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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuan José Saucedo Doranteses_ES
dc.creatorMiguel Reséndiz Trejoes_ES
dc.date.accessioned2025-01-13T15:41:39Z-
dc.date.available2025-01-13T15:41:39Z-
dc.date.issued2024-11-25-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11313-
dc.descriptionActualmente, los vehículos desempeñan un papel esencial en la vida diaria, siendo indispensables para satisfacer las necesidades de transporte de la sociedad moderna. Desde su invención, han sido fundamentales en el desarrollo humano, impulsando el crecimiento de ciudades y zonas rurales al facilitar la movilidad. A pesar de la disponibilidad de opciones más sostenibles, como vehículos híbridos y eléctricos, la mayoría de los automóviles en circulación aún funcionan con motores de combustión interna. Para mejorar su rendimiento, confort y eficiencia, estos vehículos han incorporado diversas tecnologías, entre ellas los modos de manejo, que ajustan la relación de respuesta en la conducción y ofrecen tres opciones principales: Eco, Normal y Sport. No obstante, aunque estas tecnologías buscan optimizar el consumo y rendimiento, los vehículos de combustión interna aún representan un reto ambiental significativo. Las emisiones generadas durante la combustión, liberadas al medio ambiente a través del sistema de escape, contienen contaminantes como monóxido de carbono (CO), dióxido de carbono (CO₂), hidrocarburos (HC), óxidos de nitrógeno (NOx), dióxido de azufre (SO₂) y partículas suspendidas (PM). Aunque los modos de manejo no están diseñados específicamente para reducir emisiones contaminantes, este trabajo de tesis analiza su influencia en los niveles de emisión, evaluando si existen diferencias significativas entre ellos y hasta qué punto pueden contribuir a mitigar el impacto ambiental. Para llevar a cabo este análisis, se ha desarrollado un sistema de medición de gases basado en un lenguaje de hardware, obteniendo una buena precisión y confiabilidad en la recolección de datos. Además, los datos obtenidos son procesados y analizados mediante técnicas de inteligencia artificial, lo cual permite una comprensión más profunda de los patrones de emisión en cada modo de manejo. Este enfoque busca no solo cuantificar el impacto de los modos de conducción, sino también explorar la viabilidad de estos sistemas en la reducción de emisiones.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (105 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autonoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectInteligencia artificial, Mapas de autoorganización, Indicadores estadísticos, Emisiones contaminantes, Modos de manejoes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleSistema inteligente de monitoreo y caracterización de gases generados por vehículos operados bajo diferentes modos de manejoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0000-0002-0201-6730es_ES
dc.contributor.identificador0000-0001-9026-6694es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Mecatrónica)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator265790es_ES
dc.folioIGMAC-265790es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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