Magísteres

Se estudió la esterilización con calor por radiofrecuencia de madera apilada verde de pino radiata para exportación como materia prima para embalajes. Se aplicaron los programas de esterilización 56/30 (°C/min) y 60/1 (°C/min). Los ensayos fueron realizados en un equipo de radiofrecuencia de laboratorio de 3 m3 de capacidad. Se determinó el tiempo experimental y se desarrollaron modelos de predicción del tiempo de tratamiento. Se evaluó la calidad de la madera durante el proceso de esterilización con calor por radiofrecuencia en base a la variación de alabeos, cambios dimensionales y contenido de humedad durante el procesamiento. El diseño experimental tuvo como factores variables la altura de la pila, el espesor de la madera y el volumen de madera. Los resultados confirmaron que la madera que se encuentra en la superficie de la pila, es la que requiere mayor tiempo para lograr las condiciones de esterilización bajo ambos programas de tratamiento. Además la madera tratada con calor por radiofrecuencia con fines de esterilización incremento en calidad ya que en el 74.5% de los casos no se presentaron alabeos, y los cambios dimensionales así como la pérdida de humedad variaron levemente.

Analizar la subjetividad en textos disponibles puede entregar diversos beneficios para las organizaciones y personas. En particular, el Análisis de Afecto intenta descubrir el afecto que le imprime el escritor a sus textos. El análisis automatizado de textos se convierte en un problema de clasificación que puede ser resuelto con técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, la mayor parte de estos análisis han sido realizados para corpus de textos escritos en inglés. Este trabajo comparó la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y de NLP sobre textos en idioma español, realizando un proceso de análisis de afecto mediante la aplicación de 3 clasificadores basados en técnicas de aprendizaje automático y estudiando la incidencia de técnicas de NLP, como stopwords y etiquetado POS. Para ello, se configuró un experimento sobre un corpus en español elaborado con titulares de periódicos online de Chile. Los mejores resultados de rendimiento del clasificador se obtienen con la técnica Support Vector Machine sobre un corpus.

Se realizan experimentos a escala de laboratorio para caracterizar el secado artificial de madera de Pinus radiata a temperaturas convencionales (70/50°C) y aceleradas (90/60°C): distribuciones transitorias y espaciales de contenidos de humedad y temperatura, así como, determinación de propiedades térmicas (conductividad térmica y calor específico) en función del contenido de humedad. Los datos experimentales obtenidos permiten, en primera instancia, determinar la conductividad térmica de la madera a través de metodología inversa y también, validar los valores numéricos obtenidos. El análisis comparativo muestra que la implementación de la metodología inversa desarrollada entrega información consistente con datos experimentales obtenidos y/o disponibles en la literatura especializada: conductividades térmicas crecientes con el aumento de la humedad y la temperatura, cuyos valores fluctúan entre 0,34 y 0,56 (W/m K) para variaciones de humedad entre 22% y 64%; y temperaturas entre 70°C a 90°C, respectivamente. Por último, conclusiones son dadas en base a la pertinencia de determinar propiedades de transporte a través de metodología inversa y su posterior validación con datos experimentales. En este sentido, se presentaron errores que fluctúan entre 3,83% y 12,7% para programas de secado 70/50°C y 90/60°C, respectivamente.

Actualmente, la detección automática de ironía en textos es un tema abierto de trabajo, el cual está siendo abordado por distintos grupos de investigación. La ironía es definida de distintas formas y la mayoría de los trabajos converge en definirla como el uso de palabras para expresar algo distinto y opuesto al sentido literal. Además, dado que las personas a menudo usan la ironía para expresar sus opiniones, la detección de esta es de interés para investigadores del área de análisis de sentimientos, debido a que permite evitar interpretaciones erróneas de opiniones y decidir cuándo una de ellas es o no irónica o literal. Este trabajo propone un nuevo modelo de detección de ironía en textos en español a partir de los enfoques estudiados en una revisión sistemática de literatura, en la cual se revisaron artículos relacionados con la detección de ironía, sarcasmo y minería de opinión. Para evaluar el modelo se construyó un corpus de evaluación compuesto de tweets en español recopilados de acuerdo a distintos dominios temáticos, los cuales fueron etiquetados como irónicos y no irónicos por evaluadores humanos. Junto con lo anterior, se desarrolló una aplicación que permite realizar tareas de pre-procesado y procesado de cada característica que compone nuestro modelo para finalmente generar el dataset para evaluación. Este nuevo modelo tomó como base las características de ironía más utilizadas en los modelos revisados y además introduce 2 nuevas características. Finalmente, el modelo quedó conformado por los atributos: Uso de emoticonos, Uso de Mayúsculas, Uso de Signos de Puntuación, Uso de Palabras típicas de ironía, Uso de Adverbios temporales y no temporales, Análisis de Contradicción Texto-Emoticón, Análisis de ngramas y Análisis de skipgramas. Se obtuvieron rendimientos generales de hasta un 78 %, valor considerado aceptable en comparación a los modelos existentes y prometedor considerando la prácticamente nula existencia de trabajos de detección automática de ironía en textos en español.

En esta investigación se fabricó un piso de ingeniería con la superficie densificada con maderas de Pinus radiata y Eucalyptus nitens. Adhesivo urea formaldehído y sustratos de OSB y contrachapado fueron usados. Las propiedades de cada uno de los componentes del piso fueron medidas para conocer sus propiedades físicas y mecánicas. Una vez el piso fue fabricado se analizaron sus propiedades físicas, mecánicas y nanomecánicas. Mediante el SEM (scanning electron microscopy) se evaluó la morfología de la zona de la interfase (madera-adhesivomadera). El envejecimiento acelerado permitió observar y medir el comportamiento de la superficie del piso laminado sometida a rayos UV y a condensación. Luego con las propiedades de las láminas que componen el piso, se realizó un modelamiento a través de la teoría clásica de laminación, con el fin de obtener propiedades mecánicas del piso compuesto. Se logró ratificar que las chapas de madera densificada que componen el piso de ingeniería tienen mayores propiedades físicas y mecánicas que las chapas sin tratamiento de densificación. Mediante los ensayos físicos, mecánicos y nanomecánicos realizados a los pisos fabricados, se logró corroborar que los pisos con tratamiento de densificación en su superficie, tienen un aumento significativo en sus propiedades en comparación con los pisos sin el tratamiento de densificación. La morfología de la interfase en pisos de ingeniería, mostró que el tratamiento de densificación afecta la penetración del adhesivo. A través del envejecimiento acelerado se logra observar el buen comportamiento de los pisos con la superficie densificada, además de comprobar la eficacia del barniz poliuretano para la protección de la superficie del piso de ingeniería. A través del software MatLab se realizó el modelamiento con la teoría clásica de laminación, sin embargo y luego de la comparación con las propiedades del compuesto obtenidas experimentalmente, no fue posible la validación de este.