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PID2021-123654OB-C31

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OPTIMIZACION DISTRIBUIDA PARA ESTIMACION DE PARAMETROS, DE ESTADOS Y RECONCILIAC...

OPTIMIZACION DISTRIBUIDA PARA ESTIMACION DE PARAMETROS, DE ESTADOS Y RECONCILIACION DINAMICA EN GEMELOS DIGITALES EL SUBPROYECTO 1, LIDERADO POR UVA, SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE METODOS Y ALGORITMOS DE OPTIMIZACION DISTRIBUIDA QUE RESUELVEN PROBLEMAS DE ESTIMACION DE PARAMETROS, TECNICAS DE ADAPTACION DE MODIFICADORES (MA: MODIFIER ADAPTATI... ver más

01/01/2021

UVA

195K€

Presupuesto del proyecto: 195K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1002

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UVA

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1002

Presupuesto del proyecto 195K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL SUBPROYECTO 1, LIDERADO POR UVA, SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE METODOS Y ALGORITMOS DE OPTIMIZACION DISTRIBUIDA QUE RESUELVEN PROBLEMAS DE ESTIMACION DE PARAMETROS, TECNICAS DE ADAPTACION DE MODIFICADORES (MA: MODIFIER ADAPTATION) Y RECONCILIACION DE DATOS EN TIEMPO REAL (TR). ADEMAS, SE ANALIZARA LA ARQUITECTURA E INTEGRACION DE COMPONENTES EN UN GEMELO DIGITAL (GD). DOS CASOS DE ESTUDIO, LA FABRICACION DE PANELES DE FIBRA DE MADERA Y UNA PLANTA PILOTO DE LABORATORIO, SERAN USADOS PARA EVALUAR LOS RESULTADOS DEL PROYECTO.LOS GD VAN MAS ALLA DE LOS METODOS TRADICIONALES DE SIMULACION, AÑADIENDO EL USO EN LINEA DE MODELOS DINAMICOS Y LA INTEGRACION CON HERRAMIENTOS DE AYUDA A LA DECISION. ESTO IMPLICA QUE LOS MODELOS DEBEN SER ACTUALIZADOS EN TR ANTES DE QUE PUEDAN SER USADOS. SIN EMBARGO, DEBIDO AL GRAN TAMAÑO DE LA MAYORIA DE LOS MODELOS QUE APARECEN EN APLICACIONES INDUSTRIALES, CON EL USO DE METODOS DE ESTIMACION ESTANDAR ES DIFICIL OBTENER SOLUCIONES EN TR. ADEMAS, LOS DATOS, CON FRECUENCIA, NO SON CONFIABLES, LO CUAL REQUIERE EL USO DE METODOS DE RECONCILIACION DE DATOS.DE LA MISMA FORMA, LAS HERRAMIENTAS DE AYUDA A LA DECISION, TIPICAMENTE BASADAS EN OPTIMIZACION, DEBEN GENERAR RESPUESTAS EN TR, ASI COMO TENER EN CUENTA ERRORES DE MODELADO. LA INCERTIDUMBRE EN LOS MODELOS PUEDE SER TRATADA CON EL USO DE METODOS MA. SIN EMBARGO, ESTA SOLUCION SOLO PUEDE SER APLICADA DE FORMA EFICAZ EN PROBLEMAS CON UN NUMERO LIMITADO DE VARIABLES DE DECISION.LA SOLUCION A ESTOS PROBLEMAS PUEDE SER RESUELTA CON METODOS DE OPTIMIZACION DISTRIBUIDA QUE PERMITEN PARTICIONARLOS EN SUB-PROBLEMAS. SIN EMBARGO, EN LOS PROBLEMAS PARTICULARES DE ESTIMACION DE PARAMETROS Y METODOS MA, EL PARTICIONADO CREA VARIABLES COMPARTIDAS QUE EVOLUCIONAN EN EL TIEMPO, POR LO QUE EL NUMERO DE MULTIPLICADORES DE LAGRANGE REQUERIDOS SE INCREMENTA MUCHO, CONTRARRESTANDO LAS VENTAJAS DE LA DISTRIBUCION.NUESTRO OBJETIVO ES DESARROLLAR ESTRATEGIAS DE DESCOMPOSICION QUE ELIMINEN ESTA DIFICULTAD USANDO TEORIA HAMILTONIANA. EL RESULTADO SERAN ALGORITMOS DE OPTIMIZACION DISTRIBUIDA ADAPTADOS A LAS PARTICULARIDADES DE LOS PROBLEMAS DE ESTIMACION DE PARAMETROS, ESTIMACION DE ESTADOS Y RECONCILIACION DINAMICA DE DATOS, ASI COMO MA DISTRIBUIDO. ESTOS METODOS SERAN TESTADOS Y VALIDADOS EN UNA PLANTA DE LABORATORIO QUE CONSTITUYE EL CUARTO CASO DE ESTUDIO DEL PROYECTO. ESTA SERVIRA TAMBIEN PARA TESTAR OTROS METODOS DESARROLLADOS EN LOS SUB-PROYECTOS 2 Y 3 ASI COMO DE PLATAFORMA DE DEMOSTRACION DE LOS RESULTADOS DEL PROYECTO.EL SUBPROYECTO 1 TAMBIEN TRATA UN CASO DE USO INDUSTRIAL: UNA PRENSA DE PANELES DE FIBRA DE MADERA DE SONAE-ARAUCO, CON LA QUE COOPERAREMOS PARA DEMOSTRAR LA OPERACION DE UN GD EN LA SALA DE CONTROL DE LA FABRICA. EL NUCLEO DEL SISTEMA ES UNA GRAN PRENSA QUE COMBINA FENOMENOS MECANICOS, TERMODINAMICOS, QUIMICOS Y DE TRANSPORTE QUE PUEDE SER REPRESENTADA POR UN CONJUNTO DE PDES EN 3D CON MUCHOS PARAMETROS DESCONOCIDOS. HAY UNA GRAN INTERACCION ENTRE ELLOS, LO QUE DIFICULTA LA OPTIMIZACION DE LA OPERACION. DEBIDO A ESTO, UN GD EQUIPADO CON SIMULACION PREDICTIVA PUEDE AYUDAR A LOS OPERARIOS A DECIDIR EN TR SOBRE LAS PRINCIPALES VARIABLES DE DECISION. EL TRABAJO INCLUYE EL DESARROLLO DE MODELOS Y ALGORITMOS PARA ESTIMACION DISTRIBUIDA EN TR, DESARROLLO DE UNA SIMULACION PREDICTIVA DE LA OPERACION DE LA PRENSA E IMPLEMENTACION DE UN GD PARA SOPORTE DE OPERADORES. ODELADO\PLANIFICACION DE LA PRODUCCION\OPTIMIZACION DE PROCESOS\SIMULACION

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