The efficiency in the controller performance of a BLDC motor in an uncertain environment highly depends on the adaptability of the controller gains. In this paper, the chaotic adaptive tuning strategy for controller gains (CATSCG) is proposed for the speed regulation of BLDC motors. The CATSCG includes two sequential dynamic optimization stages based on identification and predictive processes, and also the use of a novel chaotic online differential evolution (CODE) for providing controller gains at each predefined time interval. Statistical comparative results with other tuning approaches evidence that the use of the chaotic initialization based on the Lozi map included in CODE for the CATSCG can efficiently handle the disturbances in the closed-loop system of the dynamic environment.

Mobile robots are currently exploited in various applications to enhance efficiency and reduce risks in hard activities for humans. The high autonomy in those systems is strongly related to the path-planning task. The path-planning problem is complex and requires in its formulation the adjustment of path elements that take the mobile robot from a start point to a target one at the lowest cost. Nevertheless, the identity or the number of the path elements to be adjusted is unknown; therefore, the human decision is necessary to determine this information reducing autonomy. Due to the above, this work conceives the path-planning as a Variable-Length-Vector optimization problem (VLV-OP) where both the number of variables (path elements) and their values must be determined. For this, a novel variant of Differential Evolution for Variable-Length-Vector optimization named VLV-DE is proposed to handle the path-planning VLV-OP for mobile robots. VLV-DE uses a population with solution vectors of different sizes adapted through a normalization procedure to allow interactions and determine the alternatives that better fit the problem. The effectiveness of this proposal is shown through the solution of the path-planning problem in complex scenarios. The results are contrasted with the well-known A* and the RRT*-Smart path-planning methods.

One of the ways of acquiring new knowledge or underlying patterns in data is by means of clustering algorithms or techniques for creating groups of objects or individuals with similar characteristics in each group and at the same time different from the other groups. There is a consensus in the scientific community that the most widely used clustering algorithm is K-means, mainly because its results are easy to interpret and there are different implementations. In this paper we present an exploratory analysis of the behavior of the main variants of the K-means algorithm (HartiganWong, Lloyd, Forgy and MacQueen) when solving some of the difficult sets of instances from the Fundamental Clustering Problems Suite (FCPS) benchmark. These variants are implemented in the R language and allow finding the minimum and maximum intra-cluster distance of the final clustering. The different scenarios are shown with the results obtained.

El presente trabajo estudia un proceso de endurecimiento superficial a través de la formación de una capa boronitrurada sobre la superficie de un hierro puro. La selección del hierro puro es para evadir la influencia de algún elemento de aleación que modifique el crecimiento de las capas. Los procesos fueron llevados a cabo de acuerdo a la siguiente secuencia: Para el proceso de borurización de pasta se sometieron diferentes muestras a temperaturas de 1173, 1223 y 1273 K con tiempos de 4, 6 y 8 horas para cada temperatura. Posteriormente, para el proceso de nitrurado empleando la técnica de empaquetamiento en caja se utilizaron temperaturas de 823 y 843K con tiempos de 4 y 6 horas. Las capas obtenidas fueron caracterizadas por microscopia óptica, microscopía electrónica de barrido, análisis por EDS así como evaluación por microdureza.

En el presente trabajo se investigó el acero AISI 4140 con tratamiento térmico previo a la aplicación del proceso tecnológico de nitruración por plasma con respecto a su respuesta microestructural, y microdureza, a fin de verificar la posibilidad de mejora de sus características funcionales superficiales. Se realiza un tratamiento térmico de normalizado, temple/revenido y posterior nitrurado por plasma con diferentes tiempos de exposición a los gases y diferentes temperaturas. La evaluación microestructural es por medio de microscopía óptica y difracción de rayos X. Se empleó la microdureza Vickers para la evaluación mecánica.

Los manipuladores robóticos son sistemas electromecánicos utilizados en diversas aplicaciones que requieren movimientos similares a los de una extremidad humana, pero con mayor agilidad, fuerza y precisión. Para ejecutar cualquier tarea con estos sistemas, es fundamental contar con un controlador que gestione y coordine eficientemente sus movimientos. El ajuste de los parámetros del controlador es crucial para optimizar la ejecución de una tarea específica, y este ajuste suele realizarse mediante simulaciones controladas antes de implementarlo en el sistema real. Actualmente, estas simulaciones se llevan a cabo en entornos especializados que requieren software propietario o hardware costoso, lo que limita su accesibilidad y escalabilidad. Además, estas plataformas no siempre ofrecen una experiencia inmersiva e interactiva para la visualización y el control en tiempo real. Este trabajo propone un enfoque para desarrollar simulaciones de realidad virtual basadas en la web, que permiten ajustar los controladores de manipuladores robóticos. Las simulaciones virtuales desarrolladas buscan superar las limitaciones de las tecnologías de simulación actuales. El enfoque se ha probado con éxito en la simulación virtual de un robot manipulador de dos grados de libertad.