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Estudio de los efectos en la calidad del aire de grandes impactos globales al sistema energético: Un enfoque basado en imágenes satelitales y Machine Learning.
(Universidad de Concepción, 2025) Volke Oyarzun, Matias Iván; Sepúlveda Allende, Héctor Hito Andrés
La contaminación atmosférica en entornos urbanos, especialmente en megaciudades, está estrechamente vinculada al consumo energético basado en combustibles fósiles y constituye una de las principales amenazas para la salud y la sostenibilidad urbana. Esta tesis aborda la relación entre sistemas energéticos y calidad del aire a escala global, evaluando el impacto de crisis económicas y sanitarias en dióxido de nitrógeno (NO₂) y profundidad óptica de aerosoles (AOD) como proxi del material particulado fino mediante datos satelitales, indicadores energéticos y socioeconómicos, técnicas de aprendizaje automático y normalización meteorológica. Si bien existen múltiples estudios sobre la relación entre energía y contaminación atmosférica, la mayoría se centra en escalas locales o regionales y emplea datos de estaciones de monitoreo terrestre o modelos de transporte químico, los cuales no permiten analizar con precisión variaciones abruptas en la contaminación durante eventos excepcionales como crisis económicas, sanitarias o geopolíticas. En particular, no existe un análisis a gran escala que examine la relación entre el sistema energético y la calidad del aire en múltiples regiones del mundo. Por ello, esta tesis tiene como objetivo evaluar el impacto de eventos globales en la calidad del aire mediante modelos estadísticos basados en datos satelitales. Primero, a partir de observaciones del satélite Sentinel-5P (TROPOMI), se evaluó el efecto de las restricciones de movilidad durante la primera ola de la pandemia de COVID-19 (marzo–junio 2020) en 12 ciudades latinoamericanas. Se detectaron reducciones estadísticamente significativas de tropoNO₂ en Lima (-47,5%), Santiago (-36,1%), São Paulo (-27%) y Río de Janeiro (-23%). LA evidencia de los descensos significativos y simultáneos en las emisiones de las principales capitales de Latinoamérica, se presenta como evidencia de que esta reducción se debió a la menor movilidad urbana y no a factores meteorológicos. Posteriormente, mediante datos de OMI (2005–2020) y modelos de normalización meteorológica basados en machine learning, se cuantificaron las variaciones de tropoNO₂ en Santiago durante la crisis financiera 2008 2009 (-3%) y la pandemia 2020 (-27%). La correlación entre tropoNO₂ y variables energéticas fue positiva y significativa, aunque las luces nocturnas (NL) no mostraron patrones lineales consistentes. Para abordar esta limitación, se aplicaron métodos de Empirical Dynamic Modeling (EDM), revelando una relación causal no lineal y variable en el tiempo entre NL y tropoNO₂. Estos resultados muestran que eventos globales pueden inducir cambios temporales importantes en la calidad del aire, cuya magnitud y persistencia dependen de factores estructurales del sistema energético. En el último capítulo, Se analizaron 34 megaciudades (2005–2022) integrando datos satelitales de tropoNO₂ (OMI) y AOD (MODIS) con indicadores energéticos, socioeconómicos y de gobernanza ambiental. tropoNO₂ mostró correlaciones más fuertes y consistentes con intensidad energética (EI), consumo per cápita (PCEU) y consumo fósil (FFPEC) que la AOD. Mediante factorización de matrices no negativas (NMF) y agrupamiento jerárquico se identificaron tres patrones principales de respuesta ante crisis globales: i) Reducciones pronunciadas y sostenidas en contaminación, asociadas a alta eficiencia energética y estricta regulación ambiental (ej. París, Tokio, Nueva York): ii) Reducciones moderadas y rápida recuperación, con mejoras temporales influenciadas por limitaciones estructurales (ej. Santiago, Atenas, Bogotá); iii) Cambios mínimos o poco sostenidos, vinculados a alta intensidad energética y baja gobernanza ambiental (ej. Beijing, Moscú, Lagos). En AOD, las ciudades desarrolladas mostraron mayor estabilidad, mientras que las dependientes de biomasa o industria no regulada registraron alta variabilidad durante crisis. En conjunto, la tesis confirma que las crisis globales generan respuestas heterogéneas en la calidad del aire urbano, determinadas por las características energéticas, socioeconómicas y regulatorias de cada ciudad. El tropoNO₂, por su fuerte vínculo con actividades de combustión, es un indicador más sensible que la AOD para evaluar el impacto de estos eventos. La combinación de observaciones satelitales, normalización meteorológica y machine learning permite no solo cuantificar las variaciones en periodos de crisis, sino también clasificar ciudades según su resiliencia y capacidad de respuesta. Estos hallazgos aportan una base sólida para orientar políticas de transición energética, electrificación del transporte y fortalecimiento de la gobernanza ambiental, con el fin de mejorar la calidad del aire y la resiliencia urbana frente a futuros escenarios de disrupción global.
Impacto de la variabilidad climática y el cambio climático sobre el potencial eólico en América del Sur.
(Universidad de Concepción, 2025) Llompart Blanco, Ovidio; Sepúlveda Allende, Héctor Hito Andrés
La energía eólica terrestre es una de las fuentes renovables con mayor participación en la matriz energética global. Sin embargo, las redes eléctricas están cada vez más expuestas a su variabilidad intrínseca. Este trabajo evalúa la influencia de diferentes patrones atmosféricos de gran escala sobre la variabilidad de la velocidad viento a 100m (WS100) y la densidad del potencial eólico (WPD) en América del Sur, y su impacto sobre la producción anual de energía (AEP) en el futuro. Se utilizaron datos de 14 modelos climáticos globales de CMIP6 y de reanálisis del ERA5 para el período histórico 1980 - 2014 y los períodos futuros 2030 – 2069 y 2070 – 2099 bajo el escenario SSP2-4.5. Se aplicó un análisis de funciones ortogonales empíricas (EOF) sobre WS100 en regiones seleccionadas y se calcularon las correlaciones con los principales patrones atmosféricos que influyen sobre el clima de la región. Se calcularon las variaciones de WPD con respecto al período histórico y se estimaron las diferencias futuras de AEP en las regiones más impactadas. Según nuestros resultados los principales cambios en WPD y AEP se concentran en dos regiones fundamentales: el nordeste de Brasil y la Patagonia. Encontramos que el Anticiclón del Atlántico Sur (SAA) es el principal modulador de WS100 sobre el nordeste de Brasil dado por una correlación positiva, por lo que el aumento en la intensidad del SAA provoca un aumento de WS100 en dicha región. Por otra parte, descubrimos un patrón al que denominamos Patrón Patagonia - Antártica (PAT), y que constituye el principal modulador de WS100 sobre la Patagonia, dado por una correlación negativa, por lo que la fase positiva del PAT provoca una disminución de WS100. Se prevé un aumento significativo de WPD de más del 30% para 2099 en el nordeste de Brasil, asociado principalmente a una tendencia positiva del SAA, mientras que se proyecta una disminución de hasta un -20% en la Patagonia asociada a una tendencia positiva en el PAT. Estos cambios equivalen a un aumento de AEP de hasta un 18% para 2069 y un 37,6% para 2099 en el nordeste de Brasil, mientras que en la Patagonia se proyecta una disminución de hasta un -33,6% para 2069 y un -33,8% para 2099. La principal contribución de este trabajo es que permite comprender los mecanismos atmosféricos que influyen en las variaciones a largo plazo de WPD y AEP. Esto es de gran relevancia para la industria eólica en la planificación del sistema y la evaluación de riesgos en proyectos eólicos actuales y futuros en América del Sur.
New technology for non-invasive electrical stimulation of peripheral nerves.
(Universidad de Concepción, 2025) Osorio Lépez, Rodrigo Andrés; Aqueveque Navarro, Pablo Esteban; Andrews, Brian J.
Las lesiones en la médula espinal (SCI por sus siglas en inglés) suelen provocar alteraciones motoras significativas, afectando gravemente la calidad de vida y los costos asociados al cuidado. Aunque la recuperación funcional tras una lesión medular es generalmente limitada, las técnicas de estimulación eléctrica ofrecen vías prometedoras para la restauración parcial del movimiento. Los diseños tradicionales de electrodos y las formas de onda utilizadas en la estimulación han permanecido prácticamente sin cambios desde la década de 1890, lo que ha derivado en una baja selectividad espacial y escasa penetración en los tejidos, limitando su aplicación a nervios superficiales. Este estudio investiga la estimulación por corrientes interferenciales (ICS por sus siglas en inglés) en combinación con nuevas geometrías de electrodos y técnicas de posicionamiento anatómico, utilizando modelado avanzado por elementos finitos y simulación de nervios. Los hallazgos revelan nuevas posibilidades de activación del músculo cuádriceps, esencial para actividades como ponerse de pie y caminar. Se evaluaron distintas formas de electrodos, incluyendo cuadradas, circulares y anillos concéntricos, para determinar su impacto en la eficiencia de activación muscular. Los resultados indicaron que la estimulación interferencial activa eficazmente el cuádriceps, siendo la configuración de electrodos cuadrados la que generó respuestas musculares comparables a las de la estimulación eléctrica funcional estándar (FES por sus siglas en inglés), aunque requirió mayores amplitudes de corriente. Otras configuraciones mostraron una eficacia variable en la generación de contracciones musculares consistentes. Por primera vez, esta investigación demuestra la posibilidad de “redirigir” electrónicamente la región de activación en tres dimensiones, adaptándose a desplazamientos en los puntos motores. El estudio también examina las percepciones de dolor e incomodidad asociadas a los distintos diseños de electrodos, encontrando que, si bien algunas configuraciones de estimulación interferencial disminuyen la incomodidad, pueden requerir intensidades de corriente superiores a las de la estimulación tradicional para lograr respuestas musculares óptimas. En conjunto, la investigación destaca el potencial de esta técnica, junto con diseños de electrodos optimizados, para mejorar las terapias de rehabilitación en personas con trastornos neuromusculares. Se proyectan futuros estudios orientados al perfeccionamiento de estos diseños y a la evaluación de los efectos a largo plazo sobre la función muscular.
Algoritmos y aceleradores hardware para estimación de entropía de flujos en redes de datos.
(Universidad de Concepción, 2025) Fernández Jiménez, Yaime; Figueroa Toro, Miguel Ernesto; Hernández Rivas, Cecilia
La entropía empírica de Shannon se emplea en la monitorización y clasificación del tráfico de red, con aplicaciones en la detección de anomalías y la gestión de recursos. En enlaces de red modernos, el cálculo de la entropía debe considerar que los datos se generan en streaming, de forma continua a altas velocidades. Además, en muchas aplicaciones los datos recientes adquieren mayor relevancia. Por ello, se utiliza el modelo de ventana deslizante que mantiene actualizadas las mediciones y refleja tendencias actuales del tráfico, pero implica el desafío adicional de eliminar de forma continua los datos obsoletos. Los aceleradores hardware basados en FPGA pueden alcanzar un alto rendimiento en estos escenarios a altas velocidades, explotando el paralelismo inherente del algoritmo con baja latencia y consumo energético. Sin embargo, estas plataformas tienen recursos de memoria interna limitados. Por lo que se requiere el diseño de algoritmos de estimación de entropía que puedan ser mapeados eficientemente a arquitecturas hardware, con bajo uso de memoria y alto paralelismo para maximizar su rendimiento. En este trabajo se proponen dos algoritmos para estimar la entropía empírica de Shannon de flujos de red, utilizando las frecuencias de los top-K, y asumiendo una distribución estadística para el resto. El primero realiza la estimación en intervalos de tiempo discreto y el segundo en ventanas de tiempo deslizantes. Ambos algoritmos fueron implementados en hardware utilizando sketches para la estimación de frecuencias y cardinalidad. Los sketches son estructuras de datos probabilísticas que implementan algoritmos de streaming que permiten operaciones en línea, ofrecen un alto grado de paralelismo y hacen un uso eficiente del espacio disponible. Además, se implementaron arreglos de colas de prioridad aproximadas para almacenar los flujos de mayor frecuencia; estas estructuras son altamente paralelizables y eficientes en el uso de memoria. Ambos algoritmos se evaluaron en trazas de red reales. El primer algoritmo muestra en intervalos con hasta 50 millones de flujos, un error relativo promedio de 0,69% en la estimación de la entropía empírica. El algoritmo utiliza más de tres órdenes de magnitud menos de memoria que un método exacto de cálculo de entropía. El acelerador hardware implementado en un FPGA Virtex UltraScale+ XCU280 opera a una velocidad de línea de más de 200 Gbps y una latencia de estimación de 16 μs. Los resultados del segundo algoritmo, en ventanas de 60s y deslizamiento 6s, con hasta 2 millones de flujos por ventana, muestran errores relativos promedio menores al 0.45% con una desviación estándar de 0.14 %. El algoritmo utiliza la mitad de la memoria y alcanza errores menores que replicar el primer algoritmo en cada ventana. El acelerador hardware implementado en un FPGA Virtex XCU55 UltraScale+ opera a una velocidad de línea de más de 158 Gbps.
Development of modules with hybrid technology based on InP and SiGe for applications in the W band (75 - 110 GHz).
(Universidad de Concepción, 2025) Vargas Millalonco, Felipe Andres; Reeves Díaz, Rodrigo Andrés; Varonen, Mikko
This thesis presents the development and characterization of microwave structures based on Low-Temperature Co-fired Ceramic (LTCC) technology, specifically using the Ferro A6M-E substrate, for applications in millimeter-wave radio astronomy instrumentation. A complete methodology is proposed, encompassing the design, electromagnetic simulation, fabrication, and measurement of microstrip structures, with the aim of extracting key dielectric parameters such as relative permittivity (ϵr) and loss tangent (tanδ). Two sets of ring resonator and transmission line structures were designed and fabricated, and their electromagnetic responses were evaluated under both room temperature (300 K) and cryogenic (20 K) conditions. In a novel extension, the frequency range of measurement spans from 1 to 180 GHz, covering both the W band (75–110 GHz) and the D band (110–170 GHz), in order to assess the dielectric behavior of the LTCC substrate with thin-film copper metallization. The experimental results demonstrate the dielectric stability of the LTCC A6ME substrate, even under cryogenic conditions, with minimal variation in relative permittivity values and a moderate increase in loss tangent at low temperatures. These findings align well with simulation data and analytical models, confirming the material’s suitability for high-frequency applications in demanding environments. Ultimately, the results validate the hypothesis that LTCC substrates enable the implementation of hybrid heterodyne modules in the millimeter-wave domain by integrating Indium Phosphide (InP) and Silicon-Germanium (SiGe) technologies. This hybrid approach supports the development of compact and scalable front-end receivers suitable for multi-pixel detection systems operating in mm-wave bands, with direct impact on next-generation instrumentation for radio astronomy.
Representación eficiente de secuencias espaciales y espacio-temporales.
(Universidad de Concepción, 2025) Quijada Fuentes, Carlos; Rodríguez Tastets, María Andrea; Seco Naveiras, Diego
El volúmen actual de información espacial y espacio-temporal que se genera se ha visto incrementado por la masividad de dispositivos que permiten registros constantes, ya sea para determinar la ubicación de determinados objetos en movimiento, o para obtener mediciones sobre un espacio o punto de interés determinado. Estos pequeños dispositivos actualmente se encargan de recopilar la información, que luego debe ser pre-procesada, para limpiar sus datos, corregirla en ciertos casos, para finalmente almacenar y responder consultas sobre la información. Este trabajo de tesis se orienta en desarrollar propuestas novedosas para el registro de secuencias espaciales, y secuencias espacio-temporales que permitan almacenar de manera eficiente los datos, y responder consultas en tiempo competitivo. Este compendio contiene el desarrollo de dos líneas de trabajo enfocadas en datos espacio-temporales. La primera propuesta es una estructura de datos compacta para la representación eficiente de trayectorias sobre una representación en red como caminos, con un fuerte enfoque en responder consultas de relaciones topológicas en los datos contenidos, permitiendo responder todas aquellas secuencias que cumplen una determinada relación. Esta estructura resulta en una representación eficiente en términos de espacio, y por sobre todo eficiente en los tiempos de respuesta para la mayoría de las operaciones implementadas. La segunda investigación corresponde a dos estructuras de datos compactas para la representación de series de tiempo relacionadas a una ubicación espacial. La formulación de la estructura estuvo guiada por índices de autocorrelación de los conjuntos de datos, estableciendo dos situaciones diferentes según las características de los datos. Esta representación resulta especialmente eficiente en grillas de datos espacio-temporales densas, y se puede identificar una diferencia entre los valores de autocorrelación entre los conjuntos utilizados que permiten decidir el uso de la estructura, o de su variante.
Desarrollo de cátodos de LiFePO4 y C para baterías de iones de litio de alto rendimiento.
(Universidad de Concepción, 2025) Lara Yáñez, Carolina Andrea; Carrasco Carrasco, Claudia Andrea
El LiFePO4 (LFP) es un material ampliamente reconocido por su estabilidad química y seguridad en aplicaciones de baterías de iones de litio. Sin embargo, enfrenta limitaciones significativas debido a su lenta cinética tanto de iones de litio como de electrones, lo que dificulta la carga rápida, resultando en una reducción de la capacidad específica y eficiencia energética en el tiempo. Esta limitación es particularmente crítica en aplicaciones de electromovilidad, donde se requiere un rendimiento rápido y eficiente. En respuesta a estos desafíos, esta investigación doctoral se centra en el desarrollo y análisis de diversas arquitecturas de cátodos LFP que podrían superar estas limitaciones cinéticas. A través de una exploración detallada de la fabricación del cátodo, desde la síntesis de las partículas de LFP hasta la selección de aditivos conductores y las técnicas de secado, este estudio tiene como objetivo optimizar la interconexión estructural de los componentes dentro del cátodo. Se investigó la eficacia de utilizar partículas de LFP de morfología tipo placa combinadas con grafito exfoliado laminar, y el impacto de aplicar un campo magnético durante el secado para mejorar la orientación y distribución de las estructuras de LFP. Esta configuración se comparó sistemáticamente con otras arquitecturas que combinan diversas morfologías de LFP y aditivos conductores. Los resultados muestran que una arquitectura ordenada, compuesta por placas de LFP y láminas de grafito, presenta un desempeño y tolerancia superiores a altas tasas de corriente, en comparación con otras configuraciones. En particular, la celda construida con el cátodo B-LFPH/GE/CM logró una retención de capacidad del 96% a 5C, junto con una conductividad electrónica de 6.2x10-5 S cm-1 y un coeficiente de difusión de litio de 1.1x10-13 cm2 s-1. Estos valores reflejan una mejora significativa respecto a otras configuraciones no alineadas, confirmando que una mejor interconexión entre las estructuras internas del cátodo mejora considerablemente la cinética electroquímica a altas tasas de corriente. En consecuencia, se valida la hipótesis de que una arquitectura laminar-alineada puede aumentar la eficiencia de los cátodos LFP bajo regímenes de carga rápida, ofreciendo una solución viable para aplicaciones de electromovilidad.
Assessment of the impact of wind–solar temporal energy complementarity on the design of stand-alone hybrid renewable energy systems with storage using artificial intelligence.
(Universidad de Concepción, 2025) Muñoz Pincheira, José Luis Alfredo; Sanhueza Gómez, Felipe Abner; Salazar Silva, Lautaro
The transition towards a 100% renewable energy matrix faces significant technical challenges, primarily due to the variability of solar and wind resources and their high geographic concentration. These characteristics have led to problems in centralized power systems, such as transmission network congestion and forced energy curtailment, which undermine the efficiency and economic viability of renewable projects. This thesis addresses this issue through two complementary studies. The first study analyzes the temporal complementarity between solar and wind energy in Chile, using hourly data from 2004 to 2016 across 176 locations. Using Spearman’s rank correlation coefficient, four zones with different levels of energy synergy were identified: positive (A1), negative (A2 and B), and neutral (C). This classification enabled the construction of a strategic map to locate more efficient hybrid systems with lower storage requirements. The second study incorporates these findings into an optimization model for the design of stand-alone Hybrid Renewable Energy Systems (HRES), consisting of solar panels, wind turbines, and batteries. The model, implemented in GNU Octave, uses genetic algorithms to simulate optimal configurations under different levels of complementarity and demand profiles (constant and variable). Key performance metrics are evaluated, including Net Present Cost (NPC), Levelized Cost of Energy (LCOE), and Loss of Power Supply Probability (LPSP). The results show that higher complementarity reduces costs, storage size, and simplifies system design, particularly under high continuity requirements (low LPSP). It is concluded that explicitly considering temporal complementarity improves the technical and economic performance of off-grid HRES and strengthens local energy resilience. Furthermore, promoting distributed generation in areas with high solar-wind complementarity supports energy system decentralization, reducing pressure on transmission networks and mitigating renewable energy curtailment. The thesis therefore proposes incorporating this metric as a key criterion in territorial energy planning to guide investments towards more sustainable, resilient, and cost-effective configurations.
On the prediction of thermodynamic and structural properties in systems of deep eutectic solvents by molecular modeling techniques.
(Universidad de Concepción, 2025) Cea Klapp, Esteban Alejandro; Garrido Acuña, José Matías; Canales, Roberto
La creciente demanda por alternativas sostenibles a los disolventes orgánicos convencionales ha incrementado el interés en los deep eutectic solvents (DES) debido a su baja toxicidad, biodegrad abilidad y propiedades ajustables. Sin embargo, la comprensión integral de su comportamiento termodinámico y estructural —especialmente en presencia de cosolventes, aún es limitada. Esta tesis aborda esto mediante la integración de ecuaciones de estado de base molecular y simula ciones moleculares para predecir y analizar las propiedades de equilibrio de fases y de interfase de DESderivados de precursores verdes como cloruro de colina, betaína, glicoles y terpenos. Se evaluaron las capacidades predictivas de la ecuación de estado PC-SAFT para una amplia gama de mezclas de DES, evidenciando las limitaciones del enfoque tradicional de componente pseudo puro en sistemas donde ocurre una fuerte asociación cruzada con alcoholes. Se encontró que una estrategia de modelado basadaenloscomponentesindividualespermiteunamejorrepresentación delaspropiedadestermodinámicasenexcesoydelosequilibriosdefases. Además,seimplementó una nueva formulación de la teoría del gradiente de densidad (DGT) combinada con PC-SAFT para describir la tensión superficial utilizando únicamente un parámetro ajustado, lo que permitió analizar esta propiedad y el efecto del cosolvente. Las simulaciones de dinámica molecular (MD) se emplearon para obtener información a nivel molecular sobre los efectos del agua y de alcoholes de cadena corta en la estructura y propiedades de DES hidrofílicos. Estas simulaciones revelaron la competencia entre interacciones por enlaces de hidrógeno, dando lugar a una reorganización estructural del DES provocando cambios en den sidad, viscosidad y tensión superficial. Paralelamente, se generaron datos experimentales origi nales para una serie de DES hidrofílicos, lo que permitió validar las predicciones teóricas y cubrir vacíos en la literatura, especialmente respecto al efecto del contenido de agua. Adicionalmente, el estudio se extendió a DES hidrofóbicos basados en mentol, timol y ácido oc tanoico para la extracción de alcohol furfurílico desde agua. Se midieron por primera vez datos de equilibrio líquido-líquido para estos sistemas. Tanto PC-SAFT como simulaciones de MD con modelos coarse-grained predijeron con éxito el comportamiento de fases, demostrando el poten cial del marco propuesto para el diseño de procesos de separación basados en DES. En conjunto, este trabajo contribuye al avance de modelos termodinámicos predictivos aplicados a DES, ofreciendo herramientas para el diseño racional de disolventes sostenibles con aplicaciones industriales y medioambientales, en apoyo a una química más verde.
Multiphysics modeling of CO2 methanation in a monolithic reactor: dynamic responses to temporary H2 disturbances.
(Universidad de Concepción, 2025) Pérez Vilela, Douglas Enrique; García Carmona, Ximena Andrea
El tren de reactores de lecho fijo en serie, con enfriamiento intermedio entre etapas, es la tecnología utilizada actualmente para la metanación de CO2, aunque su implementación es compleja y costosa. Esta realidad ha incentivado la búsqueda de alternativas más eficientes y costo-efectivas. Entre estas los reactores de tipo monolito panal de abeja han generado gran interés y su estudio se ha incrementado de manera relevante en los últimos años. Por otro lado, si se utiliza H2 verde en esta reacción, su flujo experimentará fluctuaciones debido a la intermitencia de las energías renovables que lo generan. Con base en lo anterior, se propone en esta tesis evaluar la respuesta dinámica de un reactor monolítico de metanación de CO2, frente a perturbaciones en el flujo de H2. Para lograr el objetivo, se realizó en primer lugar una revisión bibliográfica de los estudios sobre el modelado de reactores de metanación de CO2. A continuación, se desarrolló un modelo matemático del reactor monolítico y se sugirieron estudios esenciales para su análisis. El modelo se empleó para analizar el comportamiento transitorio del reactor monolítico ante fluctuaciones en la carga de H2 según las condiciones de operación propuestas. A través de un estudio paramétrico se evaluaron los efectos de la actividad catalítica, el tipo de perturbación y el tamaño del equipo sobre la respuesta dinámica del reactor. Posteriormente, se llevó a cabo una evaluación dinámica-experimental del reactor monolítico ante un cambio repentino en la carga de H2. Estos resultados fueron esenciales para validar el modelo y comparar teóricamente la respuesta dinámica del monolito panal de abeja con la de un reactor de lecho fijo bajo distintas condiciones fluctuantes de carga de H2. La revisión de la literatura indicó que el modelo de escala completa, axialsimétrico, bidimensional, heterogéneo y transiente es adecuado para modelar el reactor monolítico de panal de abeja. El modelo formulado reveló que, al usar un catalizador de alta actividad como el Ru, el reactor muestra un comportamiento dinámico similar al observado cuando se utiliza un catalizador más convencional en base a Ni. Por otra parte, aunque se obtiene una mejor respuesta dinámica ante una fluctuación gradual (rampa) del flujo de H2, el monolito también responde adecuadamente a una perturbación repentina (escalón). Además, el tamaño del equipo influye significativamente en la tendencia no estacionaria del monolito ante cambios en el flujo de H2. La evaluación dinámico experimental, permitió validar el modelo matemático del reactor. La comparación con un reactor de lecho fijo, bajo las mismas condiciones de operación, tamaño de reactor y temperatura máxima, evidenció diferencias dinámicas entre el monolito y el lecho fijo en los casos de estudio seleccionados. Estas diferencias están relacionadas con las distintas cargas de catalizador y las estructuras internas de ambos equipos, evidenciándose en la mayoría de los casos que el monolito tiene mayor estabilidad dinámica ante fluctuaciones de la carga de H2 verde. Con base en los resultados obtenidos de las evaluaciones del monolito panal de abeja bajo régimen transiente, se concluye que este tipo de reactor muestra una respuesta dinámica favorable ante la fluctuación de la carga de H2 verde para diferentes condiciones de operación, demostrando ser incluso una alternativa tecnológica atractiva en contraste con el reactor de lecho fijo para la metanación de CO2.
Design of Cooperative Advanced Driver Assistance System based on Artificial Intelligence Models aware of driving profiles and the environment surrounding the vehicle.
(Universidad de Concepción, 2025) González Saavedra, Juan Felipe; Figueroa Toro, Miguel Ernesto; Montejo Sánchez, Samuel
The design of driver assistance systems to improve road safety has been present since the beginning of the automotive industry itself. These systems have evolved, in close relationship with technological advances in the areas of electronics, computer systems and telecommunications. Different stages have marked this evolution, from the emergence of the first passive systems, the transition from these to the so-called active assistance systems and more recently the appearance of cooperative assistance systems, which incorporate communication elements. The design of these systems has a close and direct relationship with the main aspects related to road safety: the driver, the vehicle, and the environment. The absence of any of these elements or the failure to consider the interrelations between them contributes to a deterioration in road safety. The driver is a relevant element for road safety. Although the first steps are being taken in the implementation of autonomous driving, the current transition stage that involves the coexistence and interaction of autonomous vehicles with traditional vehicles driven by a human driver seems to be far from being concluded in the short and medium term. Therefore, it is relevant to consider the study of the driver and his different driving profiles in the design of assistance systems, both to assist the driver in non-autonomous vehicles and to incorporate this information related to human drivers in autonomous vehicles, favoring their integration in the road scenario where they must coexist with the rest of the non-autonomous vehicles. The more autonomous vehicles know human drivers, the better they will be able to interact with them, which contributes to promoting road safety. One of the most widely used methods in the literature to address the study of driver profiles is the analysis of the vehicle’s trajectory. Lane-changing maneuvers on highways are particularly a risk factor for road safety, given the high driving speeds of these scenarios. These maneuvers allow the analysis of the bidirectional behavior of vehicle movement and thus enrich the study of bidirectional driving profiles of drivers. In this thesis, we present a study on the design of Cooperative advanced driver assistance systems (C-ADAS) and propose a conceptual architecture that includes the main elements related to road safety: the driver, the vehicle, and the environment, as well as the interrelation between these through a holistic and systemic approach. In this architecture, the remote operation of this C-ADAS based on the Internet of vehicles (IoV) paradigm is also considered, as well as the enabling technologies involved, the main evaluation mechanisms, and the performance metrics used in these systems. From data on real trajectories, we analyze bidirectional driving profiles in lane-changing maneuvers on highways, grouped according to the vehicle’s longitudinal and lateral movement behavior. We obtain an analytical description of these driving profiles, through logistic models, which describe the drivers’ behaviors during the execution of these maneuvers. This information improves the prediction accuracy of the most probable trajectory of the vehicle when drivers change lanes. These models were evaluated for many time windows of historical trajectory data, right and left turn maneuvers, different driving profiles for each type of maneuver, and various traffic lane configurations, the results obtained showed an accuracy greater than 92% in the detection of driving profile and greater than 99.1% in the particular driver detection.
Diseño y gestión de redes híbridas VLC/RF.
(Universidad de Concepción, 2025) Bravo Alvarez, Lisandra; Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro; Montejo Sánchez, Samuel
The implementation of the fifth generation (5G) of cellular networks has led to a large increase in mobile traffic, with applications demanding ultra-high trans mission speeds and high quality of experience (QoE), requiring a network infras tructure capable of supporting multiple new services. Femtocell VLC/RF hybrid systems are complementary technologies that enable cooperation between RF and VLCnetworks without interfering with each other. They significantly increase the data rate of the system and achieve better load balancing by distributing the load between the two networks. Femtocell-type VLC/RF hybrid networks are key to the next generations of cellular networks because they can complement the ad vantages of both independent technologies. However, there are still many areas of research and several challenges to overcome for optimal management of hybrid VLC/RF Femtocell networks. In this work, we propose a new way to design and validate management mechanisms for hybrid VLC/RF networks to control access to the medium and network resources. With this research, we expect to obtain ma nagement mechanisms for hybrid Femtocell VLC/RF networks to control access to the medium and network resources, successfully increasing the hybrid system’s performance in terms of network throughput, transmission efficiency, and network effectiveness despite the user’s mobility. These mechanisms can be validated using a discrete event simulator. The design and validation of management mechanisms to optimize access and resource usage in hybrid VLC/RF networks demonstra ted an increase in network performance, reflected in higher throughput, better transmission efficiency and greater system effectiveness. A hybrid indoor Femto cell system was proposed, incorporating a CSMA/CA and IEEE 802.11n-based access protocol, resulting in reduced latency and improved throughput compared to standalone networks. In addition, three network selection algorithms were de veloped that prioritize the connection through VLC and improve the quality of service, with the Analytical Algorithm standing out for its efficiency. Simulations confirmed that the hybrid network optimizes user connection and distributes the load evenly between VLC and RF.
Logística de una Lancha Sustentable que Recorre la Antártica. Modelos y Métodos de Solución.
(Universidad de Concepción, 2025) Cifuentes Lobos, Dagoberto Andrés; Pradenas Rojas, Lorena del Carmen; Parada Daza, Víctor
La presente tesis doctoral aborda la planificación logística en la Antártica, una región sumamente exigente por sus condiciones climáticas extremas, grandes distancias y sensibles restricciones medioambientales. El trabajo se enmarca en el Maritime Inventory Routing Problem (MIRP), integrando ruteo de embarcaciones y gestión de inventarios en puertos o bases científicas a lo largo de un horizonte de planificación de 60 a 120 días. A diferencia de la mayoría de los estudios, aquí se considera una flota de embarcaciones heterogéneas y, de manera novedosa, se introduce la propulsión híbrida con selección de velocidad adaptativa para reducir el consumo de combustible y el impacto ambiental. Para ello, se proponen dos formulaciones de Programación Entera Mixta (MILP/MIBLP). La primera refuerza la capacidad de resolver MIRP en horizontes largos con múltiples barcos, incorporando inecuaciones válidas y técnicas de symmetry breaking que mejoran notablemente la eficiencia computacional. La segunda agrega la dimensión energética de embarcaciones híbridas y velocidad variable, lo que implica modelar el consumo de com bustible y la gestión de la batería mediante términos bilineales. Se validan estas propuestas con instancias realistas basadas en datos de bases científicas chilenas en la Antártica, mos trando reducciones de combustible y emisiones, aunque con retos de escalabilidad en los casos de mayor magnitud. En conjunto, la tesis demuestra que la integración simultánea de ruteo, inventarios y gestión energética de buques híbridos mejora la sostenibilidad y eficiencia de la logística antártica. Además, sienta bases metodológicas para la aplicación en entornos remotos con restricciones ambientales, aportando soluciones que equilibran el abastecimiento confiable de las bases con la protección de uno de los ecosistemas más frágiles del planeta.
Influencia de las propiedades ácidas y redox en el mecanismo de la oxidación selectiva de metanol a formiato de metilo.
(Universidad de Concepción, 2025) Galdames Oliva, Gabriel Alexander; Karelovic Burotto, Alejandro Iván; Jiménez Concepción, Romel Mario
Deep learning en la detección de cáncer de piel utilizando termografía activa.
(Universidad de Concepción, 2024) Soto Catalán, Ricardo Felipe Antonio; Godoy Medel, Sebastián Eugenio
Skin cancer is the most common form of cancer worldwide, with early detection being critical to reducing mortality and minimizing the need for invasive therapies. This thesis proposes an automatic and low-cost skin cancer detection system using active infrared thermography (IRT), machine learning and deep learning. Active IRT leverages controlled thermal stimuli to identify malignant lesions based on unique thermal regulation curves (TRCs) observed in tumor-affected areas. The study introduces a novel detection scheme that integrates spatio-temporal features extracted from TRCs, visible imagery, and machine learning classifiers. Along with this, the use of a U-Net convolutional neural network for automatic lesion segmentation, trained on high-quality datasets and tested in real clinical conditions, is proposed. Additionally, the research evaluates a range of low-cost infrared cameras and develops a video degradation model to simulate their per formance. This evaluation showed that the proposed detection algorithm using expert segmentation allows working with low-cost cameras with an accuracy of approximately 85% with mid-range infrared cameras and 83% with a low-end camera. Finally, the application of transfer learning to TRCs was explored, with a proposed strategy to generate images from the curves. Using a ResNet152V2 network, the curves were classified as benign or malignant, and the average ma lignancy of the analyzed TRC set was calculated. Incorporating this new feature, the detection system achieved an accuracy of 90.86% with expert segmentation and 89.20% with automatic segmentation. These results suggest that incorpo rating this feature into the detection algorithm for lower-quality cameras could enhance its performance, potentially matching the accuracy achieved with high quality video processing.
Estrategias de control de temperatura en implantes médicos mediante ajuste de transferencia de energía en enlaces inductivos.
(Universidad de Concepción, 2024) Henríquez Pastene, Francisco Javier; Aqueveque Navarro, Pablo Esteban; Nonclercq, Antoine
Los dispositivos médicos implantables han mejorado la calidad de vida de las personas mediante su uso para diagnóstico, terapia y rehabilitación. Más de 25 millones de estadounidenses usan implantes para funciones críticas. La energización es uno de los elementos más complejos y es un factor limitante del uso de implantes. Utilizando energización inalámbrica mediante enlaces inductivos es posible transferir energía desde fuera del cuerpo hacia adentro, evitando cables y baterías. Sin embargo, el enlace inductivo es altamente sensible a variaciones en sus parámetros de diseño (acoplamiento y carga), variaciones que son muy comunes en un implante. Esto lleva a generación de calor, la cual es producida principalmente por la disipación de la energía en el proceso de regulación de voltaje. El estándar ISO 14708-1:2014 define que el tejido que rodea un implante activo no puede incrementar su temperatura más de 2°C. En esta tesis se desarrolló un sistema de energización y comunicación para implantes médicos que permite mantener la temperatura del circuito secundario en rangos seguros para el cuerpo. El sistema utiliza el método de cambios de impedancia reflejada para enviar datos al exterior del cuerpo, y al mismo tiempo aprovecha estos cambios para estimar el acoplamiento y la carga del secundario para controlar la energía inyectada al implante. El sistema es capaz de comunicar y controlar la energía en un implante con dos modos de consumo, uno alto de 15W y uno bajo de 100mW con hasta 85mm de separación entre las bobinas. Esto lleva a la reducción de la temperatura del regulador de voltaje desde ~130°C a 35°C. Sin embargo, el uso de la estrategia de control permitiría la eliminación del regulador de voltaje para evitar cualquier generación de calor extra por esa etapa. Así, se comprueba la hipótesis de que es posible controlar la energía inyectada a un implante usando la técnica de cambios de impedancia reflejada y a la vez permitir comunicación entre el implante y el exterior.
Simulador de Fibras Cerebrales para validar los algoritmos de clustering de fibras y parcelación de la corteza basada en conectividad estructural.
(Universidad de Concepción, 2024) Poo Pérez, Elida Rosa; Guevara Álvez, Pamela Beatriz; Hernández Rivas, Cecilia
Las imágenes de difusión, combinadas con algoritmos de tractografía, permiten reconstruir los principales fascículos de materia blanca de manera in vivo. Diversos métodos han sido desarrollados para procesar los datos generados por la tractografía, con el fin de identificar las principales estructuras y conexiones cerebrales, junto con sus funciones. Entre estos métodos se encuentran el clustering de fibras y la parcelación cortical que son importantes en la neurociencia computacional y han sido la base de varios estudios de materia blanca. Sin embargo, estos métodos carecen de un ground truth. Una alternativa para evaluar la eficacia de estos algoritmos es el uso de conjuntos de datos de fibras simulados. No obstante, la simulación de las fibras cerebrales representa un desafío debido a su forma irregular y compleja. El objetivo de esta tesis es implementar un simulador de fascículos cerebrales para validar los algoritmos de clustering de fibras y parcelación cortical basada en conectividad estructural. Se proponen dos estrategias de simulación: una basada en curvas exponenciales y otra en splines. La primera estrategia utiliza centroides y los extremos de las fibras se modifican con funciones exponenciales. La segunda usa el centroide, un modelo tubular para modelar el fascículo y splines para la representación de las fibras que lo componen. Los algoritmos fueron validados mediante la simulación de fascículos de un atlas de Materia Blanca Profunda. Los fascículos simulados se compararon con los del atlas, y ambos algoritmos mostraron distancias inter-fascículo bajas y altos porcentajes de intersección entre los fascículos originales y los simulados. Sin embargo, el algoritmo basado en splines superó al de las curvas exponenciales, obteniendo valores más altos en las medidas comparativas. Para probar la utilidad del simulador se simularon datos de cerebro completo para evaluar el rendimiento de los algoritmos de clustering: QuickBundles y Fast Fiber Clustering. Los resultados indican que QuickBundles tiende a dividir menos y Fast Fiber Clustering tiende a fusionar menos. La agrupación correcta de los clusters por parte de ambos algoritmos disminuye, cuando se aumenta el número de fascículos. Además, los dos algoritmos de clustering muestran un comportamiento robusto frente a la permutación de los datos de entrada. El simulador basado en curvas splines fue extendido para incluir formas más complejas en los extremos, como las parcelas corticales. Este modelo mantiene la forma tubular en las regiones intermedias y central, mientras que las externas las modela según los vértices de las parcelas. Usando esta extensión del simulador de fascículos y una parcelación basada en distancia geodésica se generó una base de datos simulada de parcelaciones y sus conexiones. Esta base de datos se utilizó para evaluar el comportamiento de un algoritmo de parcelación basado en conectividad estructural. Finalmente, se realizó una comparación entre las parcelas generadas por el algoritmo de parcelación basado en conectividad y las obtenidas por el algoritmo basado en distancia geodésica utilizando el coeficiente de DICE y el Índice de Rand Ajustado, lo que resultó en aproximadamente 120 parcelas similares por hemisferio. El simulador de fascículos cerebrales presentado en este trabajo representa una herramienta innovadora ya que no existe ninguna similar en el estado del arte. En el contexto actual, es el primer simulador de fascículos de fibras cerebrales capaz de evaluar algoritmos de análisis de tractografía cerebral utilizando datos realistas. Además, los códigos del simulador y la base de datos simulada se ponen a disposición de la comunidad científica, facilitando su acceso y uso para futuras investigaciones.
Desarrollo de algoritmo de detección de eventos de riesgo para grúas horquillas basado en Deep Learning y Transfer Learning.
(Universidad de Concepción, 2024) Radrigán Figueroa, Luciano Ignacio; Godoy Medel, Sebastián Eugenio
Esta investigación tiene como objetivo diseñar e implementar un algoritmo basado en Deep Learning y Transfer Learning para la detección de eventos de riesgo en grúas horquillas, empleando una cantidad limitada de datos. La metodología se estructuró en varias etapas: (1) recopilación y etiquetado de videos según la normativa OSHA 3949; (2) preprocesamiento de datos, incluyendo técnicas de aumento de datos e imágenes; (3) entrenamiento de modelos supervisados para la clasificación de eventos de riesgo; (4) adaptación mediante Transfer Learning de modelos pre-entrenados, optimizando su generalización; y (5) evaluación y validación comparativa frente a herramientas estandarizadas como NVIDIA DeepStream SDK y Amazon Rekognition Custom Labels. El algoritmo propuesto alcanzó un F1-score superior al 0.95, superando el umbral de 0.85 establecido para su aceptación. En comparación, Amazon Rekognition obtuvo por sobre un un F1-score 0.95, mientras que NVIDIA DeepStream SDK logró un 0.83. El modelo desarrollado demostró una mayor eficiencia en el uso de datos para el reentrenamiento y menor tiempo de inferencia en sistemas embebidos, destacando por su menor peso y capacidad para operar en entornos con recursos limitados. Un aspecto crítico fue la capacidad del modelo para generalizar, una necesidad fundamental en el contexto industrial, donde la recopilación de datos etiquetados, especialmente sobre actividades de riesgo, es costosa y limitada. Estas actividades no pueden replicarse intencionalmente debido a las implicaciones de seguridad, lo que plantea desafíos únicos para el diseño de modelos robustos. El uso de Transfer Learning fue clave para superar esta limitación, permitiendo al modelo aprender patrones generales de conjuntos de datos preexistentes y adaptarse eficazmente a nuevas condiciones operativas con pocos datos específicos. Este enfoque no solo mejoró la precisión, sino que también redujo los costos y el tiempo de desarrollo. Asimismo, las pruebas en sistemas embebidos validaron el desempeño del modelo en entornos reales, asegurando su capacidad para operar en tiempo real. Esto resulta crítico para aplicaciones industriales donde la detección rápida y precisa de eventos de riesgo puede prevenir accidentes y optimizar la seguridad y la eficiencia operativa.
Biblioteca para el análisis de la conectividad cerebral y su aplicación en base de datos de pacientes con tinnitus.
(Universidad de Concepción, 2024) González Rodríguez, Lázara Liset; Guevara Álvez, Pamela Beatriz; Hernández Rivas, Cecilia
La Resonancia Magnética por difusión (dMRI) es una poderosa herramienta, ampliamente empleada para el estudio de la conectividad cerebral estructural tanto en la salud como en la enfermedad. A partir de las dMRI se pueden obtener datos de tractografía cerebral, que contienen fibras cerebrales en 3D representando los tractos de la materia blanca (WM) del cerebro. Utilizando las dMRI como datos de entrada, tenemos los siguientes dos planteamientos a resolver. Primero, sabemos que el análisis de los datos de tractografía es una tarea compleja debido a la geometría de las fibras, el formato de los archivos y el gran tamaño de los conjuntos de datos. A pesar de la existencia de algoritmos para su análisis, la manipulación de estos datos sigue siendo un desafío significativo. Segundo, la enferdad de tinnitus es la percepción de sonido en ausencia de una fuente externa. Hasta la fecha, según nuestro conocimiento, no se ha descrito completamente cómo los procesos neuronales del cerebro y el sistema auditivo causan esta condición. Creemos que, utilizando las dMRI y herramientas para el análisis de tractografía cerebral, podemos contribuir a una mejor descripción de las alteraciones de la WM cerebral en la enfermedad del tinnitus. Con el propósito de responder los dos planteamientos anteriores creamos una biblioteca de Python para el análisis de datos de tractografía cerebral. Esta recopila y estructura métodos avanzados de análisis de tractografía cerebral como segmentación, clustering, visualización de fibras cerebrales y además, se integran herramientas para la manipulación de los datos como lectura, escritura, extracción y filtrado de medidas de fibras cerebrales. La principal contribución de nuestra biblioteca es que es de código abierto y compatible con los sistemas operativos Windows y Ubuntu. Además, está disponible en GitHub y cuenta con una extensa documentación que incluye datos y scripts de prueba, facilitando su uso y adopción. Para resolver la segunda incógnita aplicamos la biblioteca para el estudio de la conectividad cerebral en pacientes con tinnitus, centrándonos en 36 fascículos de f ibras de la WM profunda y 83 de la WM superficial. Analizamos una cohorte chilena de edad avanzada con y sin tinnitus (n=56 y n=40, respectivamente), extrayendo medidas derivadas de las imágenes de tensor de difusión (DTI) como la difusividad axial (AD), la difusividad media (MD), la difusividad radial (RD) y la anisotropía fraccional (FA). El modelo de clasificación Extreme Gradient Boosting (XGB) logró un AUC de 0.93, empleando como características las medidas de la AD en los fascículos de interés. Entre los fascículos más importantes de la WM profunda se encuentran el fascículo arqueado anterior y el longitudinal inferior en el hemisferio derecho, y la radiación talámica motora superior en el hemisferio izquierdo. Por otro lado, los fascículos más significativos de la WM superficial conectaron principalmente regiones del hemisferio izquierdo, como el parietal superior, cuneus, lingual, temporal superior, frontal medio caudal, precentral, fusiforme, postcentral, supramarginal, frontal medio rostral y frontal superior. Los pacientes con tinnitus mostraron disminuciones en la AD, la MD y la RD, y se registró un aumento de la FA, lo que sugiere una reorganización microestructural de las fibras. Estos cambios pueden reflejar plasticidad adaptativa o maladaptativa en respuesta al daño auditivo. El aumento de la FA podría indicar una respuesta compensatoria, donde las fibras intactas restantes se organizan mejor para mantener la eficiencia del procesamiento auditivo. La reducción en la AD podría reflejar daño axonal, reducción del calibre axonal o una orientación menos coherente de los axones. Mientras tanto, la disminución de la MD y la RD podría indicar un aumento de la integridad de la mielina. Estas alteraciones pueden interrumpir la transmisión de información auditiva y contribuir a la persistencia del tinnitus. Este trabajo contribuye significativamente a la investigación en curso sobre el tinnitus, ofreciendo valiosas ideas para el desarrollo de herramientas de diagnóstico más precisas. Según nuestro conocimiento, este es el primer estudio que investiga las alteraciones de los fascículos de la WM superficial en pacientes con tinnitus. Además, la metodología de análisis aplicada a la base de datos de pacientes con tinnitus puede ser extendida a otras bases de datos, tanto de pacientes sanos como enfermos.
Suitability of axial-flux matrix-rotor induction motors for low-speed high-torque applications: a robust design approach.
(Universidad de Concepción, 2024) Madariaga Cifuentes, Carlos Felipe Ignacio; Tapia Ladino, Juan Antonio
Low-speed high-torque (LSHT) electrical machines have been dominated by permanent magnet synchronous machines, given their high torque density, efficiency and power factor. Nevertheless, in direct-drive low-speed applications, a solution consisting of a conventional induction machine and a mechanical converter is used considering the self-starting capability of the IM and acceptable efficiency of the system. The solution for direct-drive LSHT applications is to adopt machines with inherently low speed, self-starting capacity, and high performance, which has not been possible to date from conventional induction machines and synchronous reluctance machines. In this regard, this thesis addresses the sizing, analysis, and optimization of axial flux induction motors with a novel matrix structure rotor (AF-MRIM) to meet the requirements of LSHT applications. Furthermore, in order to identify the competitivity of these machines and their application niche, opening a path to further research on this promising topology, considering both deterministic and robust design features. Firstly, an analytical pre-sizing methodology focusing on the main and particular design parameters of an AF-MRIM is provided, considering guidelines for a suitable selection of the matrix rotor structure. A semi-analytical tool based on finite element simulations was specifically devised to quickly assess the performance of AF-MRIM, simplifying the matrix rotor structure, and enabling the time-efficiency design and multi-objective optimization of an AF-MRIM, unfeasible to perform with conventional techniques so far. Secondly, several finite-element tools and solutions to assess the effect of unavoidable, manufacturing and assembly tolerances on the performance of asynchronous and synchronous machines are presented, meant to serve as input for a detailed comparative analysis between different machine designs from deterministic and robust design approaches. Finally, a detailed comparison of optimized AF-MRIM with other non-conventional and conventional topologies is provided, considering raw performance and robust design capability. Two objective speeds (250 and 500 rpm) are evaluated by means of specific design optimization and robustness assessment of the different topologies. It was demonstrated that an optimized AF-MRIM has superior performance among rare-earth free topologies but does not reach the performance and torque density of an optimized PMSM. Nonetheless, the MRIM has the highest robustness ratings of all the four selected topologies. At last, it was found that the proposed matrix-rotor IM is actually suitable for LSHT applications, with significant superiority at 250 rpm, direct-drive operation; and slight advantages at 500 rpm when compared to prominent rare-earth free topologies.

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