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La investigación se centra en la intersección de la ingeniería automotriz, la sostenibilidad ambiental y el modelado basado en datos. Un tema central es el desarrollo de metodologías para estimar el consumo de combustible y las emisiones contaminantes (CO, CO2, HC, NOx) en condiciones de conducción real, superando las limitaciones de las pruebas de laboratorio estandarizadas. Mediante el aprovechamiento de datos de diagnóstico a bordo (OBD-II), GPS y técnicas avanzadas de aprendizaje automático (como redes neuronales, bosques aleatorios y árboles de decisión), el trabajo caracteriza el impacto de los estilos de conducción, la topografía vial y la dinámica vehicular en la eficiencia energética. Las contribuciones clave incluyen la optimización de parámetros operativos del motor para el rendimiento en gran altitud, la clasificación de modos de transporte y el análisis de patrones de conducción para promover prácticas de eco-conducción. Además, la investigación explora la relación entre la movilidad urbana, los accidentes de tráfico y la calidad del aire, proporcionando información basada en evidencia para la planificación del transporte y la seguridad vial. El trabajo también enfatiza los aspectos didácticos de los sistemas automotrices, cerrando la brecha entre los principios teóricos de combustión y la gestión práctica del control electrónico para apoyar el desarrollo académico y profesional en el campo.

Temas Clave:

• Modelado de eficiencia de combustible y emisiones
• Emisiones en conducción real (RDE) y dinámica vehicular
• Aprendizaje automático en analítica de transporte
• Clasificación de estilos de conducción y eco-conducción
• Optimización del rendimiento del motor
• Movilidad urbana y seguridad vial