2. se desarrolló un modelo matemático para predecir el consumo específico de combustible en un motor ciclo Otto de
1,4 litros con inyección electrónica. Se realizaron pruebas utilizando mezclas de gasolina con diferentes
concentraciones de etanol anhidro (0%, 25%, 50%, 75% y 100% en volumen) sin hacer modificaciones en el motor.
Para el análisis de los resultados, se utilizó un diseño de experimento llamado "mezcla reticular simplex lattice" y se
sometió al motor a un ciclo de conducción urbano en la ciudad de Cuenca, ubicada a una altitud de 2558 m sobre el
nivel del mar. La adquisición de datos y el desarrollo del algoritmo se realizaron mediante análisis de métodos
estadísticos descriptivos. Además, se validó el algoritmo a través del análisis de residuos.
El resultado principal del estudio es un modelo matemático que permite predecir el consumo de combustible del
motor para diferentes rangos de concentración de etanol en la gasolina, desde 0% hasta 100%, sin necesidad de
realizar pruebas reales.
En resumen, el estudio propone un modelo matemático de predicción del consumo de combustible en un motor
utilizando mezclas de gasolina y etanol anhidro, y demuestra su validez a través de análisis estadísticos. El modelo
puede ser útil para predecir el consumo de combustible en condiciones específicas sin realizar pruebas
experimentales.
3. Algoritmo de predicción del consumo de combustible
- Utilizado para estimar y optimizar el rendimiento de los vehículos en diferentes condiciones de conducción
- Basado en factores como velocidad, aceleración, carga del motor y propiedades del combustible
Ciudades de altura
- Densidad del aire reducida debido a la altitud
- Impacto en el rendimiento del motor y consumo de combustible
Mezcla de etanol anhidro
- Alternativa utilizada en vehículos
- Puede afectar el rendimiento y economía de combustible
Relación entre algoritmo y ciudades de altura con mezcla de etanol anhidro
- Algoritmo considera factores específicos de las ciudades de altura
- Estima y predice el consumo de combustible en ese entorno
4. • En la introducción de este artículo se aborda la preocupación por la contaminación ambiental y el
agotamiento de los combustibles fósiles, lo cual impulsa la investigación sobre el uso de mezclas de
etanol y gasolina como una opción alternativa. Se menciona que estas mezclas pueden reducir la
contaminación del aire y mejorar el rendimiento del motor en comparación con el uso de combustibles no
mezclados.
• El artículo hace referencia a estudios anteriores que han demostrado que el consumo total de
combustible puede variar al utilizar mezclas de etanol y gasolina en motores de combustión interna. Se
mencionan incrementos en el consumo de combustible para diferentes porcentajes de etanol en la
mezcla, y se destaca que el consumo aumenta debido a la disminución de la relación estequiométrica
aire-combustible.
• Se citan estudios realizados en vehículos de diferentes cilindradas y sistemas de alimentación que
demuestran un aumento del consumo de combustible al incrementar el porcentaje de etanol en la
mezcla. También se menciona que el aumento del consumo es mayor en cargas o pares motores más
altos, mientras que las emisiones contaminantes son menores que con gasolina pura.
• El autor destaca la falta de estudios que consideren un diseño experimental por mezclas y la aplicación
de un ciclo de conducción específico para ciudades de altura. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es
desarrollar un algoritmo matemático para calcular el consumo específico de combustible en un vehículo
Hyundai Getz de 1,4 litros, utilizando diferentes mezclas de etanol anhidro y gasolina, en condiciones de
altitud alrededor de 2558 metros sobre el nivel del mar.
• En resumen, la introducción del artículo plantea la importancia de investigar el consumo de combustible
en vehículos que utilizan mezclas de etanol y gasolina, y destaca la necesidad de considerar el diseño
experimental y las condiciones específicas de altitud en este tipo de estudios. El objetivo principal es
desarrollar un algoritmo matemático para calcular el consumo de combustible en un vehículo específico
bajo diferentes mezclas de etanol anhidro y gasolina.
5. La segunda parte del artículo describe la metodología utilizada en la investigación. Se aplicó un diseño
experimental llamado "mezclas simplex reticular" con el objetivo de ajustar un modelo estadístico de orden (m)
que considere q componentes. Este diseño permite explorar todas las posibles combinaciones de
componentes o mezclas al considerar proporciones que van desde cero hasta uno.
Las mezclas de etanol anhidro y gasolina se identifican con la nomenclatura (E) seguida de un número, donde
la letra representa la mezcla y el número indica el porcentaje de etanol adicionado a la gasolina. Para
caracterizar estas mezclas, se determinó su densidad utilizando el método del picnómetro, y se evaluó su
octanaje mediante un octanómetro que cumple con la norma ASTM 2699-86. Además, se calculó el poder
calorífico superior e inferior de las mezclas.
Para obtener el modelo matemático, los datos obtenidos se sometieron a una validación estadística que
incluyó la prueba de valores atípicos. Posteriormente, se ajustó un modelo estadístico para analizar el efecto
de los componentes sobre la respuesta. Una primera aproximación del modelo se ajustó a un modelo de
primer orden.
En resumen, la metodología del estudio involucra un diseño experimental de mezclas, donde se caracterizan
las mezclas de etanol anhidro y gasolina. Se realizan pruebas de densidad, octanaje y poder calorífico para
estas mezclas. Los datos obtenidos se someten a análisis estadísticos y se ajusta un modelo matemático de
primer orden para investigar el efecto de los componentes en la respuesta del consumo de combustible.
6. • En resumen, se utilizó un diseño experimental llamado
"reticular simplex lattice de mezclas" con el objetivo de
investigar las mezclas de etanol anhidro y gasolina. Se
emplearon 21 puntos de diseño y se aleatorizó el orden de las
corridas experimentales.
• En resumen, se utilizó una mezcla de etanol anhidro y gasolina
que cumple con las normas establecidas. Se realizaron
mediciones de densidad, octanaje y poder calorífico para
caracterizar las mezclas utilizadas en el estudio.
7. • La quinta parte del artículo describe el proceso de medición del consumo
de combustible. El estudio se llevó a cabo en la ciudad de Cuenca,
ubicada a una altitud de 2558 metros sobre el nivel del mar. Se utilizaron
pruebas de consumo de combustible en un vehículo Hyundai Getz 1.4
litros equipado con un sistema de inyección electrónica y un convertidor
catalítico de tres vías. El vehículo tiene una relación de compresión de
9.5:1 y un sistema de distribución DOHC con cuatro válvulas por cilindro.
• Se utilizó un equipo alternativo de suministro de combustible que cumplía
con las especificaciones técnicas del fabricante para evitar alteraciones
en las mezclas de combustible durante las pruebas.
• La medición del consumo de combustible se realizó utilizando un
flujómetro FLOW-MASTER MAHA CH-4123. La Figura 2 del artículo
muestra la instalación del equipo en el vehículo, y los datos obtenidos se
registraron de acuerdo con el diseño experimental en la Tabla 3.
• En resumen, se realizaron pruebas de consumo de combustible en un
vehículo Hyundai Getz 1.4 litros equipado con un sistema de inyección
electrónica. Se utilizó un equipo alternativo de suministro de combustible y
se registraron los datos de consumo utilizando un flujómetro.
8. Para obtener el consumo de combustible específico
se utilizó el ciclo de conducción representativo para la
ciudad de Cuenca, el cual se identifica en la Figura 3,
se aplica un microciclo con los cinco primeros minutos
ya que mediante un análisis preexperimental son los
más distintivos. El ensayo se realiza sobre un banco
de potencia Maha LPS 3000.
9. La sexta parte del artículo se enfoca en el tratamiento de los datos para obtener
el modelo de respuesta. Antes de proceder a construir el modelo, se realizan
pruebas de validación de los resultados para detectar valores atípicos utilizando
la prueba de valores atípicos de R22 de Dixon. Una vez validados los datos, se
procede a construir el modelo de respuesta.
Posteriormente, se realiza un análisis de residuos para comprobar la hipótesis
de normalidad, homocedasticidad, independencia y linealidad del modelo. Este
análisis es importante para asegurar que el modelo es adecuado y que los
supuestos necesarios para su validez se cumplen.
En resumen, se lleva a cabo una validación de los resultados mediante la prueba
de valores atípicos y se construye un modelo de respuesta. Además, se realiza
un análisis de residuos para evaluar la idoneidad del modelo en términos de
normalidad, homocedasticidad, independencia y linealidad.
10. En la séptima parte del artículo se presentan los resultados y se realiza la discusión
correspondiente. Se utiliza una regresión lineal multivariable para determinar el
modelo explicativo del consumo de combustible, utilizando los datos obtenidos del
diseño experimental. Se ajusta el modelo a un orden superior y se evalúa su ajuste
utilizando el coeficiente de determinación (R2) y el valor de p.
En la tabla 4 se muestran los diferentes valores de R2 y los p-valores
correspondientes para cada modelo. Se selecciona el modelo lineal debido a que
cumple con los supuestos y tiene un p-valor significativo. Los modelos de grado
superior presentan p-valores mayores al nivel de significancia de 0,05, por lo que
no se consideran en este análisis.
Una vez seleccionado el modelo lineal, se determinan los coeficientes de regresión
estimados, que se presentan en la tabla 5. A partir de estos coeficientes, se obtiene
la fórmula del modelo para la predicción del consumo de combustible, como se
muestra en la Ecuación 7.
En resumen, se obtiene un modelo lineal para predecir el consumo de combustible,
con coeficientes estimados a partir de la regresión multivariable. La discusión se
centra en la selección del modelo lineal basado en los criterios de ajuste y
significancia, y se presenta la fórmula del modelo para su aplicación en la
11. En la octava parte del artículo, se aplica la Ecuación 7, obteniendo los resultados
que se presentan en la Figura 4. Además, se realiza un análisis de varianza para el
modelo lineal, indicando que el p-valor es igual a 0,000, lo que indica que el modelo
es significativo. El valor de R2 ajustado es del 93,86%, lo cual es considerado muy
bueno. Los demás modelos son excluidos debido a que no cumplen con el supuesto
del p-valor.
Se muestra una serie de gráficos que confirman la adecuación del modelo para el
consumo de combustible. En particular, se utiliza la gráfica de residuos cuatro en
uno, que se presenta en la Figura 5. Este análisis gráfico, utilizando los residuos
estandarizados, permite verificar la adecuación del modelo experimental obtenido
previamente.
En resumen, se aplican los resultados de la Ecuación 7 y se obtienen los valores
correspondientes. Se realiza un análisis de varianza y se confirma la significancia y
la bondad de ajuste del modelo lineal. Se presentan gráficos que respaldan la
adecuación del modelo, incluyendo la gráfica de residuos cuatro en uno para evaluar
su precisión.
12. En la novena parte del artículo, se presentan las conclusiones obtenidas del análisis de la Figura 5, que
incluye diferentes gráficos relacionados con los residuos del modelo. Estas conclusiones son las siguientes:
a. La gráfica de probabilidad normal muestra que los residuales siguen una distribución normal, ya que se
ajustan a la línea de tendencia normal. b. El histograma de residuales presenta una forma de campana, lo
que indica una distribución cercana a la normalidad. Aunque hay una observación (número nueve) con un
valor de -2,02 que se encuentra fuera del rango permitido de -2,0 en residuo estándar, se considera que no
tiene una significancia importante en el modelo y se acepta la normalidad de los datos. c. En la gráfica de
residuos estandarizados versus valores ajustados, no se observa una tendencia anormal que indique una
mala adecuación del modelo. Los residuos están distribuidos aleatoriamente alrededor de cero, lo que sugiere
independencia. d. En la gráfica de residuos estandarizados versus orden de las observaciones, se muestra un
patrón aleatorio alrededor de la línea central. No se observa una tendencia ascendente o descendente de las
observaciones que indique una mala adecuación del modelo.
Basándose en este análisis, se concluye que la varianza es adecuada y que el modelo no presenta anomalías
significativas en los resultados. Por lo tanto, se puede utilizar para predecir de manera más precisa la variable
de consumo de combustible.
Además, se muestra la gráfica de respuesta de mezcla (etanol-gasolina) en el consumo de combustible en la
Figura 6. Esta gráfica permite evaluar la relación entre los componentes y la respuesta utilizando el modelo
ajustado.
La gráfica de rastreo de consumo de combustible en la Figura 6 proporciona información sobre los efectos de
los componentes. Se observa que el consumo de combustible tiende a aumentar a medida que se incrementa
el etanol hasta alcanzar un máximo en E100, mientras que disminuye la concentración del segundo
componente, en este caso, la gasolina extra.
13. 1.El consumo específico de combustible aumenta proporcionalmente al porcentaje de etanol en la mezcla.
A medida que se incrementa el porcentaje de etanol, el consumo del motor también aumenta. Por ejemplo,
con una mezcla E20, el consumo aumenta aproximadamente un 7%, mientras que con una mezcla E100,
el aumento es de alrededor del 31.3% en comparación con la gasolina de 86.5 octanos.
2.Se desarrolló un modelo matemático que permite predecir el consumo de combustible para diferentes
porcentajes de etanol en la gasolina. Este modelo es aplicable para realizar pruebas reales y obtener
estimaciones precisas del consumo.
3.El incremento en el consumo de combustible se debe a la reducción en el poder calorífico de la mezcla a
medida que aumenta la concentración de etanol.
4.Durante las pruebas realizadas, el vehículo utilizado funcionó correctamente y no se observaron
anomalías cuando se utilizaron concentraciones de etanol superiores al 30%.
Como recomendaciones, se sugiere considerar el impacto en el consumo de combustible al utilizar
mezclas con alto contenido de etanol y tener en cuenta las limitaciones del poder calorífico de estas
mezclas. Además, se recomienda llevar a cabo pruebas y análisis adicionales para evaluar otros aspectos
del desempeño del motor y las emisiones de gases contaminantes en condiciones reales de uso.
