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La investigación se centra en dos dominios principales: la optimización del rendimiento de motores de combustión interna y el avance de metodologías pedagógicas en la educación en ingeniería. En el campo de la ingeniería mecánica y la tribología, el trabajo investiga la compleja interacción entre la viscosidad de los lubricantes, la calidad del combustible y variables operativas como la velocidad y la carga del motor, particularmente en entornos de gran altitud. Mediante el empleo de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) y técnicas estadísticas multivariantes, incluyendo el Análisis de Componentes Principales y la Detección de Puntos de Cambio, los estudios proporcionan marcos sólidos para el mantenimiento predictivo y la reducción de emisiones. Además, la investigación explora el potencial de los nanolubricantes para mejorar las propiedades tribológicas, respaldado por revisiones bibliográficas exhaustivas sobre aplicaciones de nanopartículas. Paralelamente a estas investigaciones técnicas, el trabajo aborda desafíos pedagógicos en la educación en ingeniería. Esto incluye el desarrollo de enfoques sistemáticos para diagnosticar y clasificar errores matemáticos en estudiantes, utilizando el Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) para evaluar y seleccionar modelos educativos efectivos. En conjunto, estos esfuerzos demuestran un compromiso con la mejora tanto de la eficiencia industrial como de los resultados académicos a través de metodologías basadas en datos y evidencia.

Temas Clave:

• Rendimiento y emisiones de motores de combustión interna
• Viscosidad de lubricantes y tribología
• Mantenimiento predictivo y monitoreo basado en condiciones
• Modelado estadístico multivariante
• Diagnóstico de errores matemáticos y selección de modelos pedagógicos