Nanofluídos para la mejora de la eficiencia energética
Autorea: Marta Hernaiz Miguel
2024
Tesi zuzendaria
Andrés Tomás Aguayo, EHU/UPV; Estíbaliz Aranzabe, Tekniker
Los dos objetivos que se han tratado en esta tesis son, por un lado, disminuir la fricción en el sector del transporte, y, por otro, mejorar el coeficiente de transferencia térmica en sistemas de refrigeración.
Polyoxometalate-based Redox Flow Batteries operating under mild conditions. From electrolyte formulation to cell performance
Autorea: Ángela Barros Fernández
2024
Tesi zuzendaria
Beñat Artetxe, EHU/UPV y Unai Eletxigerra, Tekniker
Este trabajo demuestra el potencial de una nueva química para el electrolito de las BFRs, además de contribuir al desarrollo de nuevos sistemas de almacenamiento energético para hacer frente a la actual crisis energética.
Aurrerapenak manipulazio malguan adimen artifizialean oinarritutako teknikak aplikatuz
Autorea: Ander Iriondo Azpiri
2023
Tesi zuzendaria
Elena Lazkano, Facultad de Informática, EHU/UPV; Ander Ansuategi, Tekniker.
Industria 4.0 eta 5.0 arteko trantsizioan aurkitzen garen momentu hontan, produktibitateaz gain, malgutasuna ere bilatzen da, prozesuak bezeroaren behar espezifikoetara egokitzeko.
Murgilketa gabeko ultrasoinu bidezko garbiketaren fisika-kimika
Autorea: Jon Ander Sarasua
2023
Tesi zuzendaria
Leire Ruiz, Facultad de Ciencia y Tecnología de la EHU/UPV; Estíbaliz Aranzabe, Tekniker
Tesi honek murgilketarik gabeko ultrasoinuen bidezko garbiketa izeneko teknologia disruptiboa aztertzen eta eskalatzen du.
Algoritmos de Deep Learning en la industria 4.0; aplicación de la inspección de defectos superficiales para el control de calidad
Autorea: Vignesh Sampath
2023
Tesi zuzendaria
Juan José Aguilar Martín, Universidad de Zaragoza; Iñaki Maurtua, Tekniker
Esta tesis doctoral tiene como objetivo desarrollar un método automatizado para la identificación de defectos basado en la técnica de partículas magnéticas utilizando deep learning.
Contribuciones al análisis, modelado y pronóstico de series temporales para el incremento de la fiabilidad en entornos industriales
Autorea: Meritxell Gómez
2023
Tesi zuzendaria
Basilio Sierra Araujo, Facultad de Informática, UPV/EHU; Susana Ferreiro, Tekniker
La integración del Internet of Things en el sector industrial se considera un prerrequisito para alcanzar la inteligencia en una compañía. Para conseguirlo, se precisan sistemas de IA con capacidades analíticas y de aprendizaje para la optimización de los procesos industriales.