Tesis en depósito público

Presentación de alegaciones a una tesis doctoral en el plazo de exposición pública

De acuerdo con la Normativa Académica de los Estudios de Doctorado, los doctores y doctoras pueden solicitar el acceso a una tesis doctoral en depósito para consultarla y, si las hay, hacer llegar a la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado las observaciones y alegaciones que consideren oportunas sobre el contenido.

ARQUITECTURA DE COMPUTADORES

  • OLIVER SEGURA, JOSÉ: Accelerating SpMV on HBM-equipped FPGAs: Hardware-Software Co-design and Collaboration
    Autor/a: OLIVER SEGURA, JOSÉ
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: ARQUITECTURA DE COMPUTADORES
    Departamento: Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 27/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 07/11/2025
    Director/a de tesis: AYGUADÉ PARRA, EDUARD | MARTORELL BOFILL, XAVIER
    Resumen de tesis: SpMV es un kernel de álgebra lineal incluido en numerosos algoritmos en múltiples dominios de conocimiento. Su naturaleza, marcada por los accesos a memoria y su baja intensidad aritmética, hace que su implementación eficiente sea un reto. Los mecanismos usualmente presentes en los microprocesadores de propósito general, como las memorias cache, son inútiles sin transformaciones adicionales en los datos a medida que el tamaño del problema crece más allá de la capacidad de la cache. La capacidad de las FPGAs de generar lógica y jerarquías de memoria específicas para cada aplicación da como resultado diseños de alto rendimiento y energéticamente eficientes. Esto las ha convertido en una alternativa interesante para la implementación de SpMV. El esfuerzo de los fabricantes por posicionarlas como aceleradores para HPC y la inclusión de HBM en las últimas generaciones de tarjetas han incrementado esta tendencia. Muchas implementaciones de SpMV para FPGAs trabajan exclusivamente con aritmética de coma flotante en simple precisión mientras que, en las aplicaciones HPC, usualmente se requiere doble precisión. CSR o versiones ligeramente modificadas de esta representación son usadas habitualmente como la base para estas implementaciones. Esto limita el paralelismo inter e intra-fila debido a conflictos en los accesos a memoria, requiriendo que la implementación incluya lógica compleja como arbitraje o mecanismos para parar/reintentar, o memorias replicadas, incrementando el uso de recursos y limitando la escalabilidad de los diseños. Esta tesis presenta dos propuestas para aprovechar las características ofrecidas por las FPGAs, especialmente HBM y las jerarquías de memoria adaptables, para mejorar el rendimiento alcanzado y, en el caso de la segunda propuesta, permitiendo un diseño agnóstico en cuanto a la precisión del tipo de datos.La primera propuesta consiste en un co-diseño de acelerador de SpMV de doble precisión para FPGA y una representación para la matriz. En lugar de usar CSR como la base, esta representación y el acelerador están definidos teniendo en cuenta todas las características avanzadas que las FPGAs ofrecen, en un aproximación basada en el co-diseño. Esta aproximación permite maximizar el paralelismo inter-fila e intra-fila permitiendo el proceso simultáneo de múltiples valores de la matriz por ciclo de manera completamente segmentada sin requerir lógica compleja ni replicación de memoria. La representación propuesta para la matriz permite particionar fácilmente el trabajo entre múltiples aceleradores y el uso eficiente del ancho de banda de la HBM. La evaluación muestra que la implementación propuesta supera el rendimiento de implementaciones consideradas estado-del-arte en términos de rendimiento absoluto, relativo al ancho de banda y relativo al consumo de energía.La segunda propuesta se construye a partir de la primera, incrementando su eficiencia aritmética. Esto se realiza mediante diferentes métodos. En primer lugar, se mejora la eficiencia de la codificación propuesta reduciendo la cantidad de metadatos requeridos para procesar la matriz. En segundo lugar, se incrementa el ratio de datos útiles de la representación al considerar nuevas abstracciones jerárquicas dentro de la matriz. En tercer lugar, se utiliza el padding de ceros, cuando este es necesario, para actuar como transporte de datos útiles. Esta propuesta es altamente parametrizable, incluyendo la posibilidad de utilizarla para generar diseños que trabajan con diferentes tipos de datos sin requerir más adaptación que cambiar al tipo de dato deseado en tiempo de compilación. La evaluación muestra que esta propuesta mejora significativamente la primera en el caso de aritmética de doble precisión. Los resultados en simple precisión demuestran su capacidad para mejorar el rendimiento alcanzado por diseños considerados estado-del-arte que disponen de un ancho de banda muy superior.

CIENCIA E INGENIERÍA DE MATERIALES

  • ORTIZ MEMBRADO, LAIA: Nanoindentation mapping of multiphase materials: statistical analysis and machine learning approaches
    Autor/a: ORTIZ MEMBRADO, LAIA
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: CIENCIA E INGENIERÍA DE MATERIALES
    Departamento: Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales (CEM)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 21/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 03/11/2025
    Director/a de tesis: JIMENEZ PIQUÉ, EMILIO | MATEO GARCIA, ANTONIO MANUEL
    Resumen de tesis: Esta tesis doctoral se centra en la caracterización micromecánica de materiales multifásicos mediante mapeo de nanoindentación a alta velocidad (HSNM), combinándolo con técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. El objetivo es extraer e interpretar propiedades mecánicas con resolución espacial a partir de grandes volúmenes de datos, mejorando la comprensión de las relaciones microestructura-propiedad en sistemas complejos como compuestos cerámico-metálicos y aceros heterogéneos.HSNM permite adquirir datos locales con resolución micrométrica sobre grandes áreas, pero su uso plantea varios retos: optimización del espaciado entre indentaciones, interpretación de datos dispersos, limitaciones de la distribución gaussiana para representar propiedades micromecánicas y dificultades en la clasificación cerca de las interfases. Además, existe un interés creciente en automatizar la interpretación mediante aprendizaje automático.Los objetivos de esta tesis incluyen: (i) evaluar materiales industrialmente relevantes mediante HSNM, (ii) aplicar aprendizaje no supervisado para cuantificar transiciones micromecánicas, (iii) introducir distribuciones sesgadas como alternativa a los ajustes gaussianos, y (iv) desarrollar modelos supervisados que clasifiquen la respuesta de nanoindentación según la forma de la curva completa.Metodológicamente, la tesis implementa el modelo de mezcla gaussiana (GMM) para agrupar propiedades mecánicas e identificar fases en materiales como WC-Co y aceros superdúplex. Esta estrategia permite analizar superficies extensas y detectar transiciones mecánicas, como gradientes de endurecimiento en aceros avanzados de alta resistencia (AHSS) y cambios de propiedades inducidos por la fusión con haz de electrones (PBF-EB) en aleaciones 316L/V4E.Para abordar datos asimétricos o dispersos, se introduce el ajuste con distribuciones Skew-normal, que ofrece una representación más fiel de la realidad, especialmente en zonas influenciadas por interfases, como en los metales duros. Este enfoque mejora la clasificación de fases frente a los ajustes gaussianos tradicionales.La tesis también desarrolla un modelo supervisado basado en redes neuronales convolucionales (CNN), entrenado con curvas de respuesta mecánica transformadas en imágenes bidimensionales que preservan su forma. Este modelo permite clasificar las respuestas en fases conocidas con alta precisión y proporciona una puntuación de confianza continua para cada clasificación. Esto supone un cambio de paradigma hacia una clasificación basada en similitud, que facilita la construcción de mapas continuos capaces de capturar con mayor realismo las transiciones micromecánicas y el comportamiento en las interfases.En conjunto, el trabajo demuestra el potencial del HSNM combinado con técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para caracterizar materiales multifásicos complejos. La tesis abre nuevas vías para mejorar la interpretación del comportamiento mecánico heterogéneo e integrarlo con datos microestructurales, contribuyendo al desarrollo de metodologías más robustas y automatizadas en la ciencia de materiales.

COMPUTACIÓN

  • PONTÓN MARTINEZ, JOSE LUIS: Learning Data-driven Character Animation for Avatars in Virtual Reality
    Autor/a: PONTÓN MARTINEZ, JOSE LUIS
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: COMPUTACIÓN
    Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 27/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 07/11/2025
    Director/a de tesis: ANDUJAR GRAN, CARLOS ANTONIO | PELECHANO GOMEZ, NURIA
    Resumen de tesis: La creciente aceleración de la interacción remota, impulsada por la globalización y la comunicación digital, destaca la necesidad de una colaboración virtual más rica e inmersiva. Si bien las plataformas de vídeo 2D actuales mejoran la comunicación, la Realidad Virtual (RV) ofrece el potencial único para una interacción 3D natural. Lograr esto, sin embargo, depende críticamente de representar con precisión el movimiento humano y de alcanzar presencia dentro de entornos virtuales. Esta tesis aborda el desafío de conseguir una animación de self-avatars de cuerpo completo en tiempo real, de alta fidelidad y perceptivamente natural en entornos de RV utilizando dispositivos de consumo general. Una animación precisa de self-avatars es fundamental para inducir un fuerte Sentido de “Embodiment” y permitir una comunicación no verbal efectiva, aunque los métodos actuales a menudo tienen dificultades con la escasez y la variabilidad de los datos de los sensores disponibles.Primero abordamos aspectos fundamentales de la fidelidad de la animación y el realismo perceptivo, e introducimos metodologías para el ajuste preciso del esqueleto del avatar, que mitigan significativamente los problemas derivados de desajustes entre las proporciones físicas de un usuario y su representación virtual. También estudiamos diversas metáforas de interacción para minimizar las discrepancias visuales entre los controladores reales y las manos virtuales, mejorando así el “embodiment” y el rendimiento de las tareas. Estos estudios destacan la importancia de una animación precisa y sientan las bases para enfoques basados en el aprendizaje para lograr un movimiento natural y temporalmente coherente a partir de entradas escasas, superando las limitaciones de las técnicas tradicionales.A partir de estas ideas, la tesis explora el desarrollo de métodos de reconstrucción basados en datos que pueden manejar entradas de sensores diversas y ambiguas. Proponemos un nuevo sistema basado en aprendizaje profundo que reconstruye con precisión las poses de cuerpo completo a partir de pocos dispositivos de RV de consumo, abordando eficazmente la naturaleza indeterminada de este problema. Reconociendo el problema inherente del mapeo de uno a muchos en entradas escasas, donde una única entrada puede corresponder a múltiples poses plausibles, exploramos el potencial de la IA generativa. Nuestro trabajo demuestra cómo los “Variational Autoencoders” pueden permitir un control preciso y la adaptabilidad a configuraciones de sensores variables mediante la optimización en el espacio latente, mientras que los modelos de difusión facilitan la reconstrucción multimodal a partir de nuevos tipos de sensores, como las plantillas sensibles a la presión.

EDUCACIÓN EN INGENIERÍA, CIENCIAS Y TECNOLOGÍA

  • MIRÓ MEDIANO, ÀLEX: Defining, Modelling, and Sequencing Complexity in Secondary Mathematics
    Autor/a: MIRÓ MEDIANO, ÀLEX
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: EDUCACIÓN EN INGENIERÍA, CIENCIAS Y TECNOLOGÍA
    Departamento: Instituto de Ciencias de la Educación (ICE)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 23/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 05/11/2025
    Director/a de tesis: ALIER FORMENT, MARC | MORA SERRANO, FRANCISCO JAVIER
    Resumen de tesis: Aprender matemáticas en la educación secundaria resulta difícil para muchos estudiantes. En el sistema educativo catalán, las evaluaciones nacionales e internacionales han mostrado una mejora escasa o nula en la competencia matemática al final de la etapa. El diseño de la instrucción desempeña un papel clave en cómo se produce este aprendizaje. La hipótesis central de esta tesis es que los resultados podrían mejorar significativamente si las tareas se secuenciaran de las más simples a las más complejas. Sin embargo, definir qué hace que una tarea sea compleja no es sencillo y falta consenso académico. El objetivo principal ha sido investigar definiciones precisas, métodos de medición fiables y estrategias de secuenciación efectivas de la complejidad en el aprendizaje matemático.La investigación se ha basado en la teoría de la carga cognitiva, que estudia las implicaciones educativas de la arquitectura cognitiva humana. Esta teoría distingue tres sistemas de memoria —sensorial, de trabajo y a largo plazo— que procesan y almacenan información. El aprendizaje se produce cuando la información pasa de la memoria sensorial a la de trabajo (de capacidad limitada) y se integra en la memoria a largo plazo como una red de esquemas interconectados, que pueden recuperarse sin sobrecargar la memoria de trabajo.Según esta teoría, la complejidad del aprendizaje depende de la interacción de elementos (element interactivity), concepto central de la tesis. Hace referencia al número de elementos de información que interactúan o deben gestionarse al mismo tiempo para resolver una tarea. Cuantos más elementos interactúan, mayor es la demanda cognitiva y más probable es la sobrecarga, lo que dificulta el aprendizaje.Con esta base, la investigación comenzó con la creación de la Mathematical Knowledge Matrix (MKM), una herramienta para evaluar la complejidad de secuencias y tareas. Los primeros análisis mostraron limitaciones, pues la MKM no contemplaba otras fuentes de complejidad que también influyen en el aprendizaje. La revisión de la literatura reveló un vacío de conocimiento sobre los factores que incrementan la interacción de elementos en matemáticas. El primer estudio elaboró una taxonomía de fuentes de complejidad y examinó si la interactividad de elementos podía explicarlas todas.Aunque el constructo resultó útil para describir distintas formas de complejidad, faltaban pautas para aplicarlo. El segundo estudio desarrolló métodos para medir la complejidad derivada de múltiples fuentes y verificó su fiabilidad según la percepción de los estudiantes. Los datos de complejidad percibida permitieron evaluar la influencia de cada fuente y su aportación conjunta a la complejidad total.Los resultados mostraron que la interactividad de elementos vinculada al conocimiento y a las operaciones de las tareas tenía el mayor impacto en la complejidad percibida. Por ello, el tercer estudio diseñó estrategias de secuenciación considerando ambas variables por separado y las comparó con un grupo de control. Ambas secuencias mejoraron los resultados de aprendizaje, pero solo la basada en la operatividad alcanzó significación estadística.La investigación concluye que la interactividad de elementos es un constructo eficaz para medir la complejidad matemática siempre que se contemple desde múltiples fuentes. Puede emplearse para diseñar secuencias de lo simple a lo complejo que favorezcan el aprendizaje. Además, los resultados del tercer estudio sugieren que ignorar la complejidad operativa puede reducir las mejoras de aprendizaje, incluso en estrategias didácticas previamente validadas.

FÍSICA COMPUTACIONAL Y APLICADA

  • CONESA ORTEGA, DAVID: Empirical and Structural Mathematical Models for Biological Systems: Case Studies in COVID-19 and Cardiac Dynamics
    Autor/a: CONESA ORTEGA, DAVID
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: FÍSICA COMPUTACIONAL Y APLICADA
    Departamento: Departamento de Física (FIS)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 21/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 03/11/2025
    Director/a de tesis: ALVAREZ LACALLE, ENRIQUE
    Resumen de tesis: En un mundo diverso y complejo como en el que vivimos, nos cuestionamos cómo es el funcionamiento de todo lo que nos rodea. Queremos entender qué, cómo, por qué, cuándo, y, en este contexto, se empezó a utilizar el lenguaje matemático para modelizar y explicar los sucesos de este mundo. La biología abarca muchos temas variados, a multitud de escalas diferentes, y los tipos de modelos empleados para su estudio varían de uno a otro.En esta tesis se elaboran modelos matemáticos empíricos y predictivos, también mecanísticos, para estudiar y analizar dos ramas distintas de la biología: epidemiología, en el contexto de una pandemia como la COVID-19, y dinámica cardíaca.En primer lugar, se elaboran modelos predictivos tipo Gompertz para la predicción a dos semanas vista del crecimiento en el número de infectados por COVID-19, a partir de los datos desglosados por países reportados por la Organización Mundial de la Salud (WHO). En este capítulo se analiza la fiabilidad y precisión de dichos modelos a partir de distintos tipos de procesamiento para corregir los patrones de las series de datos debido a posibles inconsistencias en los informes diarios que se hacían durante las fechas más tensas de la pandemia.Siguiendo con epidemiología, en esta tesis también se realiza un estudio de correlaciones entre el crecimiento de la incidencia de la COVID-19 en la sociedad española, provincia a provincia, y datos de movilidad de diferentes fuentes y datos climatológicos. En particular, se analizan datos de movilidad obtenidos por parte del Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana y de Facebook Data For Good. Utilizando herramientas como el Análisis de Componentes Principales, determinamos qué datos, ya sea de movilidad entre semana o en fin de semana, temperatura o humedad, correlacionan más con la propagación de la enfermedad. Los resultados indican que la movilidad es, o directamente causal, o está altamente correlacionada directamente con otras medidas que afectan a la propagación, mientras que los patrones meteorológicos por sí solos resultan menos relevantes.Cambiando de tema, esta tesis también se enfoca en el desarrollo de modelos computacionales para el estudio de la dinámica del calcio en los cardiomiocitos para su posterior análisis en relación a enfermedades cardíacas. Por un lado, se desarrolla un modelo de aurícula de conejo a partir de dos modelos, uno previo del autor de esta tesis centrado en la dinámica espacial del calcio y otro modelo, elaborado por Holmes, cuyo interés estaba en las corrientes iónicas de membrana. En el proceso, a partir de un enfoque basado en una población de modelos, se determinan ciertos parámetros incógnita para las corrientes de RyR2, NCX y SERCA que dan lugar a modelos que se comportan según datos experimentales habitualmente observados. Además, en el proceso, se obtienen diversos grupos con comportamientos variados entre ellos útiles para estudiar células en condiciones más propensas a ciertas enfermedades.Finalmente, se desarrolla otro modelo a escala submicrométrica para analizar cómo se forman ondas de calcio y de qué tipo son. En particular, se estudian casos en los que la calsecuestrina está o no está colocalizada con los RyR2, o cuánto afecta la inactivación de los RyR2 por calmodulina a la propagación de dichas ondas. El estudio demuestra que la colocalización de la calsecuestrina y los RyR2 es clave y vital en la propagación de la onda. La inactivación del RyR2 por calmodulina permite que la onda viaje más rápidamente y dificulta la aparición de un estado de equilibrio consistente en un calcio citosólico excesivamente elevado a cambio de una carga inferior en el retículo sarcoplasmático.En conclusión, esta tesis contribuye al estudio de dos ámbitos completamente distintos de la biología a partir de diferentes tipos de modelos matemáticos, siempre para entender y prevenir las causas que llevan a la enfermedad.

FOTÓNICA

  • BESLIJA, FARUK: Hybrid diffuse optical monitoring and imaging: New approaches and applications in muscle and brain
    Autor/a: BESLIJA, FARUK
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: FOTÓNICA
    Departamento: Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 28/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 10/11/2025
    Director/a de tesis: DURDURAN, TURGUT | FERRER URIS, BLAI
    Resumen de tesis: La generación de energía en el cuerpo humano depende del metabolismo del oxígeno, determinado por su aporte a través del flujo sanguíneo y su extracción a nivel tisular. La evaluación fiable de estos parámetros es esencial para comprender la función fisiológica y las adaptaciones de los tejidos bajo distintos estímulos. Las herramientas convencionales de monitorización del flujo sanguíneo y la saturación de oxígeno presentan limitaciones en coste, portabilidad y aspectos técnicos (profundidad, resolución, dinámica), lo que restringe su uso en tiempo real y en tejidos profundos.Esta tesis desarrolla la óptica difusa, un enfoque no invasivo, seguro y escalable basado en la difusión de la luz en medios dispersivos, e introduce innovaciones metodológicas e instrumentales para monitorizar el flujo sanguíneo y la oxigenación en el músculo esquelético y el cerebro adultos, dos de los órganos con mayor consumo de oxígeno.Parte I investigó las adaptaciones fisiológicas a largo plazo en los músculos del antebrazo de escaladores avanzados en comparación con controles sanos. La escalada requiere una resistencia de agarre excepcional, lo que la convierte en un modelo idóneo para estudiar adaptaciones neuromusculares y hemodinámicas localizadas al entrenamiento crónico. Se aplicaron dos protocolos: (1) una prueba de oclusión vascular en reposo (VOT) que combina espectroscopia en el infrarrojo cercano (NIRS, oxigenación) y espectroscopia de correlación difusa (DCS, flujo sanguíneo), y (2) una prueba de resistencia intermitente de agarre que mide fuerza, NIRS y electromiografía (EMG). Los resultados mostraron que los escaladores tenían una recuperación del flujo sanguíneo más rápida y mayores concentraciones de hemoglobina tras la oclusión, indicando una respuesta vascular mejorada. Durante el ejercicio mantuvieron la fuerza más tiempo y utilizaron el oxígeno con mayor eficiencia. Sin embargo, las medidas en estado estable no revelaron diferencias significativas entre grupos, lo que sugiere que las adaptaciones se manifiestan bajo demanda y no en reposo. Este estudio es novedoso por (1) aplicar DCS a la fisiología de la escalada y (2) integrar parámetros mecánicos, neuromusculares y hemodinámicos en un mismo marco.Parte II se centró en el mapeo de flujo sanguíneo cerebral (CBF) de alta densidad (HD), un marcador clave del metabolismo cerebral. Los sistemas actuales son voluminosos, costosos y limitados al ámbito clínico. Desarrollamos una nueva plataforma de óptica difusa basada en espectroscopia de contraste de moteado (SCOS) y su extensión tomográfica (SCOT), utilizando tecnología CMOS rentable para mejorar la relación señal/ruido (SNR) y la escalabilidad, manteniendo la sensibilidad cortical. Un prototipo con fibra validó la calidad de la señal y la sensibilidad al flujo en pruebas en antebrazo y frente. A partir de ello, diseñamos un sistema HD-SCOT a gran escala, próximo a finalizar, destinado a mapear en tiempo real y de forma no invasiva el CBF en amplias áreas corticales (p. ej., corteza visual).Contribución final: una extensión de SCOS como prueba de concepto que permite medir simultáneamente flujo sanguíneo y oxigenación. Utilizando múltiples longitudes de onda, separaciones fuente-detector y tiempos de exposición, ofrece una alternativa simplificada a los sistemas NIRS-DCS duales. Pruebas preliminares en antebrazo confirmaron su viabilidad, con potenciales aplicaciones en la monitorización muscular y cerebral.En resumen, esta tesis avanza en la monitorización óptica difusa mediante el desarrollo de nuevos instrumentos y metodologías para la hemodinámica en tejidos profundos. Sus aplicaciones en fisiología del deporte y neuroimagen destacan el potencial de sistemas ópticos multimodales y de alta densidad para profundizar en la comprensión del metabolismo del oxígeno en contextos naturalistas y en tiempo real, abriendo la puerta a aplicaciones fisiológicas y clínicas más amplias.
  • CHIEN, YING-HAO: Revealing Ultrafast Dynamics in Hexagonal Boron Nitride with Attosecond X-ray Absorption Fine-structure Spectroscopy
    Autor/a: CHIEN, YING-HAO
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: FOTÓNICA
    Departamento: Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: BIEGERT, JENS
    Resumen de tesis: Desde la invención del circuito integrado (CI) en la década de 1950, la civilización moderna se ha construido sobre su fundamento. A medida que los CI continúan reduciendo su escala y operando a mayores velocidades, la gestión de la disipación de calor y del proceso de transferencia de energía es crítica para superar las limitaciones de rendimiento y posibilitar el desarrollo de CI de nueva generación.En los modelos clásicos, los electrones y los fonones se tratan como sistemas independientes para simplificar los cálculos. Esta aproximación describe con éxito las estructuras de bandas electrónicas, el transporte de carga y las respuestas ópticas en muchos materiales bajo condiciones de equilibrio. Sin embargo, pasa por alto el papel crítico del acoplamiento electrón-fonón, una interacción fundamental de muchos cuerpos que rige el intercambio de energía no en equilibrio entre los grados de libertad electrónicos y de la red. Los avances recientes en la espectroscopía de estructura fina de absorción de rayos X de attosegundos (atto-XAFS) ofrecen una oportunidad sin precedentes para observar la dinámica del acoplamiento electrón-fonón con resolución temporal de attosegundos y específica de elemento.El nitruro de boro hexagonal (hBN), un material prototípico ampliamente estudiado con diversas aplicaciones, todavía presenta preguntas sin resolver respecto a su dinámica ultrarrápida. En este trabajo, investigamos la dinámica acoplada de electrones y fonones en hBN a granel utilizando atto-XAFS. Al emplear distintas condiciones de excitación y aprovechar diferentes resoluciones temporales, desentrañamos las respectivas contribuciones de electrones y fonones a la respuesta transitoria, demostrando la capacidad única de atto-XAFS para sondear dinámicas de muchos cuerpos en tiempo real.Para posibilitar futuros estudios de materiales novedosos, actualizamos nuestro sistema láser de amplificación de pulsos chirpados (CPA) de zafiro dopado con titanio (Ti:sapphire), integramos un nuevo amplificador paramétrico óptico comercial TOPAS, diseñamos un novedoso blanco gaseoso microfluídico combinado con un sistema de válvula de pulso piezoeléctrico destinado a reducir el consumo de helio en la generación de armónicos altos (HHG), implementamos un soporte criogénico para mediciones dependientes de la temperatura y reemplazamos la red de difracción en el espectrógrafo de rayos X blandos por placas de zona de reflexión con alta eficiencia de difracción y alto poder de resolución. Demostramos el rendimiento mejorado del sistema actualizado para futuros experimentos avanzados de atto-XAFS.
  • MORALES CURIEL, LUIS FELIPE: Deep-learning enhanced bioluminescence microscopy
    Autor/a: MORALES CURIEL, LUIS FELIPE
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: FOTÓNICA
    Departamento: Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: KRIEG, MICHAEL
    Resumen de tesis: La microscopía de bioluminiscencia presenta una alternativa poderosa a la imagen por fluorescencia al eliminar la necesidad de iluminación externa, evitando así problemas como la fototoxicidad, la fotoblanqueo y la autofluorescencia de fondo. Sin embargo, la salida de fotones inherentemente baja de los reporteros basados en luciferasa restringe significativamente la relación señal-ruido (SNR), así como la resolución espacial y temporal alcanzable, desafíos que son especialmente pronunciados en la imagen biológica dinámica o volumétrica. Esta tesis aborda estas limitaciones mediante la introducción de una canalización de imagen impulsada por aprendizaje profundo, diseñada para mejorar la microscopía de bioluminiscencia tanto en la adquisición de datos como en la reconstrucción de imágenes.Nuestra estrategia integra el diseño de sistemas ópticos con redes neuronales avanzadas para permitir la obtención rápida de imágenes 3D de alta resolución en condiciones de iluminación extremadamente baja. Diseñamos un microscopio personalizado con un eje óptico altamente compacto y lo combinamos con una cámara sensible a fotones individuales, mejorando significativamente la SNR de las imágenes bioluminiscentes. Para lograr una imagen volumétrica rápida, incorporamos microscopía de campo de luz (LFM) y microscopía de campo de luz de Fourier (FLFM), lo que permite la adquisición 3D de una sola toma, mejorando la resolución axial y lateral mediante el filtrado en el dominio de Fourier. El objetivo principal de este trabajo es demostrar cómo el aprendizaje profundo puede mejorar sustancialmente la microscopía de bioluminiscencia, llevando la técnica más allá de sus límites tradicionales tanto en imágenes 2D como 3D.En el núcleo de nuestro enfoque se encuentra un conjunto de redes neuronales convolucionales entrenadas específicamente con datos bioluminiscentes. Utilizando conjuntos de datos sintéticos y experimentales, diseñamos y entrenamos modelos capaces de extraer información significativa de datos en crudo con baja SNR, recuperando detalles que de otro modo se perderían y ofreciendo una visión más profunda de la muestra biológica. Los modelos desarrollados en esta tesis abarcan tareas clave como la eliminación de ruido y la reconstrucción de imágenes bioluminiscentes de campo amplio, de campo de luz y de campo de luz de Fourier. Juntos, forman una canalización modular y aprendible que eleva significativamente el rendimiento de la microscopía de bioluminiscencia tanto en calidad como en velocidad.Validamos nuestro sistema utilizando muestras biológicas vivas, incluyendo Caenorhabditis elegans, células madre de ratón y embriones de pez cebra, capturando actividad neuronal y dinámicas intracelulares a escalas de tiempo subsegundo. Al colocar el aprendizaje profundo en el corazón del proceso de imagen, este trabajo establece un nuevo paradigma para la microscopía de bioluminiscencia, transformando una modalidad tradicionalmente limitada por baja SNR en una herramienta robusta para imágenes rápidas, de alta resolución y específicas por etiquetas en organismos vivos.

INGENIERÍA CIVIL

  • MARTORELL PONS, LLUÍS: IGA application on crashworthiness CAE analysis including advanced plasticity and ductile fracture
    Autor/a: MARTORELL PONS, LLUÍS
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA CIVIL
    Departamento: Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de Barcelona (ETSECCPB)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: ROSSI BERNECOLI, RICCARDO | BARBU, LUCIA GRATIELA
    Resumen de tesis: En el panorama contemporáneo de la ingeniería automotriz, las crecientes demandas de eficiencia, seguridad y sostenibilidad han intensificado la presión sobre los procesos de desarrollo. La reducción de la duración total del desarrollo de un nuevo vehículo es un enfoque clave para los fabricantes. A pesar de los avances significativos tanto en tecnologías de Diseño Asistido por Computadora (CAD) como en Ingeniería Asistida por Computadora (CAE), estos dominios permanecen desconectados, lo que resulta en pérdida de información, ineficiencias en el flujo de trabajo y ciclos de desarrollo extendidos. Si bien el Análisis Isogeométrico (IGA) ha surgido como un enfoque prometedor para cerrar esta brecha manteniendo la exactitud geométrica a lo largo de la cadena de análisis, su implementación práctica en contextos industriales sigue siendo baja, principalmente relegada a la investigación sobre su uso pero no a su aplicación en proyectos de producción reales.Esta tesis analiza los procesos automotrices de CAD y CAE para identificar las barreras actuales para la implementación de IGA, abordando todo el espectro de desafíos de implementación, desde limitaciones técnicas hasta la integración en el flujo de trabajo y barreras de adopción cultural. El enfoque está en aplicaciones de resistencia al choque, pero también se exploran aplicaciones de Ruido, Vibración y Aspereza (NVH). La metodología adoptada en este trabajo sigue un enfoque multifacético. Primero, un análisis histórico de la evolución de CAD y CAE en aplicaciones automotrices revela los orígenes fundamentales de su desconexión. Segundo, se exploran las pruebas y modelado industrial de materiales para simulaciones de impacto, se desarrolla un marco novedoso de caracterización de materiales, introduciendo la metodología de Evaluación de Plasticidad No Isocórica (NPA) para identificar cuándo los materiales se desvían de las suposiciones tradicionales de plasticidad, y el uso de modelos de plasticidad dependientes de la presión. Tercero, las investigaciones numéricas identifican y analizan el "efecto Cross-Talk" en "trimmed" IGA, culminando en el desarrollo de un algoritmo de detección. Finalmente, los casos de estudio demuestran la aplicación de IGA en componentes automotrices reales, estableciendo pautas de flujo de trabajo para la implementación industrial.Esta investigación tiene como objetivo reducir la brecha entre la investigación académica de IGA y la aplicación industrial de IGA proporcionando ideas para ambas comunidades. Para los investigadores académicos, destaca las barreras técnicas, operativas y culturales que actualmente impiden una implementación generalizada. Para los profesionales de la industria, ofrece una hoja de ruta para la adopción incremental de IGA que respeta los flujos de trabajo existentes mientras aprovecha las ventajas de la tecnología. Al abordar tanto las capacidades teóricas como las limitaciones prácticas, este trabajo establece una base para procesos de desarrollo automotriz más integrados que pueden responder a la creciente complejidad de los requisitos de diseño y rendimiento de vehículos.
  • TARIN TOMAS, JUAN CARLOS: Optimización de dispositivos flexoeléctricos.
    Autor/a: TARIN TOMAS, JUAN CARLOS
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA CIVIL
    Departamento: Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de Barcelona (ETSECCPB)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 29/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 11/11/2025
    Director/a de tesis: ARIAS VICENTE, IRENE | GRECO, FRANCESCO
    Resumen de tesis: Esta tesis desarrolla una estrategia para estudiar la optimización en dispositivos flexoeléctricos. Existen hoy en día muchos dispositivos electromecánicos, sensores, actuadores y recolectores de energía, que se basan en el conocido efecto piezoeléctrico, pero no todos los materiales exhiben este efecto. Los materiales piezoeléctricos más utilizados muestran limitaciones en términos de tenacidad a la fractura, toxicidad, biocompatibilidad y rango de temperatura de operación. Una alternativa novedosa la proporciona la flexoelectricidad, que, a diferencia de la piezoelectricidad, aparece en todos los materiales dieléctricos. La flexoelectricidad es un acoplamiento electromecánico dependiente del tamaño que se manifiesta a escalas submicrométricas y se basa en la generación de gradientes de campo dentro del material. Se ha demostrado recientemente que la respuesta flexoeléctrica a los gradientes de campo en los materiales puede acumularse convenientemente para producir una respuesta macroscópica efectiva similar a la piezoeléctrica mediante la arquitectura del material. A través de la geometría adecuada de una unidad repetitiva, pueden concebirse metamateriales piezoeléctricos para producir una respuesta electromecánica neta incluso cuando se construyen a partir de materiales base no piezoeléctricos, y por lo tanto desprovistos de algunas de las limitaciones mencionadas anteriormente.El diseño de dichos metamateriales piezoeléctricos que explotan la flexoelectricidad plantea numerosos desafíos tanto teóricos como computacionales. La flexoelectricidad es una propiedad mediada por gradientes, y por lo tanto requiere intuición física e ingenieril adicional más allá de los esquemas homogéneos de la piezoelectricidad. Las ecuaciones gobernantes de la flexoelectricidad son un sistema acoplado de EDPs de cuarto orden, que requieren métodos de solución más allá de los elementos finitos estándar que proporcionan la continuidad requerida. En trabajos recientes, estas cuestiones han sido tratadas en detalle, identificando los principales conceptos de diseño para metamateriales piezoeléctricos y desarrollando métodos de solución adecuados. En la presente tesis, nos centramos en el diseño racional sistemático de metamateriales y dispositivos piezoeléctricos que explotan el efecto flexoeléctrico. Una herramienta útil hacia este objetivo es la optimización topológica y de forma con múltiples objetivos y posiblemente conflictivos. Un desafío importante es el alto costo computacional de resolver problemas de valores en la frontera flexoeléctricos en geometrías generales. Por lo tanto, nuestro objetivo será idear estrategias de optimización eficientes para reducir el costo computacional, introduciendo técnicas de aprendizaje automático para aliviar la necesidad de simulaciones detalladas y precisas para cada diseño en el proceso de optimización.

INGENIERÍA DE LA CONSTRUCCIÓN

  • RAMIREZ PEREZ, ALEXIS JOHARIV: Comportamiento a flexión y cortante de un tablero continuo de vigas pretensadas con tendones de polímeros reforzados con fibras (FRP)
    Autor/a: RAMIREZ PEREZ, ALEXIS JOHARIV
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA DE LA CONSTRUCCIÓN
    Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 22/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 04/11/2025
    Director/a de tesis: OLLER IBARS, EVA MARIA | MARI BERNAT, ANTONIO RICARDO
    Resumen de tesis: La durabilidad de las estructuras de hormigón armado se ve comprometida principalmente por la corrosión del acero, lo que genera altos costes de mantenimiento y reduce la seguridad estructural. Los polímeros reforzados con fibras (FRP) constituyen una alternativa de gran interés, ya que ofrecen elevada resistencia mecánica y no son susceptibles a la corrosión. No obstante, su aplicación como armadura activa en elementos pretensados continuos sigue siendo muy limitada, debido a la reducida investigación experimental sobre sus prestaciones estructurales y a la ausencia de criterios normativos específicos. El objetivo principal de esta tesis es analizar el comportamiento a flexión y cortante de un puente continuo de dos vanos a escala 1/3, construido con vigas prefabricadas pretensadas y losa superior hormigonada in situ, empleando tendones de polímeros reforzados con fibra de carbono, “CFCC” como armadura activa. La investigación se organizó en tres fases: (1) caracterización de barras de fibras de carbono (CFRP), fibras de vidrio (GFRP) y tendones CFCC, seleccionándose estos últimos por su idoneidad para el pretensado; (2) ensayo a flexión aplicando una carga puntual creciente en el centro de un vano, para estudiar el comportamiento en servicio y en estado límite último; y (3) ensayo a cortante en el vano 2, con carga puntual a 1.6 m del apoyo extremo, para evaluar la resistencia a cortante, la eficacia de la armadura transversal de GFRP y la influencia del pretensado con CFCC. Los resultados se compararon con simulaciones numéricas mediante el programa de elementos finitos CONS y con el modelo analítico CCCM adaptado a tendones FRP. Los ensayos mostraron que los tendones CFCC alcanzaron tensiones del 62–76% de su resistencia última sin deslizamientos en los anclajes en el ensayo a flexión, confirmando su fiabilidad como armadura activa. El fallo estuvo gobernado por la rotura a rasante en la interfaz viga–losa. En cortante, se alcanzó la carga última, tras fisuración diagonal característica y redistribución progresiva de esfuerzos entre vanos, evitándose el fallo a rasante mediante un refuerzo posterior al ensayo de flexión, previo al ensayo a cortante. La aportación global de la tesis consiste en generar la primera evidencia experimental, analítica y numérica integral sobre un puente continuo pretensado con CFCC. Los hallazgos refuerzan la confianza en el uso de FRP en estructuras de hormigón, y abren nuevas líneas de investigación hacia la optimización del refuerzo transversal y su futura incorporación normativa.

INGENIERÍA DE PROCESOS QUÍMICOS

  • ESPEJO DELGADO, VICENÇ: Analysis and modelling of explosions in gas-fired combustion chambers
    Autor/a: ESPEJO DELGADO, VICENÇ
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA DE PROCESOS QUÍMICOS
    Departamento: Departamento de Ingeniería Química (EQ)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 28/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 10/11/2025
    Director/a de tesis: CASAL FABREGA, JOAQUIM | PLANAS CUCHI, EULALIA
    Resumen de tesis: Las cámaras de combustión se corresponden con equipos ampliamente utilizados en diferentes industrias para la obtención de calor a partir de combustibles (por ejemplo, en calderas, hornos y otros equipos de combustión). Aunque el peligro de explosión relacionado con este tipo de equipos es conocido, los accidentes se continúan produciendo periódicamente en la industria. Las consecuencias de estos eventos pueden llegar a ser catastróficas dando lugar a daños graves tanto para los propios equipos, o elementos situados en el entorno, e incluso daños personales severos que pueden llegar a dar lugar a fatalidades.La presente tesis se centra en el estudio de los escenarios de explosión en cámaras de combustión de gas, en caso de acumulación de combustible inquemado y posterior ignición. Como primer paso, se ha realizado un análisis histórico de accidentes con el objeto de identificar las secuencias típicas que pueden dar lugar a los escenarios peligrosos de interés, y la consideración de la importancia de las diferentes causas y factores con contribución a la evolución de los eventos peligrosos. El principal objetivo de la tesis se corresponde con el estudio de estos eventos peligrosos un mejor conocimiento de los mismos.En la búsqueda bibliográfica previa realizada se han encontrado estudios experimentales correspondientes a explosiones en equipos de geometría similar, pero de menores dimensiones, de hasta 64 m3. Las cámaras de combustión en aplicaciones industriales, sin embargo, pueden llegar a medir varios miles de metros cúbicos. La realización de experimentos a escala real en este tipo de equipos sería costosa y requeriría de una gran infraestructura para contener, aislar y monitorizar correctamente las sobrepresiones generadas. Como alternativa, en la investigación realizada se han utilizado simulaciones con FLACS, un software de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), ampliamente validado para escenarios de explosión.El estudio evalúa los efectos y evolución de las explosiones y su relación con diferentes factores como la geometría del equipo, paneles de venteo o elementos internos, así como el fuel utilizado, en el desarrollo de la explosión y las presiones máximas alcanzadas. Para la evaluación de los efectos de las explosiones sobre el entorno, se ha propuesto una adaptación del modelo de TNT equivalente para el cálculo de explosiones en hornos, a partir del ajuste del factor de rendimiento del modelo.Finalmente, se han simulado varios escenarios de dispersión del combustible en el interior de la cámara a través de los quemadores, relacionados con las secuencias de explosión identificadas en el análisis histórico de accidentes. A partir de la dispersión y concentraciones alcanzadas, se ha considerado la ignición del gas acumulado en diferentes tiempos correspondientes con explosiones a diferentes cantidades y concentraciones de fuel, relacionados con diferentes etapas de la evolución del escenario peligroso.Los resultados de la tesis demuestran el efecto de factores característicos de las cámaras de combustión. La evolución de los escenarios permitió la identificación de un periodo crítico de “cambio de tendencia”, correspondiente con el tiempo previo a alcanzar concentraciones peligrosas. Se han considerado sensibilidades con diferentes combustibles, premezcla con aire, quemadores o la potencia máxima del equipo para establecer tendencias generales aplicables a otros diseños. En conjunto, las conclusiones ofrecen una visión valiosa de los escenarios de explosión en estos equipos y aportan criterios para el diseño de sistemas más seguros, así como una valoración e la eficacia de sistemas de salvaguardas para su consideración en análisis de riesgos.

INGENIERÍA DEL TERRENO

  • BENHAMMADI, RIMA: Convective mixing in heterogeneous porous media
    Autor/a: BENHAMMADI, RIMA
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA DEL TERRENO
    Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 22/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 04/11/2025
    Director/a de tesis: DENTZ, MARCO | HIDALGO GONZÁLEZ, JUAN JOSÉ
    Resumen de tesis: Esta tesis tiene como objetivo avanzar en la comprensión de la mezcla por convección en cortmedios porosos heterogéneos, un problema que está relativamente poco explorado en comparación con su contraparte homogénea. A través de la combinación de simulaciones numéricas de alta resolución y experimentos de laboratorio, exploramos cómo la variabilidad espacial en la permeabilidad influye en el inicio, desarrollo y eficiencia de los procesos de mezcla por convección, con aplicaciones a la convección térmica, disolución de CO$_{2}$ y transporte reactivo.En primer lugar, investigamos la convección térmica en la configuración clásica de Horton-Rogers-Lapwood (HRL), en la que los campos de permeabilidad se modelan como campos aleatorios bidimensionales con distribución log-normal, y diferentes varianzas y longitudes de correlación. Estos parámetros sirven como medidas cuantitativas de la heterogeneidad subyacente. El estudio paramétrico muestra que aumentar la varianza y/o la longitud de correlación del campo de log-permeabilidad intensifica la segregación, agudiza las interfaces térmicas y genera estructuras de flujo mas irregulares. Si bien el flujo de disolución disminuye con el número de Rayleigh tanto en sistemas homogéneos como heterogéneos, su sensibilidad a la varianza de la permeabilidad se vuelve más marcada para longitudes de correlación mayores. En casos altamente heterogéneos, las zonas de alta permeabilidad cerca de los contornos coinciden con puntos de estancamiento que influyen en la formación de penachos térmicos y la tasa de deformación local, mientras que la anchura de la interfaz disminuye, indicando un mayor estiramiento y deformación debido a la estructura de flujo subyacente.A continuación, estudiamos la disolución dominada por convección de CO$_{2}$ en celdas de Hele-Shaw heterogéneas, mediante un enfoque combinado experimental y numérico. La heterogeneidad se introduce a través de variaciones en el ancho del espacio de la celda, correspondiente a una distribución log-normal de permeabilidad con varianza y longitudes de correlación fijas. Los resultados muestran que la heterogeneidad adelanta el inicio de la inestabilidad, incrementa la amplitud y la tasa de crecimiento de las digitaciones convectivas y produce patrones de flujo más distorsionados y dispersivos. Sin embargo, el número de onda adimensional de la inestabilidad permanece similar al de las celdas homogéneas. Una comparación entre la funciones de autocorrelación de los patrones de digitación y del campo de permeabilidad muestra que la heterogeneidad incrementa la longitud de correlación adimensional del patrón, lo cual ralentiza su crecimiento una vez que el tamaño de las digitaciones se vuelve comparable con la escala de la heterogeneidad.Finalmente, investigamos la disolución dominada por convección en presencia de una reacción quimica binaria \( \A + \B \rightarrow \C \), en cuatro configuraciones de permeabilidad: homogénea, estratificada horizontalmente, estratificada verticalmente y campos log-normales multi-Gaussianos. Métricas clave como la masa del producto, la tasa de reacción, la posición y anchura del frente de reacción, y la longitud de mezcla se ven sustancialmente afectadas por la estructura del campo de permeabilidad. Las configuraciones estratificadas verticalmente y log-normales promueven una mezcla más eficiente y una progresión del frente más rápida. En general, cuando la longitud de correlación horizontal es pequeña en relación con la vertical, se maximiza el transporte convectivo y la eficiencia de mezcla.En conjunto, estos hallazgos demuestran que no es simplemente la presencia de heterogeneidad, sino la estructura específica de la permeabilidad, en particular su varianza y correlación espacial, lo que gobierna fundamentalmente el comportamiento convectivo. Los conocimientos obtenidos muestran la necesidad de incorporar heterogeneidades geológicamente realistas en los modelos predictivos.
  • DAWI, MALIK ALI A: Process-Based Numerical Models to Assess Hydrogeochemical Effects of Microbial Biofilms in Porous Media
    Autor/a: DAWI, MALIK ALI A
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA DEL TERRENO
    Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: SANCHEZ VILA, FRANCISCO JAVIER | STARNONI, MICHELE
    Resumen de tesis: La presencia y distribución espacial de microorganismos a lo largo del tiempo en medios porosos naturales, como suelos, sedimentos y acuíferos, desempeña un papel fundamental en la mediación de procesos geoquímicos, en la influencia sobre el destino de contaminantes y en el mantenimiento de la funcionalidad de los ecosistemas. En particular, las comunidades microbianas en forma de biopelículas median reacciones complejas de biotransformación, alterando significativamente las propiedades hidráulicas del sistema poroso huésped. Estas dinámicas, junto con las interacciones físicas y químicas a múltiples escalas, representan grandes desafíos para la modelización predictiva de los procesos microbianos en medios porosos. Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un conjunto de modelos computacionales que integren el crecimiento y la actividad microbiana dentro de marcos de flujo y transporte. El trabajo se estructura en torno a tres contribuciones principales. En primer lugar, se desarrolla un modelo híbrido a escala de poro que acopla una representación micro-continua de las biopelículas con un solucionador de transporte basado en partículas, permitiendo un análisis detallado de cómo la morfología y la estructura de la biopelícula influyen en el transporte de solutos conservativos. En segundo lugar, este marco se amplía para simular el desarrollo dinámico de la biopelícula y su interacción con el flujo subterráneo, introduciendo un modelo cohesivo microporoso para biopelículas que incorpora crecimiento, adhesión, expansión y desprendimiento inducido por el flujo. Se introduce un nuevo número adimensional para caracterizar la interacción entre las fuerzas hidrodinámicas y la cohesión de la biopelícula. En tercer lugar, se revisa la cinética de Monod proponiendo un esquema de reacción mecanicista en dos etapas que lineariza la expresión de la tasa de crecimiento, facilitando su integración en modelos de transporte reactivo basados en partículas. Esta formulación se valida mediante experimentos en lote y se aplica para simular la degradación microbiana en medios porosos. Finalmente, la tesis sintetiza estos hallazgos y plantea futuras direcciones para el desarrollo de modelos y su integración experimental. Combinando conocimientos teóricos con avances computacionales, este trabajo contribuye a una comprensión más profunda de los procesos mediados por microorganismos en medios porosos y proporciona herramientas de modelización que apoyan tanto la formulación de hipótesis como la investigación experimental en sistemas ambientales y de ingeniería.
  • SAYAD NOGHRETAB, BABAK: HYDRO-MECHANICAL MODELING OF GAS FLOW THROUGH CLAY-BASED ENGINEERED ISOLATION BARRIERS
    Autor/a: SAYAD NOGHRETAB, BABAK
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA DEL TERRENO
    Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: PUIG DAMIANS, IVAN | OLIVELLA PASTALLE, SEBASTIAN
    Resumen de tesis: La gestión segura de los residuos radiactivos de alta actividad (RRAA) exige una aislación duradera de la biosfera a escala geológica. Los repositorios geológicos profundos (RGP) se apoyan en barreras ingenieriles y naturales, con la bentonita como material clave de amortiguación y relleno porque sella fracturas, sorbe radionúclidos y desarrolla presión de hinchamiento durante la hidratación. Durante la operación y la fase temprana posterior al cierre, la resaturación y la corrosión generan gas, por lo que predecir el comportamiento del sistema requiere modelos acoplados hidro-gas-mecánicos que representen doble porosidad, heterogeneidad y trayectorias preferentes. Esta tesis responde a esa necesidad integrando mecánica de trayectorias explícitas en amortiguadores compactados, leyes constitutivas de doble porosidad para mezclas de pellets/polvo, y estadística basada en imágenes vinculada a simulaciones de elementos finitos en CODE_BRIGHT.En primer lugar, se formula un modelo tridimensional acoplado hidro-gas-mecánico del ensayo de inyección de gas a gran escala (LASGIT) con permeabilidad inicial heterogénea, fracturas embebidas con dilatancia y estados explícitos de cierre del hueco en la interfaz entre el contenedor y el amortiguador, y se somete a análisis de sensibilidad dirigidos. En segundo lugar, la mezcla de laboratorio BENTOGAZ de partes iguales de pellets y polvo MX-80 se modela con el Modelo Expansivo de Barcelona (BExM) para acoplar microestructura y macroestructura; estudios sistemáticos de parámetros se complementan con una configuración de heterogeneidad definida manualmente que asigna propiedades distintas a dominios de pellets y de polvo distribuidos aleatoriamente. En tercer lugar, un flujo de trabajo de imagen a modelo para SEALEX enlaza la microtomografía computarizada de rayos X (micro-CT) con la simulación: los cortes binarizados producen mapas de macroporosidad, los variogramas direccionales cuantifican anisotropía y longitudes de correlación, y las estadísticas ajustadas generan campos de porosidad anisotrópicos que habilitan heterogeneidad automática en la malla de elementos finitos.En conjunto, estas metodologías constituyen un conjunto de métodos que acoplan fracturas explícitas con dilatancia, comportamiento de doble estructura y heterogeneidad espacial informada por imágenes para la evaluación relevante a condiciones de repositorio de la entrada de gas, la resaturación y el sellado.

INGENIERÍA ELECTRÓNICA

  • DE LA VEGA HERNÁNDEZ, JOAQUÍN: Advanced modelling and forecasting methods for electric vehicle batteries based on data analysis with realistic operating conditions.
    Autor/a: DE LA VEGA HERNÁNDEZ, JOAQUÍN
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA ELECTRÓNICA
    Departamento: Departamento de Ingeniería Electrónica (EEL)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 22/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 04/11/2025
    Director/a de tesis: ORTEGA REDONDO, JUAN ANTONIO | RIBA RUIZ, JORDI ROGER
    Resumen de tesis: La presente tesis doctoral se centra en dar soluciones a los desafíos relacionados con el modelaje, la supervisión y la predicción del comportamiento de baterías de iones de litio, tanto a nivel de celda individual como de paquetes de celdas. Inspirado por el creciente despliegue de sistemas de almacenamiento y movilidad eléctrica, el trabajo se enfoca en mejorar la robustez de los modelos bajo condiciones de uso reales, donde el rendimiento, la vida útil y la seguridad dependen en gran medida de una estimación fiable del estado interno de la batería y sus mecanismos de degradación.A nivel de celda, la tesis introduce dos enfoques de modelización complementarios: un modelo paramétrico de tensión contra capacidad para la fase de descarga en corriente constante, y un modelo basado en redes neuronales para la estimación de vida útil usando datos parciales en la fase de carga. Estos métodos permiten la detección de tendencias en la degradación y la estimación en tiempo real de la pérdida de capacidad, proporcionando indicadores de estado de salud de la batería y predicciones precisas de la vida útil restante (RUL).A nivel de paquete de celdas, el trabajo analiza las complicaciones adicionales que surgen debido a variaciones entre celdas y los problemas con la adquisición de datos. Se propone una metodología híbrida de imputación de datos basada en el Unscented Kalman Filter (UKF) para reconstruir señales de tensión tanto a nivel de celda como de rama de celdas, garantizando el correcto funcionamiento del BMS en tareas de balanceo, de estimación de parámetros como el SoC/SoH y de detección de fallos. El método propuesto se compara con un modelo de redes neuronales, destacando el equilibrio entre la precisión de los resultados y la adaptabilidad de cada modelo.Partiendo de esta base, se profundiza en el análisis del impacto que tiene el uso de señales reconstruidas como entradas en la precisión de modelos predictivos. Para ello, se evaluaron cuatro estrategias de reconstrucción de señales con diferentes niveles de complejidad de implementación (ZOH, ARIMA, UKF y GRU). Las señales reconstruidas se utilizaron posteriormente como entrada en modelos de redes neuronales recurrentes (LSTM y GRU) desarrollados para predecir el tiempo restante hasta el agotamiento (Remaining Time to Depletion, RTD) de celdas individuales bajo condiciones de conducción. Los resultados obtenidos evidencian que la calidad de la reconstrucción de la señal impacta de manera directa en el desempeño predictivo de los modelos.Los modelos se desarrollan usando múltiples bases de datos, tanto de acceso público (NASA, Sandia National Laboratories), como generados para este trabajo mediante un banco de pruebas experimental capaz de ejecutar ciclos de conducción estandarizados y protocolos CC–CV controlados. En conjunto, estas bases de datos aportan una base sólida para la validación de modelos de baterías con distintas químicas y condiciones de operación.En general, la tesis demuestra cómo la integración de herramientas de procesamiento y filtrado de señales, análisis de datos y el aprendizaje por redes neuronales, pueden mejorar la fiabilidad de los modelos de baterías para tareas de diagnóstico y predicción. Estos resultados contribuyen al desarrollo de sistemas de gestión de baterías más robustos y prácticos, y permiten cerrar la brecha entre los modelos académicos y sus aplicaciones en condiciones reales, tanto en los ámbitos de la movilidad eléctrica como en el almacenamiento de energía.
  • KUMAR, DILEEP: Deep Learning for Improving Resilience of the Sensors in Mars Exploration Missions
    Autor/a: KUMAR, DILEEP
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA ELECTRÓNICA
    Departamento: Departamento de Ingeniería Electrónica (EEL)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 22/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 04/11/2025
    Director/a de tesis: DOMINGUEZ PUMAR, MANUEL MARIA | PONS NIN, JOAN
    Resumen de tesis: En las misiones de exploración espacial, los científicos han dedicado esfuerzos para conseguir objetivos científicos concretos, como el estudio ambiental de Marte. En los últimos años, se han enviado varias misiones para estudiar la atmósfera de Marte con sistemas avanzados de detección. En el proceso de desarrollo de los distintos sistemas de detección, también se tienen en cuenta los escenarios más desfavorables y resulta crucial implementar soluciones para hacer frente a las posibles adversidades. Durante una misión, los componentes críticos del sistema, como los sensores, pueden llegar a sufrir daños parciales o totales, lo que puede hacer que la misión no consiga enviar datos a la estación de monitorización. Este sería el caso de los sensores de viento de los rovers Perseverance y Curiosity, desplegados en el marco de la misión Mars 2020, los cuales sufrieron daño parciales. También, en algún momento, el sensor de viento TWINS no pudo proporcionar másdatos porque la misión InSight tuvo problemas de potencia debido al polvo acumulado en los paneles solares. Estos hechos suponen un impedimento en el estudio científico de un planeta. Adicionalmente, los sensores espaciales pueden verse afectados por toda una serie de adversidades, como los remolinos de polvo de Marte, la adaptación de los puntos de operación en los propios sensores y los obstáculos que puedan encontrarse alrededor de los sistemas de detección. A todo ello se le suma la imposibilidad de reparar o sustituir un sensor en Marte. Por lo tanto, resulta crucial abordar los problemas de los sensores espaciales con técnicas compensatorias para conseguir los objetivos establecidos. Considerando los problemas que experimentan los sensores de viento de Marte, esta tesis se centra en la búsqueda de enfoques basados en datos para mejorar la resiliencia de los sensores de viento de los instrumentos desplegados en las dos últimas misiones en Marte de la NASA: TWINS (misión InSight, 2018) y MEDA (misión Perseverance, 2020). Se han investigado varios modelos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para mejorar la resiliencia de dichos sensores de viento en caso de fallo parcial. Estos algoritmos basados en datos se han utilizado para desarrollar un sensor virtual o de software para los sensores de vientos marcianos. Además, se ha estudiado un enfoque basado en Transfer Learning (TL) para afrontar escenarios de escasez de datos. Estas metodologías han obtenido resultados prometedores en la recuperación de datos en caso de fallo parcial. En la investigación de TWINS, se ha reducido el ECM de velocidad en un factor entre 2,43 y 4,78, y el de ángulo del viento en un factor entre 1,74 y 4,71, comparado con el caso en el que solo funcionan dos transductores de detección de viento. En el caso de MEDA, los algoritmos investigados han permitido recuperar variables de los paneles de detección de viento con errores similares a los del instrumento TWINS y en algunos casos con resultados ligeramente mejores. Con el enfoque de TL, las predicciones multivariables mejoran con un porcentaje de ECM entre el 10,21% y el 22%. En resumen, varios métodos basados en datos han demostrado la eficacia y el potencial para recuperar datos y hacer frente a escenarios adversos relacionados con los sensores de viento de Marte.

INGENIERÍA TELEMÁTICA

  • BAZÁN GUILLÉN, ALBERTO: Contribution to smart charging for electric vehicles in urban environments
    Autor/a: BAZÁN GUILLÉN, ALBERTO
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA TELEMÁTICA
    Departamento: Departamento de Ingeniería Telemática (ENTEL)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 28/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 10/11/2025
    Director/a de tesis: AGUILAR IGARTUA, MONICA | BARBECHO BAUTISTA, PABLO ANDRES
    Resumen de tesis: La transición hacia una movilidad urbana sostenible y la necesidad urgente de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero han situado a los vehículos eléctricos (VE) como una pieza clave en la transformación hacia un sistema de transporte más limpio, eficiente e inteligente. El aumento progresivo del número de VE hace imprescindible disponer de una infraestructura de carga robusta y flexible, capaz de satisfacer la creciente demanda energética, minimizando al mismo tiempo el impacto sobre la red eléctrica. En este contexto, la planificación coordinada de la carga se vuelve esencial para optimizar tanto el confort de los usuarios como la eficiencia del sistema eléctrico y urbano, especialmente en entornos densos y en los Centros de Movilidad.Esta tesis aborda dos retos fundamentales y complementarios dentro del ámbito de la movilidad urbana sostenible: la generación realista de tráfico y la programación óptima de la carga de los VE. Para apoyar la toma de decisiones en la planificación urbana, se ha desarrollado DesRUTGe (Decentralized Realistic Urban Traffic Generator), un nuevo marco de simulación que integra técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) con el simulador SUMO, con el fin de generar perfiles de tráfico de alta fidelidad y variabilidad temporal durante 24 horas. Su principal aportación radica en la incorporación del Aprendizaje Federado Descentralizado (DFL), en el que cada detector de tráfico y su zona asociada actúan como nodos autónomos que entrenan modelos locales con datos históricos mínimos e intercambian conocimiento con otros nodos cercanos. Esta estrategia permite obtener patrones de tráfico más precisos y realistas que los generados por métodos centralizados o herramientas convencionales como RouteSampler, logrando una mejor reproducción de las variaciones diarias y de los picos de congestión.A partir de este entorno de simulación realista, la tesis propone un marco inteligente de planificación de carga de VE diseñado para Centros de Movilidad urbanos. El planificador considera factores esenciales como los precios horarios de la electricidad, las ventanas temporales de carga de los vehículos, el estado de carga (SoC) inicial y final, y la posibilidad de operación bidireccional (vehicle-to-grid) cuando resulta viable. El trabajo analiza y compara dos enfoques principales: la Programación Lineal Mixta Entera (MILP), capaz de obtener soluciones óptimas en escenarios reducidos pero limitada en escalabilidad, y los métodos de Reinforcement Learning (RL) basados en Proximal Policy Optimization (PPO), que muestran un comportamiento robusto, adaptativo y eficiente en entornos más complejos y dinámicos. Además, se exploran estrategias de carga inversa, en las que los VE pueden devolver energía a la red durante los periodos de máxima demanda, generando incentivos económicos para los conductores y mejorando la estabilidad del sistema eléctrico.En conjunto, esta investigación realiza tres contribuciones principales: (i) Introduce una plataforma de simulación descentralizada y altamente realista para la generación de perfiles de tráfico urbano; (ii) desarrolla un marco escalable y adaptativo para la gestión óptima de la carga de vehículos eléctricos, equilibrando los intereses de los usuarios, la estabilidad de la red y los objetivos medioambientales; y (iii) demuestra cómo ambas metodologías pueden integrarse en la planificación de ciudades inteligentes, favoreciendo un diseño coordinado de servicios de movilidad sostenible y una gestión energética más eficiente. Los resultados obtenidos, validados con datos reales de la ciudad de Barcelona, demuestran la viabilidad y el impacto potencial de las soluciones propuestas para el desarrollo de sistemas de movilidad urbana más sostenibles y resilientes.
  • PALOMARES TORRECILLA, JAVIER: Enabling collaborative Intelligence in Heterogeneous Edge to Cloud Continuum.
    Autor/a: PALOMARES TORRECILLA, JAVIER
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA TELEMÁTICA
    Departamento: Departamento de Ingeniería Telemática (ENTEL)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 21/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 03/11/2025
    Director/a de tesis: CERVELLO PASTOR, CRISTINA | CORONADO CALERO, ESTEFANÍA | SIDDIQUI, MUHAMMAD SHUAIB
    Resumen de tesis: La creciente convergencia del Internet industrial de las cosas (IIoT, Industrial Internet of Things), la inteligencia artificial (IA) y la computación en el borde de acceso múltiple (MEC, Multi-access Edge Computing) está transformando la orquestación de servicios a lo largo del Continuo desde la periferia de la red (edge) a la nube (cloud). Estos paradigmas permiten aplicaciones inteligentes y flexibles en entornos heterogéneos y con recursos limitados. Un caso representativo son los sistemas multi-vehículo guiado automático (multi-AGV, multi-Automated Guided Vehicle) en fábricas inteligentes, donde los agentes deben tomar decisiones en tiempo real mientras se adaptan a la variabilidad de la conectividad, las cargas de trabajo y la coordinación con la lógica remota. Estos escenarios exigen mecanismos capaces de integrar movilidad, computación y comunicación a través de distintos niveles de infraestructura. Sin embargo, la movilidad de los dispositivos y la fluctuación de recursos plantean retos para lograr una orquestación escalable, justa y autónoma con estrictos acuerdos de nivel de servicio.Para abordar estas demandas, esta tesis propone una arquitectura que unifica la Tecnología de la Información (IT, Information Technology) y la Tecnología Operacional (OT, Operational Technology), extendiendo la orquestación MEC hasta el nivel de planta. Se introduce un orquestador MEC mejorado (MEO) y descriptores de servicio enriquecidos que consideran restricciones de hardware, ubicación y no computacionales, habilitando un posicionamiento preciso de servicios en el Continuo. El enfoque se valida mediante un caso de coordinación multi-AGV.Para optimizar el posicionamiento, se presentan dos mecanismos basados en aprendizaje por refuerzo profundo (DRL, Deep Reinforcement Learning). El primero, la planificación multi-tarea basada en DRL (DRL-MTS, DRL-based Multi-Task Scheduling), reduce el retardo extremo a extremo distribuyendo tareas entre nodos. El segundo, el algoritmo inteligente de posicionamiento (IPA), permite despliegues sensibles al hardware considerando granularidad de recursos y restricciones espaciales. Ambos integran planificación sensible al contexto para un posicionamiento adaptativo y eficiente.En coordinación descentralizada, la tesis introduce estrategias de aprendizaje multiagente. El Protocolo Colaborativo Multiagente para la Asignación Dinámica de Recursos (MACP-DRA) asegura un posicionamiento justo y eficiente bajo competencia y limitaciones de recursos. El Entorno Multiagente de Ancho de Banda Dinámico (MADBE) gestiona el reparto de ancho de banda entre niveles heterogéneos con demandas diversas, adaptándose en tiempo real mediante especialización de políticas y agregación contextual. Además, se incorpora un mecanismo de compresión de gradientes basado en Notificación Explícita de Congestión (ECN) para aprendizaje federado, que reduce la sobrecarga de red sin comprometer precisión. En conjunto, estas contribuciones mejoran adaptabilidad, eficiencia y equidad, habilitando una coordinación robusta a lo largo del Continuo.La tesis combina modelado de sistemas, diseño de algoritmos y evaluación con simulaciones en escenarios industriales realistas con cargas dinámicas, competencia entre agentes y redes variables. Los resultados muestran que el marco supera a los enfoques de referencia en latencia, uso de ancho de banda, equidad y cumplimiento de SLA. La arquitectura modular y los descriptores enriquecidos permiten despliegues sensibles a restricciones en el borde industrial, mientras que el MEO facilita la orquestación federada y entre dominios. Validado mediante simulaciones a gran escala y un banco de pruebas multi-AGV, el marco logra mayor tasa de éxito en el posicionamiento, menor latencia, mejor utilización de recursos y menos conflictos, sentando la base para nuevas investigaciones en toma de decisiones distribuida, colaboración entre dominios y automatización industrial impulsada por IA.
  • TORRES PÉREZ, CLAUDIA: Energy-Aware Service Placement Strategies in Dynamic Edge Environments
    Autor/a: TORRES PÉREZ, CLAUDIA
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: INGENIERÍA TELEMÁTICA
    Departamento: Departamento de Ingeniería Telemática (ENTEL)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 28/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 10/11/2025
    Director/a de tesis: CERVELLO PASTOR, CRISTINA | CORONADO CALERO, ESTEFANÍA | SIDDIQUI, MUHAMMAD SHUAIB
    Resumen de tesis: La evolución de las redes más allá de 5G (B5G) está transformando las comunicaciones móviles, permitiendo entornos interconectados y servicios sensibles a la latencia, como el análisis en tiempo real del Internet de las cosas (IoT), las experiencias inmersivas de realidad extendida (XR) y la inteligencia artificial (IA) generativa como servicio. A la vanguardia de esta transformación, la computación en el borde emerge acercando los recursos informáticos a los usuarios finales. Dentro de este espectro, la computación en el borde de acceso múltiple (MEC) proporciona capacidades estandarizadas, similares a las de la nube, pero cercanas a las redes de acceso. Sin embargo, el dinamismo y la naturaleza distribuida de MEC, especialmente en entornos extremos, añaden una complejidad significativa. El dinamismo surge de los requisitos de servicios variables, como las cargas de trabajo fluctuantes, junto con la infraestructura dinámica que incluye nodos heterogéneos, requisitos variables de conectividad y ancho de banda, y movilidad en el continuo Edge-to-Cloud. Por lo tanto, ubicar servicios en estos entornos exige estrategias adaptativas para lograr la eficiencia del sistema. En este contexto, preocupa la creciente demanda energética en nodos distribuidos, debido a las emisiones de carbono y el aumento los costes operativos, lo que podría hacer económicamente inviable los despliegues de computación en el borde a gran escala. Además, muchos de los dispositivos en estos sistemas dependen de fuentes de energía limitadas, por lo que la eficiencia energética es esencial para prolongar su vida útil y garantizar la fiabilidad del sistema. A medida que el MEC se expande, el coste energético se convierte en un cuello de botella crítico para su adopción generalizada y crecimiento sostenible. En estas condiciones es crucial minimizar el consumo de energía y optimizar la utilización de los recursos. Por lo tanto, las estrategias de ubicación de servicios deben abordar las limitaciones dinámicas y garantizar la sostenibilidad a largo plazo. Esta tesis propone mecanismos de ubicación de servicios inteligentes, adaptables y energéticamente eficientes en entornos distribuidos y extremos. Primero, introduce una técnica de orquestación distribuida basada en IA para la ubicación de servicios dentro de múltiples sistemas MEC distribuidos (DMMS). La técnica, denominada Algoritmo de Ubicación de Servicios basado en Aprendizaje Profundo por Refuerzo Distribuido considerando la Disponibilidad (DDRL-SP3A), tiene como objetivo garantizar la implementación eficiente de los servicios en un sistema con múltiples orquestadores, optimizando así el uso de los recursos al minimizar el número de nodos activos. En segundo lugar, la tesis presenta una estrategia energética basada en IA, denominada Algoritmo de Ubicación de Servicios considerando el Consumo Energético basado en DDRL (DDRL-EASPA). El objetivo es reducir el número de nodos activos en infraestructuras heterogéneas y con demandas de servicios dinámicas. Por último, este esfuerzo introduce un Algoritmo de Ubicación de Servicios de Minimización de Energía (EMSPA), un método adaptativo y basado en heurística para minimizar el consumo energético en entornos de fábricas inteligentes de borde extremo, caracterizados por una alta movilidad, conectividad y severas restricciones de recursos. Las soluciones propuestas alcanzan un rendimiento eficiente en escenarios MEC de baja latencia, cumpliendo restricciones de servicio e infraestructura, optimizando recursos y minimizando el consumo de energía. Estas soluciones se evalúan mediante simulaciones de redes distribuidas con numerosos dispositivos, orquestadores y cargas de trabajo. Además, se realiza también una evaluación en un banco de pruebas para verificar los resultados obtenidos por simulación. Las estrategias propuestas proporcionan un marco robusto y aplicable para una computación en el borde sostenible y de alto rendimiento.

POLÍMEROS Y BIOPOLÍMEROS

  • CASADO GÓMEZ, JAIME: 3D Printable Hybrid Acrylate-Epoxy Vitrimer Resins with Improved Compatibility and Reprocessability
    Autor/a: CASADO GÓMEZ, JAIME
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: POLÍMEROS Y BIOPOLÍMEROS
    Departamento: Departamento de Ingeniería Química (EQ)
    Modalidad: Compendio de publicaciones
    Fecha de depósito: 21/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 03/11/2025
    Director/a de tesis: FERNANDEZ FRANCOS, XAVIER | KONURAY, ALI OSMAN
    Resumen de tesis: Las Redes Covalentes Adaptables (CANs) hechas de materiales poliméricos que utilizan la química covalente dinámica, permiten que los enlaces se rompan y se vuelvan a formar cuando son estimulados, combinando las propiedades mecánicas de los polímeros termoestables con la capacidad de ser reprocesados y reciclados. La integración de la impresión 3D con la tecnología CAN representa un avance significativo en el campo de la fabricación de componentes poliméricos. Este proceso innovador ofrece los beneficios funcionales de un termoestable junto con las ventajas de reciclaje de un termoplástico, convirtiéndolo en una solución altamente sostenible.En la siguiente colección de artículos se han diseñado, optimizado y mejorado un grupo de nuevos materiales termoestables de curado dual con respecto a su compatibilidad y reprocesabilidad.En el primer artículo, elaboramos con éxito cuatro resinas originales y estudiamos cómo su comportamiento y sus características fueron cambiando como resultado de las diferentes combinaciones y proporciones de los ingredientes de su formulación. El sistema original de curado dual se realiza mediante la mezcla homogénea de una resina epoxi con un monómero de diacrilato rico en β-hidroxiéster e hidroxilos, un ácido dicarboxílico y un agente de acoplamiento en una proporción fija. El uso de diferentes catalizadores de transesterificación en proporciones variables, un monómero de metacrilato y un fotoiniciador completan la formulación. La combinación de estos productos químicos da lugar a la formación de una red híbrida capaz de experimentar reacciones de transesterificación. Las piezas impresas en 3D y completamente curadas a partir de estas cuatro resinas innovadoras han demostrado que sus propiedades termo-mecánicas están en línea con las características que habíamos diseñado. Su capacidad de reparación y reciclaje se ven facilitadas por una estructura CAN.En el segundo artículo, hemos optimizado las formulaciones de resinas de vitrimero imprimibles en 3D con el objetivo de mejorar su procesamiento, propiedades mecánicas y reparabilidad/reprocesabilidad. Se logró una mejora de la formulación mediante la determinación de las cantidades óptimas de acrilatos y agente de acoplamiento. También se realizó una selección de resinas epoxi con el objetivo de identificar la opción que nos ofreciera un mejor rendimiento. Las resinas desarrolladas en esta parte de la investigación han mostrado una viscosidad más adecuada para su manejo en la impresora 3D. También se ha demostrado que las piezas impresas a partir de estas resinas mejoradas y posteriormente sometidas a un proceso de curado dual han mostrado una mejora en su comportamiento termo-mecánico.En el tercer artículo hemos desarrollado nuestra investigación en dos áreas clave. En primer lugar, hemos dado un paso más para facilitar la elaboración de la formulación de vitrimero mejorando la capacidad de mezcla de los compuestos químicos. Esta mejora implicó reemplazar un ácido carboxílico en polvo por un agente de acoplamiento líquido hecho a medida. En segundo lugar, se ha realizado una evaluación del comportamiento termo-mecánico de la resina totalmente curada, teniendo en cuenta el orden de las dos etapas de curado, térmica y UV. Los materiales desarrollados en este estudio han demostrado su eficacia en la relajación efectiva de tensiones internas, atribuible al alto contenido de grupos β-hidroxiéster dinámicos. De esta forma se posibilitan procesos como la remodelación, la reparación o el reciclaje completo. Además, las modificaciones realizadas en las formulaciones de resina permitieron la producción de termoestables con propiedades mecánicas personalizadas. Todas estas propiedades ofrecen nuevas posibilidades para la producción de piezas mediante técnicas como la impresión 3D y el curado dual, proporcionando una alternativa viable, sostenible y más conveniente para la industria de los materiales termoestables.

TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES

  • MUTHINENI, KARTHIK: Wireless Infrastructure-Based Indoor Positioning in Controlled Industrial Environments
    Autor/a: MUTHINENI, KARTHIK
    Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
    Programa: TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES
    Departamento: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC)
    Modalidad: Normal
    Fecha de depósito: 16/10/2025
    Fecha de FINAL de depósito: 29/10/2025
    Director/a de tesis: VIDAL MANZANO, JOSE | ARTEMENKO, ALEXANDER | NAJAR MARTON, MONTSERRAT
    Resumen de tesis: Las comunicaciones inalámbricas se han convertido en el sistema nervioso central del campo de vuelo. Por ello, la infraestructura inalámbrica en las industrias cumple la doble función de proporcionar conectividad y posicionar activos industriales como los vehículos guiados por guiado (AGV). Los entornos NLoS y con predominio de trayectorias múltiples, como los que se encuentran en las industrias, dificultan la propagación de señales inalámbricas, lo que genera imprecisiones en el posicionamiento basado en infraestructura inalámbrica. Si bien se han logrado avances en el desarrollo de enfoques para mejorar la precisión del posicionamiento inalámbrico en escenarios interiores complejos, estos podrían no ser fácilmente aplicables a entornos industriales sin o con modificaciones mínimas. Esto motiva el estudio hacia el desarrollo de enfoques precisos y precisos de posicionamiento basados en infraestructura inalámbrica, diseñados específicamente para entornos industriales. Esta tesis doctoral tiene como objetivo abordar los desafíos clave del posicionamiento inalámbrico para entornos industriales y desarrollar algoritmos para mejorar la precisión del posicionamiento basado en infraestructura inalámbrica proponiendo enfoques basados tanto en modelos como en datos.Esta tesis doctoral presenta análisis de simulación y experimentos prácticos para validar la eficiencia de los enfoques propuestos utilizando diversas infraestructuras inalámbricas, incluyendo comunicaciones móviles 5G, UWB y 6G, incluyendo ISAC. Este trabajo comienza analizando la precisión de posicionamiento alcanzable basada en 5G en las bandas C y mmWave dentro de un modelo específico de un entorno industrial denso y saturado, utilizando simulaciones de trazado de rayos de alta fidelidad para capturar el impacto de NLoS y la propagación por trayectos múltiples. Los hallazgos resaltan las limitaciones del posicionamiento 5G y, en general, del posicionamiento inalámbrico en entornos industriales complejos y saturados. Para superar estas limitaciones, este trabajo impulsa la SotA mediante el desarrollo de nuevos enfoques de mejora basados en la fusión de sensores y/o datos para sistemas de posicionamiento basados en UWB y asistidos por ISAC. Estos enfoques aprovechan el potencial de las DNN, las redes LSTM y las GNN para modelar las relaciones espaciales y temporales de forma más eficaz, lo que produce mejoras sustanciales en la precisión, robustez y adaptabilidad del posicionamiento a escenarios industriales dinámicos. Además, la aplicación de los enfoques propuestos se ilustra mediante un caso práctico de AGV. Esta tesis doctoral sienta una base sólida para el avance de futuras investigaciones y aplicaciones prácticas, ofreciendo información valiosa que puede definir la próxima generación del diseño e implementación de sistemas de posicionamiento inalámbricos industriales.

Última actualización: 29/10/2025 05:30:17.