BRIGHT BUSCAN
Presentamos nuestro proyecto ganador del 1° puesto en la categoría de Ingeniería Mecatrónica y 3° puesto general del concurso de proyectos a nivel pre-grado del XXVI CONEIMERA 2019.
AUTORES:
Nuñez Quispe, Johan Joseph
Moreno Asto, Gustavo Florentino
Valverde Huerta, Líder Ulises
ASESORES:
Ampuero Caro, Mirna Dolores
Sanchez Escate, Zaid
Resumen:
Según
los reportes de las estaciones de monitoreo del Senamhi y los informes de la
Organización Mundial de la Salud (OMS) en el 2018 indican que Lima es una
de las ciudades con el aire más contaminado en Latinoamérica, generada en
un 70% por la polución del parque automotor. Además, los vehículos generan un costo
anual de 483 millones de dólares por emisión de gases de efecto invernadero
(GEI), altamente dañinos para la salud, y 21 mil millones de soles por
sobreconsumo de combustible. En consecuencia, la contaminación del aire se
ha convertido en un problema crítico.
Por tal motivo, se presenta una solución para la predicción cuantitativa de los
gases de escape del parque automotor empleando los parámetros que se
obtienen del CAN-BUS, los cuales se analizarán mediante un modelo de redes
neuronales. La metodología consiste en la recolección de datos: velocidad,
torque, temperatura, que serán comunicados a un celular a través de
comunicación por bluetooth, a su vez estos se podrán visualizar en una
aplicación, dicha información será procesada por el modelo de red neuronal y
también servirá para realizar un plan de acción contra el cambio
climático.
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