Métodos númericos para resolución de estrategias de carrera basadas en pacing o ritmo

Bycicle is a human traction vehicle thus its optimal dynamic depends on cyclist factors such as physical performance and muscular capacity. For this reason, in clyclism several strategies has been developed in order to complete a track in the minimum posible time, considering different variables as...

Full description

Autores:
Angulo Calderón, Manuel David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51604
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/51604
Palabra clave:
Ciclismo
Python (Lenguaje de programación para computadores)
Fuerza y energía
Biomecánica
Matrices (Matemáticas)
Matemáticas en procesamiento electrónico de datos
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Ingeniería
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description Bycicle is a human traction vehicle thus its optimal dynamic depends on cyclist factors such as physical performance and muscular capacity. For this reason, in clyclism several strategies has been developed in order to complete a track in the minimum posible time, considering different variables as incidence of wind, elevation profile and physiological parameters of the athlete. Actually, strategies of drag coefficient reduction, bycicle change and optimal power distribution also known as Pacing, which is the subject matter of this research. Two optimal control methods are introduced to analyze the pacing strategy behavior on constant and variable elevation profiles dnd by this way, analyze power, velocity and anaerobic energy reserve delivery. Consequently, the first method based on Matlab uses an the steepest descent resolution while the second one is developed on Pyomo which is a programming language rooted on Python. It is found several advantajes and disadvantajes between this two methods of resolution. While Pyomo is powerful in definition of minimum time problem statements Matlab can reduced optimal time by 1.96% but has to spent so much more computational resources.
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Actually, strategies of drag coefficient reduction, bycicle change and optimal power distribution also known as Pacing, which is the subject matter of this research. Two optimal control methods are introduced to analyze the pacing strategy behavior on constant and variable elevation profiles dnd by this way, analyze power, velocity and anaerobic energy reserve delivery. Consequently, the first method based on Matlab uses an the steepest descent resolution while the second one is developed on Pyomo which is a programming language rooted on Python. It is found several advantajes and disadvantajes between this two methods of resolution. While Pyomo is powerful in definition of minimum time problem statements Matlab can reduced optimal time by 1.96% but has to spent so much more computational resources.La bicicleta es un vehículo de tracción humana, por ende la dinámica de este está acotada por el rendimiento físico y capacidad muscular del ciclista. Por esta razón, en el ciclismo se desarrollan diferentes estrategias que permitan completar el circuito o ruta en el menor tiempo posible dado diferentes factores como la incidencia del viento, el perfil de elevación y diferentes variables fisiológicas del atleta. Actualmente, se pueden encontrar estrategias de reducción de coeficiente de arrastre aerodinámico, cambio de bicicleta y estrategias de distribución optima de potencia o Pacing, que es objeto de estudio de este trabajo. A través de esta investigación, se desarrollan dos métodos de control óptimo para la resolución de estrategias de Pacing o ritmo en rutas que presentan gradiente variable y constante. De esta manera se analiza el comportamiento de la dinámica optima sujeta a entrega de potencia, velocidad y reserva de energía anaeróbica del ciclista. En ese orden de ideas, el primer método de resolución se desarrolla en el software Matlab y se implementa un método de gradiente, mientras que el segundo es desarrollado con el lenguaje Pyomo que se encuentra basado en Python. Se encuentra que estos dos métodos brindan diferentes ventajas y desventajas para resolución de problemas de tiempo mínimo. Por su parte, Pyomo brinda ventajas al momento de planteamiento de problemas de control optimo y dinámicas de estado, sin embargo, no permite el control sobre la cantidad de iteraciones para optimizar el problema de tiempo mínimo, además de presentar oscilaciones que pueden llegar a ser no viables para casos reales. Por otro lado, el método de gradiente Steepest Descent aunque presenta mayor complejidad y mayores tiempos para resolución, puede generar perfiles de entrega de potencia que pueden reducir el tiempo de carrera en un 1.96% respecto al primer método.Ingeniero MecánicoPregrado62 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaMétodos númericos para resolución de estrategias de carrera basadas en pacing o ritmoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPCiclismoPython (Lenguaje de programación para computadores)Fuerza y energíaBiomecánicaMatrices (Matemáticas)Matemáticas en procesamiento electrónico de datosCálculo numéricoIngeniería201715930Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=duh26OUAAAAJvirtual::1730-10000-0002-7402-1862virtual::1730-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000277444virtual::1730-19abd986f-aac5-4bb9-9b65-c60714bf601fvirtual::1730-19abd986f-aac5-4bb9-9b65-c60714bf601fvirtual::1730-1ORIGINAL23319.pdfapplication/pdf2102438https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4ce2bcfe-5266-4851-8316-d29553314e01/download2ed83e5f8ae4b55505ffcb13a3fd9f8cMD51TEXT23319.pdf.txt23319.pdf.txtExtracted texttext/plain78294https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/71ca87df-8e2c-43d5-ae89-336520633f91/download95692a94fe311b57543112135dee5234MD54THUMBNAIL23319.pdf.jpg23319.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6694https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/705b7a9e-0e6c-432f-9c3f-e33f55836d0f/downloadc506286693c0cc2c93b6ba95fcb50d16MD551992/51604oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/516042024-03-13 12:01:58.12https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co

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