Calderón

Calderón es el repositorio institucional del CUD (Centro Universitario de la Defensa) en la ENM (Escuela Naval Militar). El CUD, siguiendo las iniciativas Open Access, pone a disposición de la Comunidad este repositorio donde se da acceso a la producción investigadora, principalmente en forma de Trabajos Fin de Grado, pero también Trabajos Fin de Máster, y otros artículos de investigación publicados por el personal docente e investigador del Centro.

Algunos de los documentos publicados en este repositorio tienen restringido el acceso. Para solicitar su consulta, o para plantear cualquier duda respecto a los contenidos de este respositorio, puede:

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  • DESEI+D
    Congreso Nacional de i+d en Defensa y Seguridad
  • Investigación
    Comunidad que acoge aquellos artículos de investigación publicados por los docentes del CUD-ENM.
  • Trabajos Fin de Grado
    Comunidad en donde se recopilan las memorias de los Trabajos de fin de Grado en Ingeniería Mecánica del Centro Universitario de la Defensa adscrito a la Universidade de Vigo.
  • Trabajos Fin de Máster
    Comunidad en donde se recopilan las memorias/resúmenes presentados como trabajos fin de máster impartidos en el CUD-Marín

Envíos recientes

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Obtención de un modelo para la gestión de stocks multiproducto considerando la variable espacio de almacenamiento encaminado a la adopción de decisiones estratégicas operacionales.
(Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2024-04-30) García Fernández, Pelayo; Rodríguez Rodríguez, Francisco Javier (advisor); Cores Carrera, Débora (advisor)
El presente Trabajo de Fin de Grado busca adaptar un modelo de gestión de stock sobradamente probado, como es el modelo de cantidad económica de pedido, a una situación con múltiples productos y limitación en el espacio. Aplicándolo, particularmente, a la Armada. Mediante un problema de optimización no lineal con restricciones, y utilizando MATLAB como herramienta, se busca minimizar la función coste total asociado a la gestión de todos los productos. Además, con el objeto de permitir la máxima personalización, el modelo se apoya en un archivo Excel donde el usuario podrá cargar y gestionar hasta cuarenta productos distintos y caracterizar el problema, diferenciar entre buques e instalaciones con una capacidad de trece compartimentos o lineales respectivamente, además de introducir una navegación con un máximo de diez escalas. Así, el algoritmo es capaz de diferenciar quince situaciones operacionales diferentes, obteniendo mejores resultados con respecto a las formas tradicionales relativas a la gestión de aprovisionamientos, tanto a nivel económico como a niveles de aprovechamiento de la capacidad de almacenamiento. En definitiva, convierte el tradicional modelo EOQ en un instrumento encaminado a la adopción de decisiones estratégicas organizacionales.
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Análisis estadístico como estrategia para mejorar la Marca del Empleador y la Responsabilidad Social Corporativa de las Fuerzas Armadas en materia de género
(Centro Univerisitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2024-04-30) Fernádez-Portal Albarracín, David; Vázquez Carpentier, Alicia (advisor); Eiras Barca, Jorge (advisor)
En el marco del Ministerio de Defensa y las Fuerzas Armadas (FAS), la Responsabilidad Social Corporativa (RSC) y la Marca del Empleador se han vuelto esenciales, especialmente en aquellos aspectos relacionados con la igualdad de género. La incorporación de mujeres en las FAS ha puesto en examen la percepción pública y la capacidad de retención de talento por parte de esta Institución. Simultáneamente, la RSC impulsa a las instituciones a trabajar hacia sociedades más justas. Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en evaluar el estado actual de la igualdad de género en las FAS y propone estrategias innovadoras mediante la realización de revisiones bibliográficas, entrevistas, encuestas y análisis estadísticos. Los resultados muestran la importancia de mejorar la cultura de defensa, promover modelos a seguir, crear equipos de expertos en comunicación, ofrecer trayectorias alternativas durante el embarazo, mejorar la conciliación familiar y realizar campañas de sensibilización y encuestas al personal militar. Estas acciones no solo fortalecen la percepción de las FAS como empleador inclusivo, sino que también fomentan un ambiente laboral más equitativo y enriquecedor.
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Asistente virtual "Telegram" para la interpretación de documentos
(Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2024-04-30) Fernández Conde, Gonzalo; Fernández Gavilanes, Milagros (advisor); Fernández García, Norberto (advisor)
El campo del aprendizaje profundo (deep learning) y los modelos de procesamiento del lenguaje natural han transformado radicalmente el panorama de la inteligencia artificial (IA). Los grandes modelos del lenguaje (LLM’s) son un claro ejemplo de esta innovación, capaces de generar texto con una calidad cada vez más cercana a la humana, como demuestran herramientas como ChatGPT. El objetivo del presente trabajo es el desarrollo de un asistente virtual (basado en un chatbot) que aproveche este tipo de técnicas de IA, utilizando para ello modelos de lenguaje y herramientas de código abierto. Este asistente procesará documentos en un cierto dominio, permitiendo al usuario realizar consultas sobre ellos. Como interfaz de acceso a dicho asistente virtual, se utiliza un bot de Telegram, la conocida aplicación de mensajería online. La aplicación desarrollada ha sido validada en un escenario de prueba consistente en el análisis de contenidos publicados en redes sociales (como Youtube, Instagram, etc.) para determinar si dichos contenidos resultan de interés para la temática de Defensa, pensando en su posible uso en aplicaciones de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT).
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Análisis termogravimétrico de diferentes adsorbentes para la purificación de hidrógeno
(Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2024-04-30) Díez de los Rios Priego, Francisco; Pérez Rial, Leticia (advisor); Álvarez Feijoo, Miguel Ángel (advisor)
En el contexto de una crisis energética global y la urgente necesidad de encontrar alternativas sostenibles, la búsqueda de nuevos vectores energéticos y combustibles renovables ha adquirido una relevancia crítica. La transición energética es fundamental para mitigar los efectos del cambio climático y reducir la dependencia de los combustibles fósiles. Dentro de esta transición, el hidrógeno (H2) se posiciona como un elemento clave debido a su versatilidad en aplicaciones industriales, transporte y capacidad para almacenar y transportar energía de manera eficiente, lo que lo posiciona como un recurso clave en la mitigación del cambio climático. Sin embargo, su producción eficiente y sostenible sigue siendo un desafío. La obtención de H2 puro mediante la adsorción de gases como CO, CO2 y CH4 representa una vía prometedora en esta dirección. En este contexto, el presente trabajo se enfoca en la evaluación de diferentes adsorbentes, tanto físicos como químicos, mediante análisis termogravimétricos (TGA) cuyo objetivo principal es determinar cuál de estos materiales puede ser el adsorbente más eficaz en la captura de estos gases. Este enfoque busca contribuir al desarrollo de tecnologías más eficientes y sostenibles para la producción de hidrógeno, apoyando así la transición hacia una economía energética más verde y sostenible.
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Desarrollo de una plataforma de realidad aumentada de bajo coste para la investigación en aplicaciones de visión artificial
(Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2024-04-30) Egido Oliver, Julio; González Prieto, José Antonio (advisor); Valles Cancela, José Ignacio (advisor)
La Realidad Aumentada (RA) es una tecnología en pleno auge, que se caracteriza por ser capaz de agregar información virtual a la realidad física. En la actualidad, la seguridad portuaria enfrenta desafíos debido al incremento del tráfico marítimo. La integración de estas nuevas herramientas, junto con Deep Learning (DL), podrían mejorar la vigilancia y seguridad marítima. Se justifica, la elección del algoritmo YOLO para el presente trabajo, por su precisión y reducido tamaño, que favorecen respuestas rápidas en tiempo real. En cuanto a la metodología, se contempla la creación de un dataset, un entrenamiento de modelos de visión artificial y validación de resultados para detección y seguimiento de embarcaciones. Además, cabe destacar cómo la integración de sistemas de seguimiento visual con datos AIS, enriquece la vigilancia marítima, permitiendo una interfaz más completa y precisa para la vigilancia virtual. La combinación de RA y DL permite ofrecer una solución al problema planteado, permitiendo mejorar la eficiencia y precisión de un sistema de vigilancia portuaria.