Smart Hydraulics

IoT & AI

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Facultad Tecnológica

Ingeniería Civil

Ing. Edgar O. Ladino M., MSc, Ph.D

Investigador Junior (IJ) | Minciencias

✉ eoladinom@udistrital.edu.co

Bogotá D. C. | Colombia

Tuberías

Canales

Hidrología

Mecánica Fluidos

Publicaciones indexadas |

Leak Detection in Urban Hydraulic Systems Using the K-B iLSTM-Monte Carlo Dropout Model

Development of a Conservative Hamiltonian Dynamic System for the Early Detection of Leaks in Pressurized Pipelines

Method to determine instantaneous transient responses in pressurized pipes from transfer functions and state space for evaluation of leak signals

Method for phase space reconstruction to estimate the short-term future behavior of pressure signals in pipelines

Leak Estimation in Pressure Pipes for Drinking Water Systems through Artificial Neuronal Networks and Epanet

Determination of the Inside Diameter of Pressure Pipes for Drinking Water Systems Using Artificial Neural Networks

Transient Dynamic Weather Isolines Generated via IoT Temperature and Relative Humidity Analysis Using the NodeMCU ESP8266 in Bogotá

Modeling of the friction factor in pressure pipes using Bayesian Learning Neural Networks

Development of a Mobile APP for Interactive Learning in Civil Engineering Problems: Application to Open-channel Hydraulics

Critical flow in open channels: Numerical solution using the Newton-Raphson method for Android 4.0 applica-tion

Darcy-Weisbach resistance coefficient determination using Newton-Raphson approach for android 4.0

La implicancia económica mediante Newton Rapshon para el desarrollo de un aplicación Android para el diseño del diámetro de tuberías a presión

Desarrollos IoT | Ingeniería Civil |

Hidráulica | Inteligencia artificial

Inteligencia artificial aplicada al estudio del comportamiento del fluido sometido a presión y flujo libre: Classification Algorithms: Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machines, Nearest Neighbours, Regression Algorithms: Linear regression, Lasso Regression, Logistic Regression, Multivariate Regression, Multiple Regression Algorithm. Clustering Algorithms: K-Means Clustering, Fuzzy C-means Algorithm, Expectation-Maximisation, Hierarchical Clustering Algorithm, Neural Networks, Fuzzy Logic: Fuzzy Mail List, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms and Evolutionary Computing, Genetic Algorithm Utility Library (GAUL), Belief Networks (Bayesian), Learning Bayesian Networks from Data.

Desarollos Apps | Android Hidrología | UD

Calcula el ancho de la cuenca (km), el Factor de Horton (kf), la relación de elongación, el coeficiente de compacidad (kc), la relación de circularidad, la densidad de drenajes, la constante de estabilidad del cauce y la densidad de corriente. El tiempo de concentración es calculado en horas a partir de las ecuaciones propuestas por Temez, Kirpich, California C-P, Scs-ranser, Giandotti, Clark, Pilgrim y McDermott, Passini, Williams, Johnstone & Cross, V. T. Chow y Pérez.

HydroPDF calcula la probabilidad de no licencia, la probabilidad de licencia y el tiempo de reterno.

Calculo de Valores extremos de Gumbel en hidrología, determina los parámetros de la distribución sin utilizar las tablas correspondientes, la aplicación determina automáticamente estos parámetros. Calcula la probabilidad de no excedencia, la probabilidad de excedencia y el periodo de retorno.

Cálculo de medidas de tendencia central y de dispersión para series de datos hidrológicos y meteorológicos.

El objetivo es alcanzar la independencia intelectual a partir del pensamiento crítico disruptivo.