RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Air infiltration monitoring using thermography and neural networks
A1 Royuela-del-Val, Andrés
A1 Padilla Marcos, Miguel Ángel
A1 Meiss Rodríguez, Alberto José
A1 Casaseca de la Higuera, Juan Pablo
A1 Feijó Muñoz, Jesús
AB Este artículo presenta un estudio de viabilidad sobre el uso de redes neuronales multicapa para determinar el flujo de aire.Infiltración de termógrafos y, por tanto, la consiguiente fuga de energía. El método desarrollado, destinado a obtener resultados precisosEvaluación del flujo de aire de entrada a través de una abertura en la envolvente del edificio, utiliza como datos de entrada infrarrojos.Imágenes de los cambios de temperatura en una superficie de renderizado cerca de una abertura en la envolvente del edificio.La recopilación de datos de estas mediciones se puede lograr con relativa simplicidad y, por lo tanto, podría conducira un método alternativo o complementario a las formas estandarizadas de medir la infiltración basadaen prueba Blower Door, aumentando las posibilidades de seguimiento, supervisión y gestión continuade ventilación y estanqueidad del edificio. Los resultados de laboratorio muestran una precisión promedio de más del 93 % en forma instantánea.muestras y más del 98% de precisión global para secuencias. La capacidad de generalización de este método tieneTambién se han explorado y analizado varias topologías de redes neuronales.
PB Elsevier
SN 0378-7788
YR 2019
FD 2019
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/64781
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/64781
LA spa
NO Energy & Building, 2019, 191, 187-199.
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 24-dic-2024