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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGutiérrez Salamanca, Rafael María-
dc.contributor.advisorHernández Duarte, Andrés Ignacio-
dc.creatorCruz Cardozo, José Laureano-
dc.date.accessioned2023-08-01T17:24:44Z-
dc.date.available2023-08-01T17:24:44Z-
dc.date.created2023-05-29-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8353-
dc.description.abstractThis work presents a procedure for constructing models of nonlinear dynamic systems that exhibit deterministic chaos behaviors based on time series data. The procedure involves extracting information from the time series to reconstruct the dynamic system in phase space, using second-order equations and three variables. We implemented this procedure in Python as a software and tested it on the well-known Lorenz system, extensively studied in chaos theory.es_ES
dc.description.tableofcontentsEn este trabajo se presenta un procedimiento para construir, a partir de series de tiempo, modelos de sistemas dinámicos no lineales que exhiben comportamientos de caos determinista. El procedimiento consiste en extraer información contenida en la serie de tiempo para reconstruir el sistema dinámico en el espacio de fase, utilizando ecuaciones de segundo orden y tres variables. Este procedimiento fue implementado en un software programado en Python y probado con el conocido sistema de Lorenz, el cual ha sido ampliamente estudiado en la teoría del caos.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectDoctorado en Ciencia Aplicadaes_ES
dc.subject.ddc510es_ES
dc.subject.ddc14.23 C957ses_ES
dc.titleSistemas Dinámicos No Lineales a Partir de Series de Tiempo para el Análisis y Control de Pilas de Combustiblees_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Doctoradoes_ES
dc.publisher.programDoctorado en Ciencia Aplicadaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordDoctorate in Applied Scienceses_ES
dc.type.spaTesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationAbarbanel, H. (1996). Analysis of observed chaotic data. In Physics Today (Vol. 39). https://doi.org/10.2307/1271140es_ES
dc.source.bibliographicCitationAbdelkareem, M. A., Elsaid, K., Wilberforce, T., Kamil, M., Sayed, E. T., & Olabi, A. (2021). Environmental aspects of fuel cells: {A} review. Science of The Total Environment, 752, 141803. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141803es_ES
dc.source.bibliographicCitationBarbir, F. (2013). {PEM} fuel cells: theory and practice (2nd ed). Elsevier/Academic Press.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBenchouia, N. E., Derghal, A., Mahmah, B., Madi, B., Khochemane, L., & Hadjadj Aoul, E. (2015). An adaptive fuzzy logic controller (AFLC) for PEMFC fuel cell. International Journal of Hydrogen Energy, 40(39), 13806–13819. https://doi.org/10.1016/J.IJHYDENE.2015.05.189es_ES
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dc.source.bibliographicCitationBrown, R., Rulkov, N. F., & Tracy, E. R. (1994). Modeling and synchronizing chaotic systems from time-series data. In Physical Review E (Vol. 49, Issue 5, pp. 3784–3800). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.49.3784es_ES
dc.source.bibliographicCitationBurkholder, M. B. (2015). Nonlinear Analysis, Control, and Modeling of the Two-Phase Flow Dynamics in Polymer Electrolyte Fuel Cells.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBurkholder, M. B., Siefert, N. S., & Litster, S. (2014). Nonlinear analysis of voltage dynamics in a polymer electrolyte fuel cell due to two-phase channel flow. Journal of Power Sources, 267, 243–254. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2014.04.156es_ES
dc.source.bibliographicCitationCruz, J. L., Gutiérrez, R. M., & Pastrán, C. G. (2021). Software to build dynamical systems models from time series with chaotic behavior. Journal of Physics: Conference Series, 1938(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1938/1/012023es_ES
dc.source.bibliographicCitationFan, Z., Dong, S., Chi, J., Zhuang, X., & Mastorakis, N. E. (2018). A fast algorithm of correlation dimension estimation for nonlinear time series. Proceedings - 2018 2nd European Conference on Electrical Engineering and Computer Science, EECS 2018, 595–597. https://doi.org/10.1109/EECS.2018.00115es_ES
dc.description.degreenameDoctor(a) en Ciencia Aplicadaes_ES
dc.description.degreelevelDoctoradoes_ES
dc.publisher.facultyDoctorado en Ciencia Aplicadaes_ES
dc.audienceGenerales_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula13001619354es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Circunvalares_ES
dc.description.degreetypeInvestigaciónes_ES
Aparece en las colecciones: Doctorado en Ciencia aplicada

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