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TREBIEN, Rodrigo; MENDES, Nathan; da Costa Oliveira, Gustavo. Algoritmos genéticos para otimização de parâmetros em sensores de conforto térmico. ENCONTRO NACIONAL DE TECNOLOGIA DO AMBIENTE CONSTRUÍDO, 9., 2007, Ouro Preto, MG.
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Resumo

Os sistemas de controle de equipamentos de climatização, baseados em conforto térmico em contraste com abordagens que consideram apenas temperatura e umidade, têm como objetivo proporcionar uma melhor qualidade térmica dos ambientes. Dentre os índices para conforto térmico, a abordagem de Fanger, isto é, o PMV (Predicted Mean Vote), tem grande destaque. Porém, a obtenção deste índice em equipamentos reais não é trivial. O primeiro motivo é a dificuldade de sensoriamento da temperatura radiante média. O segundo fato é o caráter impreciso e incerto que possui a determinação de fatores individuais como a taxa de metabolismo humano e a resistência térmica das vestimentas dos ocupantes dos ambientes. Diante destas dificuldades, ajustes e adaptações devem ser realizados e, conseqüentemente, erros sempre estarão presentes devido à estes três parâmetros. Este trabalho propõe mecanismos para obtenção de dois dos três parâmetros mais sujeitos às incertezas de medição, isto é, os fatores individuais, para que seja viável a elaboração de um sensor de PMV. Assumindo uma escala discreta para seleção dos parâmetros individuais, este trabalho propõe e apresenta a utilização de algoritmos genéticos para obtenção de valores de escala que minimize o erro de medição.

Abstract

The HVAC control systems based on thermal comfort, in contrast with strategies that consider only temperature and humidity, provide advantages such as the improvement of the thermal quality of the built environment. Among the thermal comfort indices, the Fanger’s model (PMV) is the most used. However the attainment of this index in real equipment is considerably difficult. The first reason is the difficulty of measuring the mean radiant temperature. Second the determination of individual parameters such as human metabolic rate and the thermal resistance of clothing which have inexact and uncertain character. Due to those difficulties, adjustments and adaptations must be carried out and, consequently errors always will occur due to these three parameters. This work considers mechanisms for obtaining two of the three parameters more sensible to measurement uncertainties, so that a PMV sensor could be viable. Assuming a discrete scale for election of the individual parameters, this work considers and presents the use of genetic algorithms for attainment of values of scale that minimizes the measurement error.
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