Abstract Introduction: Due to the hypotheses set out in the equations for the design of hydraulic structures, the flow does not follow a real behavior; therefore, it is necessary to build physical and numerical models to obtain adequate results. Objective: To obtain the characteristic curve of the real behavior of the transition zone of a culvert with inlet control, as well as the mathematical models of the hydraulic operation. Methodology: The experiment was carried out in a physical model built and instrumented with two sensors: an HC-SR04 for measuring the water level and an FS400a for the discharge. The inlet discharge was varied with a gate valve to obtain the characteristic curve. By means of least-squares fitting, the mathematical models for the weir, transition, orifice and overall operation zones were obtained. Results: The characteristic curve of the system was fitted to a third degree polynomial. The global model Q = f(H) ranged from 0.066 to 0.286 m, where 25 % of the water surface heights (0.066 < H ≤ 0.117 m) behaved as a weir, 23.53 % (0.117 < H ≤ 0.165 m) as a transition zone and 51.47 % (0.165 < H ≤ 0.286 m) as an orifice, obtaining in all cases an R2 > 0.98. Study limitations: The models obtained can only be scaled in culverts with geometry similar to the physical model studied. Originality: We worked with experimental data and the weir-orifice transition model. Conclusions: The transition zone presented a curved trend, although the linear model, found in the literature, only loses 0.2 % accuracy.

Resumen Introducción: Debido a las hipótesis planteadas en las ecuaciones para el diseño de estructuras hidráulicas, el flujo no sigue un comportamiento real; por ello, es necesario construir modelos físicos y numéricos para obtener resultados adecuados. Objetivo: Obtener la curva característica del comportamiento real de la zona de transición de una alcantarilla con control de entrada, así como los modelos matemáticos del funcionamiento hidráulico. Metodología: El experimento se realizó en un modelo físico construido e instrumentado con dos sensores: un HC-SR04 para medir el nivel del agua y un FS400a para el caudal. Se varió el caudal de entrada con una válvula de compuerta. Para obtener la curva característica. Mediante el ajuste por mínimos cuadrados se obtuvieron los modelos matemáticos para las zonas de vertedor, transición, orificio y funcionamiento global. Resultados: La curva característica del sistema se ajustó a un polinomio de grado tres. El modelo global Q = f(H) varió de 0.066 a 0.286 m, en donde el 25 % de las alturas de la superficie del agua (0.066 < H ≤ 0.117 m) se comportó como vertedor, el 23.53 % (0.117 < H ≤ 0.165 m) como zona de transición y el 51.47 % (0.165 < H ≤ 0.286 m) como orificio, obteniendo en todos los casos una R2 > 0.98. Limitaciones del estudio: Los modelos obtenidos sólo pueden ser escalados en alcantarillas con geometría semejante al modelo físico estudiado. Originalidad: Se trabajó con datos experimentales y el modelo de transición vertedor-orificio. Conclusiones: La zona de transición presentó una tendencia curva, aunque el modelo lineal, encontrado en la literatura, sólo pierde un 0.2 % de precisión.

RESUMO A produção de coelhos em sistemas intensivos é importante para a economia da região central do México, onde os criadores usam instalações rústicas para produção. O acondicionamento climático nesse tipo de instalação ocorre, basicamente, por ventilação natural; no entanto, a arquitetura desses galpões é fator limitante para uma ventilação eficiente. Neste trabalho foi usada Dinâmica Computacional de Fluido para analisar o desempenho da ventilação natural em um típico galpão de 24 x 4 x 4,8 m construído na parte central do México. Foi usada uma densidade de 20 coelhos m-2 para as simulações. O galpão tinha dois lados de ventilação de 1.2 m de altura desde o solo. Os resultados indicaram taxas de câmbio de 0,052 e 2,9 x 10-4 m3 m-2 s-1 quando se simulou a direção do vento em ortogonal e paralelo às saídas de ar resultando em zero de concentração sobre as gaiolas; porém uma acumulação de gás ocorreu abaixo das gaiolas devido a uma distribuição não uniforme do ar. Com base nos resultados foram realizadas modificações na arquitetura das instalações, incluindo a abertura de entrada de vento na parte inferior do galpão. Tais modificações permitiram diminuir, notoriamente, os gradientes de concentração térmica e amoníaco.

ABSTRACT Rabbit barns are of economic importance in central Mexico, where rabbit breeders use rustic buildings for production. In such barns, climate conditioning is mostly based on natural ventilation (NV) where the lack of a well-designed NV system may be a limiting factor. In this study, computational fluid dynamics was used to analyse the performance of the NV system in a 24 x 4 x 4.8 m typical Central Mexico rabbit barn with a density of 20 rabbits m-2 of cage. The barn included both side vents at 1.2 m in height from the ground. Results indicated exchange rates of 0.052 and 2.9 x 10-4 m3 m-2 s-1 when the wind direction was simulated as orthogonal and parallel to the side vents, respectively, suggesting the orthogonal direction favoured the exchange rate. However, such conditions produced an accumulation of ammonia underneath the rabbit cages. Thus, a design modification including a lower inlet vent was analysed. Such modification substantially decreased the concentration gradients of temperature and ammonia.

The calibration of dynamic models for crop growth and development with parameter ranges generates imprecise estimations and erroneous predictions of the model when estimation is used by least squares or maximum likelihood. The present study shows the use of global methods of optimization for resolving this problem. A comparison is presented of the performance of an evolutionary algorithm (Differential Evolution, DE) and two that are bio-inspired: Cuckoo Search (CS) and Modified Cuckoo Search (MCS). The test problem was to estimate the 25 parameters of the model for potential crop growth SUCROS (a Simple and Universal Crop growth Simulator).The data used was obtained from an experiment of growth of a husk tomato crop (Physalis ixocarpa Brot. Ex Horm.) carried out at Chapingo, Mexico. The objective was to determine which algorithm generates values for the parameters of the model that make it possible to obtain the most precise predictions. An ANOVA was performed to statistically evaluate the efficiency and effectiveness of the proposed algorithms. Results showed a better performance of the standard DE algorithm (DE/rand/1/ bin) in terms of efficiency and effectiveness to converge to an optimum solution. The bio-inspired algorithms showed good performance; therefore, they are reliable and can be applied in the estimation of parameters of crop models.

La calibración de modelos dinámicos para crecimiento y desarrollo de cultivos con rangos de parámetros, genera estimaciones imprecisas de estos y predicciones erróneas del modelo cuando se usa estimación por mínimos cuadrados o máxima verosimilitud. El presente estudio muestra el uso de métodos globales de optimización para resolver este problema. Se presenta una comparación del desempeño de un algoritmo evolutivo (Evolución Diferencial, DE) y dos bio-inspirados: Búsqueda Cuco (CS) y Búsqueda Cuco Modificado (MCS). El problema prueba fue estimar los 25 parámetros del modelo para crecimiento potencial de cultivos SUCROS (a Simple and Universal CROp growth Simulator). Los datos se obtuvieron de un experimento de crecimiento de un cultivo de tomate de cáscala (Physalis ixocarpa Brot. ex Horm.) realizado en Chapingo, México. El objetivo fue determinar qué algoritmo genera valores para los parámetros del modelo que permitan lograr las predicciones más precisas. Se realizó un ANDEVA para evaluar estadísticamente la eficiencia y efectividad de los algoritmos propuestos. Los resultados mostraron un desempeño mejor del algoritmo DE estándar (DE/rand/1/ bin) en términos de eficiencia y eficacia para converger a una solución óptima. Los algoritmos bio-inspirados mostraron buen desempeño, por lo cual son confiables y se pueden aplicar en la estimación de parámetros de modelos de cultivos.