[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120364-es":3,"doc-seo-120364-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},120364,549768702563,"Sage","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/8000c4aa63b76e948b?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786536092046926083",41,"Investigación e Informes","Predicción del desempeño del motor diésel - con estrategias de regresión en machine learning","La investigación desarrolla un enfoque cuantitativo y aplicado para pronosticar el desempeño de motores diésel mediante estrategias de regresión en machine learning. Se recopilan datos de un motor diésel Komatsu de 30 litros y 1200 Hp a partir de pruebas dinamométricas, midiendo potencia al freno, torque y consumo de combustible, junto con diversos parámetros operativos. Con los datos se entrena un modelo de regresión lineal múltiple en Python. Los resultados muestran alta correlación y valores de R² elevados en torque, potencia al freno y consumo instantáneo, además de determinar coeficientes del modelo aplicables a las variables de entrada. En conclusión, la regresión lineal múltiple resulta efectiva para predecir el comportamiento del motor en condiciones de prueba.","Predicción del desempeño del motor diésel usando estrategias de regresión en machine learning  \nPrediction of diesel engine performance using regression strategies in machine learning  \nRecibido: setiembre 17 de 2024 | Revisado: octubre 25 de 2024 | Aceptado: noviembre 12 de 2024  \nCésar Elías Mendoza-Suárez 1 Margarita Chevarria Moscoso2  \nrEsumEn  \nLa inteligencia artificial ha alcanzado gran potencial en el desarrollo tecnológico, especialmente en la optimización de motores de combustión interna. Esta investigación busca pronosticar el desempeño de motores diésel utilizando estrategias de regresión en machine learning. El estudio, de enfoque cuantitativo y tipo aplicado, recopila datos de un motor diésel Komatsu de 30 litros y 1200 Hp mediante pruebas dinamométricas. Se miden la potencia al freno, el torque y el consumo de combustible, monitoreando diversos parámetros operativos. Con los datos, se desarrolló un modelo de pronóstico usando regresión lineal múltiple en Python. Los resultadosmuestran una alta correlación entre los parámetros de entrada y salida, destacando la presión del múltiple de admisión como el más relevante. Las predicciones alcanzan altos valores de R²: torque (0.96), potencia al freno (0.97) y consumo instantáneo (0.98) . Se determinan también los coeficientes del modelo de regresión aplicables a los parámetros de entrada. En conclusión, los algoritmos de machine learning, específicamente la regresión lineal múltiple, son efectivos para predecir el comportamiento de motores diésel en pruebas dinamométricas.  \n1 Universidad Nacional de Ingeniería, Lima-Perú  \n2 Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima-Perú  \nCorreo electrónico de contacto: [cmendoza@uni.edu.pe](cmendoza@uni.edu.pe)  \nPalabras clave: Inteligencia artificial, Regresión lineal múltiple, Aprendizaje automático, machine learning, motor diésel, potencia, torque, consumo de combustible  \nabstract  \nArtificial intelligence has achieved great potential in technological development, especially in the optimization of internal combustion engines. This research seeks to forecast the performance of diesel engines using regression strategies in machine learning. The study, with a quantitative and applied approach, collects data from a 30-liter, 1200 HP Komatsu diesel engine through dynamometric tests. Brake power, torque and fuel consumption are measured, monitoring various operating parameters. Using the data, a forecasting model was developed using multiple linear regression in Python. The results show a high correlation between the input and output parameters, highlighting the intake manifold pressure as the most relevant. The predictions reach high R² values: torque (0.96), brake power (0.97) and instantaneous consumption (0.98) . The coefficients of the regression model applicable to the input parameters are also determined. In conclusion, machine learning algorithms, specifically multiple linear regression, are effective in predicting the behavior of diesel engines in dynamometric tests.  \nKeywords: Artificial intelligence, Multiple linear regression, machine learning, diesel engine, power, torque, fuel consumption  \n© Los autores. Este artículo es publicado por la Revista Campus de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres. Este artículo se distribuye en los términos de la Licencia Creative Commons Atribución No-Comercial – Compartir-Igual 4.0 Internacional ([https://creativecommons.org/licenses/ CC-BY](https://creativecommons.org/licenses/ CC-BY)), que permite el uso no comercial, distribución y reproducción en cualquier medio siempre que la obra original sea debidamente citada. Para uso comercial contactar a: [revistacampus@usmp.pe](revistacampus@usmp.pe).  \n[https://doi.org/10.24265/campus.2024.v29n38.11](https://doi.org/10.24265/campus.2024.v29n38.11)  \n| ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXIX | N. 38 | PP. 407-420 | julio-diciembre | 2024 |  \nCésar Elías Mend","cbCaitlFKNfP2NO2","https://ap.wps.com/l/cbCaitlFKNfP2NO2","pdf",660931,7,1,14,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Transformación de la IA en la industria automotriz\n## Aprendizaje automático y modelos predictivos\n## Parámetros de evaluación del motor diésel","[{\"question\":\"Qué objetivo persigue la investigación sobre motores diésel?\",\"answer\":\"Pronosticar el desempeño de motores diésel mediante estrategias de regresión en machine learning, usando datos de pruebas dinamométricas.\"},{\"question\":\"Qué datos y parámetros se recopilan en el estudio?\",\"answer\":\"Se mide potencia al freno, torque y consumo de combustible, además de monitorear diversos parámetros operativos del motor.\"},{\"question\":\"Qué modelo de machine learning se desarrolla y cuáles son sus resultados principales?\",\"answer\":\"Se implementa regresión lineal múltiple en Python. 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