Un ejemplo de la aplicación del comportamiento de fluidos es el monitoreo y predicción de fenómenos atmosféricos a gran escala, como huracanes y depresiones tropicales, utilizando modelos matemáticos que representan las condiciones físicas atmosféricas, y apoyados en información satelital.

Las áreas de termofluidos y energía han sido las beneficiadas por los avances en materia espacial, siendo actualmente fuente de proyectos de investigación por parte de la Universidad Veracruzana (UV). Un ejemplo de la aplicación del comportamiento de fluidos es el monitoreo y predicción de fenómenos atmosféricos a gran escala, como huracanes y depresiones tropicales, utilizando modelos matemáticos que representan las condiciones físicas atmosféricas, y apoyados en información satelital. Éste fue el caso del huracán Karl (Veracruz, sep. 17, 2010), a partir del cual fue posible predecir su llegada a tierra (figuras 3 y 4).

El Grupo de termofluidos y energía de la UV también trabaja en el desarrollo y construcción de sistemas de propulsión. En específico, mediante el análisis de los turborreactores que han permitido mejorar los componentes de las turbinas de gas aerodinámicamente, y con la implementación de nuevos materiales, se ha logrado una reducción considerable en el consumo de combustible.³ Un ejemplo de este tipo de estudio se muestra en la figura 5, donde vemos el estudio en CFD (Computational Fluid Dynamics, por sus siglas en inglés) de un quemador utilizado en una cámara típica de combustión.

Una de las áreas de mayor importancia es el Desarrollo de sistemas electromagnéticos, la cual incluye: sistemas de comunicación, monitoreo, rastreo y percepción remota, entre otros rubros.

Una de las áreas de mayor importancia es el Desarrollo de sistemas electromagnéticos, la cual incluye: sistemas de comunicación, monitoreo, rastreo y percepción remota, entre otros rubros. La innegable necesidad del uso de este tipo de tecnologías ha impulsado ampliamente el desarrollo de nuevos sistemas de menor costo y tamaño.

El Instituto de Física y el Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico de la UNAM han desarrollado sistemas electromagnéticos basados en la Spin Wave Technology o Tecnología de Ondas de Spin (tecnología basada en la propagación de cambios del orden magnético en diferentes materiales, figura 6), mediante la cual se reduce las pérdidas energéticas al operar a altas frecuencias, lo que permite desarrollar dispositivos de microondas para el procesamiento de señales.

Esta tecnología también es muy útil para el desarrollo de sistemas de ultra alta frecuencia (bandas C, Ku, Ka, U y V, bandas que cubren el espectro electromagnético desde 4 hasta 75GHz). Es posible construir codificadores de fase, filtros, etc., que presentan significativas ventajas con respecto a los basados en circuitos integrados. ⁴

El éxito de un proyecto espacial, desde el ámbito de las antenas, requiere un eficiente diseño electrónico y mecánico, el estudio y desarrollo de nuevos materiales y la implementación de infraestructuras de fabricación, pruebas y medidas.

La creciente demanda y la necesidad de mayores prestaciones por parte de los sistemas espaciales convierten las antenas y los sistemas asociados en un nicho de oportunidad que constituye un primer paso para el desarrollo futuro de sistemas espaciales completos.⁵ Las aplicaciones de las antenas son muy variadas, incluyendo, por ejemplo, sondas espaciales para misiones científicas de estudio del universo, satélites meteorológicos y de observación de la Tierra, prevención y gestión de desastres, radares de apertura sintética (SAR, por sus siglas en inglés), sistemas de posicionamiento global y de gestión de tráfico aéreo, radiotelescopios, pico y nanosatélites, y por supuesto satélites geoestacionarios de telecomunicaciones, incluidas las estaciones terrestres, entre muchas otras aplicaciones.

Con el aumento en el número de misiones, las especificaciones para las antenas se vuelven cada vez más variadas y estrictas, requiriéndose mayores anchos de banda, mayor eficiencia, estructuras más ligeras y de sencillo despliegue, etc. La conclusión exitosa de un proyecto espacial, desde el ámbito de las antenas, requiere un eficiente diseño electrónico y mecánico, el estudio y desarrollo de nuevos materiales, y la implementación de infraestructuras de fabricación, pruebas y medidas.

Entre las nuevas tecnologías de antenas, se puede mencionar agrupaciones o arreglos reflectantes, mejor conocidos como reflectarrays (por su nombre en inglés),⁶ los cuales están compuestas por una agrupación de elementos, generalmente metálicos, que refleja el campo incidente desde un alimentador primario (una bocina o corneta), introduciendo un desfase cuyo valor se ajusta en función de la posición de cada elemento y el diagrama de radiación que se quiere generar. Este tipo de antena combina las principales características de las agrupaciones o arreglos convencionales y los reflectores parabólicos. La figura 7 muestra la arquitectura típica de este tipo de antenas.⁷ La tecnología utilizada ofrece la posibilidad de implementar dispositivos que permiten controlar electrónicamente la fase del campo reflejado en cada elemento del arreglo (la amplitud está impuesta por la iluminación del alimentador). Como ejemplo de dichos dispositivos, se puede mencionar los diodos tanto varactores como PIN, los conmutadores basados en MEMS, sustratos de cristal líquido, etc. En estos temas se encuentra trabajando la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), con la participación activa de la UNAM, a través del programa de doctorado conjunto en Telecomunicación UNAM-UPM y el apoyo financiero del Conacyt, la Agencia Espacial Europea (ESA), la Comisión Europea y el Ministerio Español de Ciencia e Innovación.

El diseño y construcción de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicles), ha experimentado un excepcional impulso durante los últimos años..

El diseño y construcción de Vehículos Aéreos no Tripulados (Unmanned Aerial Vehicles, UAV, por sus siglas en inglés) ha experimentado un excepcional impulso durante los últimos años. Este acelerado desarrollo ha sido motivado, principalmente, por sus incomparables ventajas en misiones de alto riesgo y de elevada maniobrabilidad aunadas al insignificante costo de diseño, desarrollo y explotación de los UAV.

Una parte primordial del control es la estimación del estado del UAV, el cual se puede realizar usando el filtro de Kalman,⁸ así como la definición de trayectorias, las cuales se resuelven mediante métodos de planificación, como los sistemas de Liouvillian. ⁹

El Instituto de Física y el Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico de la UNAM diseñan y desarrollan vehículos aéreos no tripulados para aplicaciones de vigilancia y percepción remota utilizando estos métodos.

Percepción remota es la técnica para obtener e interpretar información a distancia, mediante sensores sin contacto físico con lo observado; los blancos en estudio: objetos, gases o escenas naturales.

La percepción remota es la técnica para obtener e interpretar información a distancia, usando sensores que no tienen contacto físico con el objeto observado; los blancos en estudio pueden ser objetos, gases o escenas naturales. La técnica tiene múltiples propósitos, incluidos: realización y actualización de mapas, pronósticos meteorológicos, monitoreo de gases en la atmósfera, mitigación de desastres causados por fenómenos naturales y aplicaciones militares.

Entre las aplicaciones, este monitoreo permite realizar estudios dirigidos a la evaluación de las causas y efectos ocasionados por el calentamiento global en México (figura 8),¹⁰,¹¹ elaboración de modelos para simular la respuesta electromagnética de la vegetación y detección de objetos ocultos en vegetación densa tales como casas pequeñas o vehículos,¹² así como estimar las concentraciones en las exhalaciones volcánicas de cenizas y gases (figura 9),¹³ para prevención civil y aeronáutica, entre muchísimas más.

Por ser tan vastas las aplicaciones de percepción remota, el procesamiento de gran cantidad de datos requiere el desarrollo de software especializado y, para fines prácticos, estos software pueden clasificarse en procesamiento de datos y procesamiento de imágenes.

Por ser tan vastas las aplicaciones de percepción remota, el procesamiento de gran cantidad de datos requiere el desarrollo de software especializado y, para fines prácticos, estos software pueden clasificarse en procesamiento de datos (dentro de éste, se puede mencionar algoritmos basados en redes neuronales o algoritmos genéticos)¹⁴ y procesamiento de imágenes. El principal módulo de estos algoritmos es el que contiene la fase de aprendizaje, el cual consiste en guardar en memoria los diferentes casos que se pueden presentar, permitiendo al algoritmo una toma de decisión autónoma.

Otro tipo de procesamiento es el llamado técnicas de filtrado, ¹⁵ consistente en la actualización de ciertos parámetros para acercarse a un valor o punto, y es en el Instituto Politécnico Nacional donde se desarrolla tecnologías de percepción remota y del software para su implementación satelital.

Uno de los factores que ayudarán al desarrollo de nuevos tópicos es sin duda el establecimiento de grupos multiinstitucionales altamente capacitados.

El desarrollo de nuevos tópicos permitirá desde la concepción de equipos como propulsores de cohetes hasta la fabricación de microcomponentes satelitales, mediante el establecimiento de grupos altamente capacitados multiinstitucionales para impulsar estas tecnologías en nuestro país. Sólo de esta manera acortaremos la brecha tecnológica y nos convertiremos en un país capaz de comenzar su propia exploración espacial.

1. A. Valera-Medina, N. Syred, A. Griffiths. “Visualization of Isothermal Large Coherent Structures in a Swirl Burner”. Combustion and Flame, 156, 9, (2009): pp. 1723-1734.

2. A. Valera-Medina, N. Syred, M. Abdulsada. “Flashback Analysis in Tangential Swirl Burners”. Ingeniería, Investigación y Tecnología, 12, 4, (2011): pp. 489-499.

3. M. O. Vigueras-Zúñiga. “Analysis of Gas Turbine Compressor Fouling and Washing On-Line”. PhD Thesis, Chapter 4, Cranfield University, UK, 2008.

4. Y. Y. Song, C. L. Ordóñez-Romero, M. Wu. “Millimeter Wave Notch Filters Based on Ferromagnetic Resonance in Hexagonal Barium Ferrites”. Applied Physics Letters 95, (2009): 142506.

5. E. Carrasco, M. Arrebola, J. Encinar, M. Barba. “Antenas para misiones espaciales”. Tercer Foro de Consulta de la Agencia Espacial Mexicana, Ensenada, México, 2010.

6. J. Huang, J. A. Encinar. “Reflectarray Antennas”. EUA: Wiley & Sons, 2008.

7. E. Carrasco, M. Barba, J. A. Encinar. “Bandwidth Improvement in Large Reflectarrays by Using True- Time Delay”. IEEE Trans. Antennas Propag. 56, 8, (2008): pp. 2496-2503.

8. J. Myungsoo, I. S. Roumeliotis, G. S. Sukhatme. “State Estimation of an Autonomous Helicopter Using Kalman Filtering”, 1999.

9. H. Sira-Ramírez, R. Castro-Linares, E. Liceaga-Castro. “Liouvillian Systems Approach for the Trajectory Planning-Based Control of Helicopter Models”, 2000.

10. L. T. Molina, S. Madronich, J. S. Gaffney, E. Apel, B. de Foy, J. Fast, R. Ferrare, S. Herndon, J. L. Jiménez, B. Lamb, A. R. Osornio-Vargas, P. Russell, J. J. Schauer, P. S. Stevens, R. Volkamer y M. Zavala. “An Overview of the MILAGRO 2006 Campaign: Mexico City Emissions and their Transport and Transformation”. Atmos. Chem. Phys., 10, (2010): pp. 8697-8760, doi:10.5194/acp-10-8697-2010.

11. L. Marrufo, J. Ramos A. Monsiváis-Huertero, F. González. “Soil Moisture Estimation on Tropical Region in Tabasco, Mexico, Applying Optical and Microwave Satellite Images”, Hydrology Conference, San Diego, California, USA, 2010.

12. M. Dehmollaian, K. Sarabandi. “Electromagnetic Scattering from Foliage Camouflaged Complex Targets”. IEEE Geosc. and Rem. Sens. Letters, 44, 10-1,(2006): pp. 2698-2709.

13. J. C. Jiménez-Escalona, H. Delgado-Granados, V. Realmuto. “Use of MODIS Images to Study the Eruptive Clouds from Volcán de Fuego de Colima (México) and its Applications on Volcano Monitoring”, Geofísica Internacional, 52, 2, (2011): pp. 199–210.

14. Q. Li, B.-H. Juang. “Study of a Fast Discriminative Training Algorithm for Pattern Recognition”. IEEE Trans. Neural Network, 17, 5, (2006): pp. 1212-1221.

15. A. Gelb (ed.). Applied Optimal Estimation, Ch. 4. Cambridge: The M.I.T. Press,2001, p. 371.

Sabemos que nuestros lectores gozarán poder localizar mayor información sobre los temas tratados por lo que les sugerimos consultar las siguientes páginas de Internet:

» Página Oficial de la Agencia Espacial Mexicana.

» Red de Ciencia y Tecnología Espacial de CONACYT, [http://www.redcyte.com/].

» CIATEQ Centro de Tecnología Avanzada, [http://www.ciateq.mx/].

» Universidad Veracruzana, [http://www.uv.mx/fac_ing/quienes/mecanica.html].

» Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico de la UNAM, [http://www.ccadet.unam.mx/].

» Instituto de Física de la UNAM, [http://www.fisica.unam.mx].

» Departamento de Ciencias Espaciales del Instituto de Geofísica de la UNAM, [http://www.geofisica.unam.mx/isyp/cespaciales.html].

» Gran Telescopio Milimétrico, [http://www.lmtgtm.org/].

» Universidad Politécnica de Madrid, [http://www.upm.es].