Título :	Sistema inteligente de monitoreo y caracterización de gases generados por vehículos operados bajo diferentes modos de manejo
Autor(es):	Miguel Reséndiz Trejo
Palabras clave:	Inteligencia artificial, Mapas de autoorganización, Indicadores estadísticos, Emisiones contaminantes, Modos de manejo
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	25-nov-2024
Editorial :	Universidad Autonoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (105 páginas)
Folio RI:	IGMAC-265790
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Resumen:	Actualmente, 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.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11313
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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