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Evaluación termodinámica de sistemas de climatización centralizados por agua helada usando herramientas de inteligencia artificial
Se presenta el análisis de un sistema centralizado de climatización por agua helada con el objetivo de evaluar las irreversibilidades en los componentes principales del ciclo, así como la sensibilidad de este indicador ante las variaciones de las condiciones de operación. Se hace uso de redes neuronales artificiales (RNA) y algoritmos genéticos (AG), herramientas de Matlab para determinar las propiedades de los refrigerantes en cada punto del ciclo en estudio y que éstas, a su vez, interactúen con las ecuaciones que describen el comportamiento termodinámico del sistema. La temperatura del refrigerante a la salida del compresor se determina a partir de un modelo híbrido que conjuga el modelo neuronal con un algoritmo genético simple como herramienta de optimización. Como resultado final se identifican los componentes del ciclo más sensibles ante las variaciones de las condiciones de trabajo, se obtiene que el evaporador y el mecanismo de expansión, respectivamente, siguen al compresor con pérdidas exergéticas significativas, sumando entre todas 85,62% de las irreversibilidades totales del sistema, conformándose así una herramienta útil para la evaluación de tales sistemas.
Evaluación termodinámica de sistemas de climatización centralizados por agua helada usando herramientas de inteligencia artificial
Se presenta el análisis de un sistema centralizado de climatización por agua helada con el objetivo de evaluar las irreversibilidades en los componentes principales del ciclo, así como la sensibilidad de este indicador ante las variaciones de las condiciones de operación. Se hace uso de redes neuronales artificiales (RNA) y algoritmos genéticos (AG), herramientas de Matlab para determinar las propiedades de los refrigerantes en cada punto del ciclo en estudio y que éstas, a su vez, interactúen con las ecuaciones que describen el comportamiento termodinámico del sistema. La temperatura del refrigerante a la salida del compresor se determina a partir de un modelo híbrido que conjuga el modelo neuronal con un algoritmo genético simple como herramienta de optimización. Como resultado final se identifican los componentes del ciclo más sensibles ante las variaciones de las condiciones de trabajo, se obtiene que el evaporador y el mecanismo de expansión, respectivamente, siguen al compresor con pérdidas exergéticas significativas, sumando entre todas 85,62% de las irreversibilidades totales del sistema, conformándose así una herramienta útil para la evaluación de tales sistemas.
Evaluación termodinámica de sistemas de climatización centralizados por agua helada usando herramientas de inteligencia artificial
Juan Carlos Armas (Autor:in) / Margarita Lapido Rodríguez (Autor:in) / Julio Rafael Gómez (Autor:in) / Yarelis Valdivia Nodal (Autor:in)
2011
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Unbekannt
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