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dc.creatorFuentes Lárez, José Davides_ES
dc.date.accessioned2018-11-23T13:27:45Z
dc.date.available2018-11-23T13:27:45Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/31439
dc.description.abstractEl uso de la dinámica de sistemas multicuerpo, permite la simulación de sistemas mecánicos, en ella se logran describir las fuerzas y desplazamientos aplicados, el modelo, queda expresado en términos de los parámetros del sistema (tales como masas, inercias, geometrías, etc...). El resolver estos sistemas de manera exacta, puede conllevar una carga computacional alta, haciendo que trabajar en tiempo real, para aplicaciones de control, o de filtrado sea complicado. La posibilidad de resolver estos sistemas de manera acelerada, resulta un tema de interés dentro del mundo de la dinámica de sistemas multicuerpo, en general se requiere simplificar o reducir el modelo. Sin embargo, es tas técnicas disminuyen la precisión de los modelos. Una manera de reducir estos modelos, es ir quitan do aquellos parámetros cuya contribución al modelo sea pequeña (que el error cometido al quitar el parámetro sea el más pequeño), sin embargo los parámetros no son independientes entre sí y por tanto el problema se vuelve un problema combinatorio. En este trabajo, se proponen dos metodologías de reducción denominadas No rma L1 y Norma L1 iterativo, siendo comparadas con otras actualmente desarrolladas. El algoritmo no-lineal usado para la solución de problemas convexos bajo la norma L1 es el desarrollado en [1]. Este trabajo es una contribución a la investigación hecha en [2] sobre “simplification of multibody models by parameter reduction"es_ES
dc.description.abstractThe use of the Multibody Dynamics Systems (MDS), it is possible the simulation of dynamics systems, in it, you can describe the forces and displacements applied, the model is express by the system parameters (such as mass, inertia, geometry, etc...) Solving the dynamics systems precisely, has a high computational burden, making that work in real time for filters or control applications complex. Being able to speed up, the way to solve these systems becomes interesting to the MDS, but, by doing so the model decrease their precision. One way of reducing these dynamic systems, is taking out those parameters which are meaningless to the model, nevertheless these parameters are not independent so it becomes a combinatorial problem. In this work, it is propose two methodologies to reduce these models called: L1 norm, iterative L1 norm, being compared with other methodologies actually develop. The non-lineal algorithm to solve convex problem by L1 norm is the one used in [1]. This job is a contribution to [2] about “simplification of multibody models by parameter reduction"en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectNorma L1es_ES
dc.subjectDinámica de sistemas multicuerposes_ES
dc.subjectReducción de modeloses_ES
dc.subjectSelección de modeloses_ES
dc.subjectParámetros basees_ES
dc.subjectEstimación de parámetroses_ES
dc.subjectOptimización convexaes_ES
dc.subjectL1 normen
dc.subjectMultibody dynamicsen
dc.subjectModel reductionen
dc.subjectModel selectionen
dc.subjectBase parametersen
dc.subjectParameters estimationen
dc.subjectConvex optimizationen
dc.titleSolución óptima de modelos dinámicos detallados de robots industriales basados en la norma L1es_ES
dc.typeTrabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.date.updated2018-11-22T19:41:34Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationTelekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.description.degreeMáster Universitario en Ingeniería de Materiales y Fabricación por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeMaterialen eta Fabrikazioaren Ingeniaritzako Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.contributor.advisorTFERos Ganuza, Javieres_ES
dc.contributor.advisorTFEFaulín Fajardo, Javieres_ES


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