCCIÓNLa producción Colombiana de cítricos se compone en un 71 % de naranjas, 15 % de mandarinas, 12 % de lima ácida, y el 2 % de toronja, el tangelo y otros [1]. Las principales variedades de naranja son la ?común?, ?valencia? y ?tangelo?, esta última muy reducida por motivos fitosanitarios, siendo las dos primeras, las variedades que m´as se comercializan en fresco dentro del mercado nacional. La naranja que es destinada como insumo para la agroindustria es utilizada para la producción de jugos principalmente, cuyo proceso conlleva una generación considerable de desechos como cáscaras, pulpa y semillas, que se han vuelto una carga sustancial para el medio ambiente. Estos desechos pueden ser empleados para obtener otros productos como aceites esenciales y pectinas, buscando incrementar su ?valor agregado? con el proceso de agroindustrialización y al mismo tiempo de disminuir el impacto ambiental que estos producen. La pectina y el aceite esencial se encuentran en gran proporción en la cáscara de naranja, tal como se reporta en la tabla 1, [2, 3].El aceite esencial de naranja es un antidepresivo, sedante, los aromaterapeutas creen que este aroma ayuda a mejorar la comunicación y es muy efectivo en contra de la celulitis, porque ayuda a activar la circulación [4]. Se utiliza en la industria de fármacos y como cosméticos porque limpia y revive la piel opaca, ayudando la eliminación de excesos de fluidos y toxinas, también es usado por sus propiedades germicidas, antioxidantes y anticancerígenas en la producción de fármacos [5]. Las pectinas, son compuestos importantes de la pared celular de las plantas que actúan como material fortalecedor de la pared celulósica. La pectina es un polímero con cadenas de 300 a 1000 unidades de α-ácido galacturonico, con un número variado de grupos de metilester y tienen aplicación en la industria de alimentos por sus propiedades espesantes, estabilizantes y gelificantes para la fabricación de néctares, mermeladas y confituras. En la producción de jugos naturales aumenta la estabilidad de la turbidez y viscosidad de productos a base de tomate [6].

La motivación para este trabajo proviene de un artículo escrito en 2007 por Jianli Li and Liwen Liu [1], quienes extienden el problema clásico del vendedor de periódicos conformando una cadena simple de suministros en el que el minorista realiza un pedido al fabricante, y si éste no satisface la demanda, tiene la posibilidad de realizar un segundo pedido dentro de un cupo limitado y condicionado por el fabricante. Ellos analizan cómo establecer un mecanismo de coordinación entre las dos partes para que la ganancia esperada del sistema sea máxima. En este trabajo se amplia el modelo descrito, permitiendo que el minorista pueda recurrir a un segundo cupo de reserva al final del periodo, bajo condiciones similares, buscando optimizar la ganancia esperada del sistema. Se estudian la posibilidad de coordinación del canal y el mecanismo para lograrla.1 INTRODUCCIÓNEl modelo clásico de vendedor de noticias no tiene en cuenta los riesgos del fabricante, por lo que algunas extensiones del modelo incluyen esos riesgos dentro de la perspectiva de un canal de suministro en el que cada agente toma sus propias decisiones, lo que conduce, muy probablemente, a políticas ineficaces para el sistema en su conjunto. En las circunstancias del modelo, la centralización de la toma de decisiones a través de un mecanismo de coordinación del canal, suele dar lugar a mayores beneficios esperados para el sistema en su conjunto y para cada agente individualmente.Las cadenas de suministro constituyen una estrategia empresarial en la que mayoristas y minoristas colaboran para mejorar sus beneficios, al tiempo que ofrecen precios más bajos a los consumidores. La toma de decisiones en un canal de suministro depende del grado de centralización del canal. La complejidad de la toma de decisiones en los sistemas de inventario dentro de un canal de suministro se ve notablemente incrementada por la incertidumbre sobre la demanda u otras variables relevantes.Entre otros, los siguientes autores han abordado el tema de las cadenas de suministro y el mecanismo de coordinación:Arshinder, Kanda y Deshmukh [2], presentan una revisión sistemática de la literatura para dilucidar la importancia de la coordinación de la cadena de suministro. Sus objetivos son informar y revisar diversas perspectivas sobre cuestiones de coordinación de la SC, comprender y apreciar diversos mecanismos disponibles para la coordinación e identificar las lagunas existentes en la literatura. Se sugiere un marco que indica el alcance de la investigación futura.

Dos de las técnicas más ampliamente utilizadas en el campo del reconocimiento de rostros con imágenes infrarrojas son PCA (Principal Component Analisys) y LDA (Linear Discriminant Analysis). En este trabajo se presentan los resultados obtenidos al emplear algoritmos genéticos para incrementar el poder discriminante de los vectores que conforman el espacio de características generado por dichas técnicas, por medio de la asignación ponderada de pesos a cada vector según su nivel de aporte en la etapa de clasificación. Se muestra que bajo el esquema propuesto, se obtiene un menor error de clasificación respecto al método convencional.1 INTRODUCCIÓNUno de los aspectos más críticos para los sistemas automáticos de reconocimiento de rostros es la variación de las condiciones de iluminación de la escena [1], [2]. En los últimos años se ha explorado el empleo de cámaras infrarrojas (IR) que visualizan la distribución del calor corporal y son inherentemente invariantes ante cambios en las condiciones de iluminación y a las sombras que se presentan por variaciones en la expresión del rostro. Una ventaja adicional al emplear imágenes IR es su mayor seguridad para evitar suplantación de identidad por medio de máscaras o imágenes del sujeto suplantado.Varios trabajos previos han mostrado la validez del empleo de imágenes IR para el reconocimiento de rostros, al comparar su desempeño respecto a imágenes en el espectro visible. En [3] los autores comprueban el efecto de las variaciones de iluminación en la tarea de reconocimiento al emplear imágenes TR. En [4] se emplea PCA para reconocimiento en completa oscuridad. Una comparación entre el desempeño de PCA al emplear imágenes IR. respecto a las de espectro visible se realizó en [5]. En [6] los autores fusionan información del espectro visible con el infrarrojo para la tarea de reconocimiento en ambientes no controlados tanto interiores como exteriores. En [7] se estudia el efecto sobre el desempeño cuando entre las imágenes de prueba ha transcurrido intervalos de tiempo del orden de semanas. En [8] se emplean imágenes infrarrojas en el espectro cercano y patrones locales binarios para contrarrestar las variaciones de iluminación. El trabajo en [9] se basa en la constitución de la estructura formada por los vasos sanguíneos buscando una mayor independencia respecto a factores ambientales. En [10] se emplean métodos de Kernel KPCA y KFLD llevándolos a un dominio de transformación no lineal. En [11] emplean PCA en conjunto con un perceptrón multicapa.

Las propiedades elásticas de la familia de los minerales isoestructurales Cu3VSe4, Cu3NbSe4 y Cu3TaSe4 han sido calculadas por primera vez usando el estado del arte en cálculos atomísticos de primeros-principios, utilizando la Teoría de los Funcionales de la Densidad y la Aproximación del Gradiente Generalizado para el funcional de la energía de intercambio-correlación. Las propiedades elásticas calculadas son el módulo volumétrico (B), las constantes elásticas (c11, c12 y c44), el factor de anisotropía de Zener (A), el módulo de cizalladura isotrópico (G), el módulo de Young (Y), y la razón de Poisson (ν). A través de estas cantidades también hemos calculado otras propiedades termodinámicas tales como la velocidad promedio del sonido transversal (st) y longitudinal (sl) y la temperatura de Debye (ΘD). Los valores calculados de B , c11, c12 y c44, G, Y , y ν nos llevan a la conclusión que estos compuestos son compresibles, frágiles y quebradizos.1 INTRODUCCIÓNLos minerales isoestructurales Cu3VSe4, Cu3NbSe4 y Cu3TaSe4 pertenecen a la famila de las sulvanitas[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], los cuales despertaron graninterés en la comunidad científica debido a que presentan conductividad mixta, i.e., existe conductividad por huecos y conductividad iónica [8]. Estudios termodinámicos teóricos y experimentales sobre la sulvanita atribuyen la conductividad de huecos a la presencia de vacancias de Cu y la conductividad iónica a temperatura ambiente como resultado, presumiblemente, de impurezas intersticiales de iones de Cu+[8]. Esta buena conductividad iónica atemperatura ambiente originó el estudio de inserción?desinserción de iones de Li+en la sulvanita y su posible utilización tecnológica como electrodos en baterías de Litio recargables [9, 10]. El voltaje de circuito abierto medido en el proceso de descarga muestra varios plateaus, siendo el máximo de 3 V [10]. Sin embargo, estudios in-situ de rayos-X de las estructuras cristalinas en el ciclo de carga muestran que estas no tienen nada que ver con las estructuras cristalinas iniciales, lo cual indica una transformación de fase cristalográfica irreversible[10], sugiriendo que la vida útil de estos electrodos no es muy prometedora para la industria de baterías de Litio recargables. Estudiosde las propiedades vibracionales de las sulvanitas por medio de reflectividad en el infrarrojo y dispersión de Raman revelan que los modosnormales devibración en estos compuestos se comportan como en la mayoría de los semi-conductores y que algunos otros modos son altamente anarmónicos debido, posiblemente, a desorden configuracional de los iones de Cu [7]. Por otra parte, estudios de los estados de valencia de Cu y V en Cu3VS4 por medio de espectroscopía de rayos-X [11, 12] muestran que en este compuesto hay presencia de iones de Cu2+, Cu+, V2+ y V5+[13, 14].

La función de Jost Fl es el concepto teórico que permite estudiar de una manera unificada los estados ligados, virtuales, dispersados y resonantes que pueden originarse en las interacciones entre dos sistemas cuánticos. En teoría de colisiones la función de Jost Fl juega un papel muy importante, puesto que se relaciona de forma directa con la matriz de dispersión S. En la mayoría de los métodos existentes en teoría de colisiones para el cálculo de la función Fl, primero es necesario conocer la solución regular del sistema tratado, la cual se obtiene vía solución de la ecuación radial de Schrödinger, para poder hallar después la función Fl. Con la metodología propuesta en este trabajo se obtiene una ecuación diferencial lineal ordinaria de segundo orden cuya solución en los límites asintóticos coincide con la función Fl. La ventaja del trabajo presente es que al solucionar la ecuación diferencial, mencionada antes, se puede obtener de manera directa la función Fl, sin tener que hallar la solución regular del problema. Otra ventaja es que no importando las condiciones iniciales (reales) que se escojan para la solución de la ecuación diferencial, siempre se obtienen los mismos elementos de la matriz S. Como un ejemplo y prueba de la metodología, se resuelve dicha ecuación diferencial numéricamente, para la dispersión elástica de electrones por átomos de hidrogeno en el estado base a bajas energías (e− + H (1s)), obteniendo para este sistema la función Fl, los elementos de la matriz S y los corrimientos de fase, estos últimos se comparan con los calculados por Klaus Bartschat [1].1 INTRODUCCIÓNLa función de Jost Fl(k) es de especial importancia en teoría de colisiones cuánticas; en la bibliografia se encuentran muchos trabajos referidos a la función Fl(k). En 1998 [2] presentaron un método exacto para el cálculo directo de las funciones de Jost y las soluciones de Jost para potenciales no centrales. En 1999 [3] usaron un método de comparación para dispersión por un potencial complejo, en el cual la función Fl(k) es obtenida después de hallar la solución regular del problema. En 1999 [4] propusieron un método para el cálculo directo de la función Fl(k) para un potencial singular repulsivo, en el cual la ecuación de Schrödinger es reemplazada por un sistema de ecuaciones diferenciales de primer orden. En 2006 [5] propusieron un método numérico para el estudio de colisiones inelásticas mediante las soluciones de Jost. En 2006 [6] rederivaron la representación integral para la función de Jost. En 2009 [7] estudiaron las ecuaciones integrales de Volterra para la solución regular y la solución de Jost, también en 2009 [8] desarrollaron un procedimiento sistematico y exacto para calcular los coeficientes de la expansión en serie de la funci´on Fl(k). En éste trabajo se encuentra una ecuación diferencial de segundo orden cuya solución en el límite asintótico coincide con la función de Jost.

En este artículo se presenta una simplificación al modelo distribuido de publicidad, formulándolo como una familia de problemas de control óptimo con parámetros concentrados. Se estudian dos variantes simplificadas: lineal y no lineal. Para el modelo lineal se proporciona una solución analítica derivada del principio de máximo. Para resolver el modelo no lineal se construye un algoritmo numérico basado en dos fórmulas no convencionales del incremento de la funcional objetivo.1 INTRODUCCIÓNPara tener éxito en ventas, las empresas deben participar en la conformación de la opinión pública acerca de sus servicios y/o productos. Este último serealiza a través de campañas publicitarias y cada empresa debe elegir una estrategia publicitaria óptima con la cual se pueda atraer un mayor número de consumidores de un nuevo producto o servicio.Está claro que, en primer lugar, los fondos disponibles para inversión a la publicidad, siempre están limitados. En segundo lugar, se busca lograr el máximo efecto de dicha inversión y obtener el máximo beneficio. Existen muchos modelos de optimización dinámica que abordan este tipo de problemas desde el punto de vista de control óptimo [2, 3]. Entre ellos hay una clase bastante limitada de problemas que se formulan en términos de parámetros distribuidos, tomando en cuenta no sólo la dinámica temporal sino también la distribución por edades de los potenciales consumidores. En particular, enfaticemos un modelo formulado en [1] que contiene todas las funciones exógenas de entrada en forma explícita. Dicho modelo describe detalladamente el proceso de persuasión de nuevos consumidores y toma en cuenta un conjunto amplio de factores que pueden influir sobre la dinámica del mismo. No obstante, en [1] solo se formula el problema de optimización del modelo a grandes rasgos y se realizan algunas simulaciones numéricas para adivinar la estructura del control óptimo derivada del principio de máximo en su versión variacional.El objetivo de este artículo consiste en buscar solución de modelo dinámico distribuido formulado en [1], usando técnicas de control óptimo.La Sección 2 proporciona el planteamiento del modelo original derivado en [1] y lo formula como un problema de control óptimo con parámetros distribuidos. Dicho problema se reduce luego (Sección 3) a una familia de sub-problemas de control óptimo con parámetros concentrados a los largo de las características del sistema.

Un elemento finito lineal con sección transversal constante puede adoptar cualquier orientación en el plano y sus extremos o nodos lo ligan al resto de los elementos. La energía cinética (T) y potencial (V) de un elemento elástico dinámico son el basamento en la implementación del principio de Hamilton para la definición de un elemento finito. La definición de la energía cinética y potencial es el primer paso para la formulación variacional preliminar a la enunciación por elementos finitos que se utiliza para resolver, dígase, los problemas de mecanismos que se mueven en el plano utilizando la ecuación de Hamilton. El objetivo general consistió en definir la ecuación del movimiento de un elemento finito lineal plano elástico dinámico utilizando la ecuación de Hamilton, a partir de la lagrangiana (T-V) obtenida con el uso de un polinomio de quinto y uno de primer grados, con ocho grados de libertad, cuatro en cada nodo, que representaron las deformaciones: axial (u(x)), transversal (w(x)), pendiente ((dw(x)/dx)) y curvatura ((d2w(x)/dx2)). La deformación debido al cizalleo transversal, insignificante comparado con la deformación flexional y la axial, la inercia rotatoria y las fuerzas friccionales en las uniones, fueron desestimadas con el fin de producir un elemento amigo. Los objetivos específicos fueron producir: (a) la matriz de masa de traslación [MD], (b) la matriz giroscópica de traslación [AD], (c) la matriz de rigidez total de traslación [KD], y (d) el vector de deformación (S). Como resultado se forjó la ecuación del movimiento de un elemento finito lineal plano elástico dinámico​[MD](S)+{[K]−Θ¨2[MD]−Θ¨[AD]}(S)=(Q)lbrack ormalsize M iny D ormalsizebrack(S) + lbrace lbrack ormalsize K brack - ddot{Theta}^2lbrack ormalsize M iny D ormalsizebrack - ddot{Theta} lbrack ormalsize A iny D ormalsizebrack brace (S) =(Q)[MD](S)+{[K]−Θ¨2[MD]−Θ¨[AD]}(S)=(Q)​Se concluyó que la ecuación obtenida vibracionalmente con la aplicación del principio de Hamilton es un modelo cuyo procedimiento puede ser utilizado cuando se requiera aumentar el número de grados de libertad del modelo.1 INTRODUCCIÓNEste método constituye un método numérico destinado a resolver, mediante ecuaciones matriciales, las ecuaciones diferenciales que se plantean en sistemas discretos. En el caso de sistemas continuos, el método consiste en discretizar el dominio de interés en elementos finitos y resolver, mediante un funcional de prueba o de aproximación, la ecuación que rige el sistema en cada elemento finito para luego sumar todas las soluciones. El método de elemento finito es un método numérico que surgió como tal en los años sesenta [1]. El método fue propuesto en 1943, pero no fue hasta 1956 que se presentaron los primeros resultados, y en 1960 se le llamó método de elemento finito [2]. A partir de la aparición del método del elemento finito en 1956, se utilizó la idea de aproximar a las funciones a través de subregiones en que se divide la región original previamente seleccionadas, denominadas elementos finitos.

Si bien el biodiesel es una buena alternativa para sustituir el uso de combustibles de origen fósil, durante el proceso productivo del biocombustible se generan subproductos como la glicerina que por la baja calidad en cuanto su composición, su potencial como materia prima es limitado. Por este motivo, los autores de este estudio proponen la simulación de un proceso de refinación de glicerina en diferentes etapas. La materia prima seleccionada para la generación del biocombustible fue el aceite de tártago y la simulación del proceso fue realizada en el simulador Aspen Plus versión 8.8. De acuerdo con los resultados, el método de refinación simulado permite obtener glicerina con un alto grado de pureza y de conformidad con los estándares de calidad, lo que permite su valorización como materia prima en diferentes industrias.

En este documento se propone un método de análisis dinámico de sistemas de tuberías con movimientos diferentes en los extremos. Esta metodología toma el espectro de respuesta correspondiente a cada uno de los apoyos, y comparado con el método de respuesta simple, que utiliza una envolvente en los espectros de respuesta de los diferentes apoyos que es el clásico, en este último no son conservadores, como se puede notar en la tabla de resultados del problema considerado. Por lo tanto, la práctica usual de considerar la envolvente de espectros no será una solución recomendable. También se propone el empleo de las masas consistentes o distribuidas, y no las discretas o concentradas, como normalmente se hace, y además se apega más a la realidad.1 INTRODUCCIÓNEn el análisis de respuesta sísmica?dinámica de sistemas estructurales con apoyos o soportes múltiples sujetos a excitaciones no uniformes en sus apoyos, la literatura es escasa. Haciendo una breve reseña histórica de los avances al respecto, este tipo de sistemas ha sido estudiado por diversos investigadores en el pasado usando básicamente dos métodos para estudiar la respuesta sísmica: análisis de historia en el tiempo y análisis del espectro de respuesta de piso. El primer método consiste en la obtención de la respuesta de la EP (Estructura Principal) sola, en los puntos de contacto de la ES (Estructura Secundaria). Esta respuesta es usada como excitación en la ES en un análisis posterior e independiente, lo cual significa que la interacción entre la EP y la ES no es considerada, este es el caso del trabajo pionero de Kassawara y Peck [1]. El segundo método consiste en conocer el espectro de respuesta en los puntos de conexión entre la EP y la ES usando para esto sólo la respuestade la EP. Los primeros estudios, entre los que se puede citar a Amin, Hall, Newmark y Kassawara [2]; Shaw [3] y Vashi [4], entre otros, no consideraban tampoco la interacción entre los sistemas. A partir de un trabajo de Lee y Penzien [5], quienes usaron un modelo de proceso estocástico estacionario de terremoto para estimar la participación de la correlación modal en la respuesta estructural, Der Kiureghian e Igusa [6] estudian la influencia de la configuración entre los modos en la respuesta de sistemas EP+ES considerando además la interacción entre ambos. En este estudio, el autor muestra que, dependiendo de las razones de masa y frecuencia, hay muchas situaciones prácticas donde la interacción entre la EP y la ES puede ser altamente significativo en la respuesta estructural, y, por lo tanto, debe ser incluido en el análisis. El concepto de incluir la interacción es adoptado también por Crandall y Mark [7]; Amin, Hall, Newmark y Kassawara [2]; Pickel [8]; Der Kiureghian, Sackman y Nour Omid [9].