Predicción y control de la tasa de sudoración de ciclistas mediante el uso de un sensor virtual basado en redes neuronales
Tipo de material:![Texto](/opac-tmpl/lib/famfamfam/BK.png)
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Biblioteca Central | Memorias | M ELO I68 2012 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560900213576 | |
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Biblioteca Central | Memorias | M ELO I68 2012 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Disponible | 3560900213575 |
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incluye anexos
DISPONIBLE SOLO A TRAVES DE ACCESO ELECTRONICO DEL CATALOGO. --
Tesis ( Ing. Civil Electrónico) -- Prof. Guía: Alejandro Suárez; prof. corref.: Jaime Glaría
La presente memoria tiene como objetivo final realizar un sistema que permita controlar la tasa de sudoración de un ciclista. Para poder concretar este objetivo en esta memoria se resuelven principalmente dos problemas: diseñar un predictor de la tasa de sudoración, que permita conocer la tasa bajo cualquier condición, dentro de los márgenes definidos en el estudio, y luego diseñar un sistema de control que le permita decidir, al ciclista, la tasa de sudor que desea producir, y que según las condiciones presentadas, se le informe cuales son las acciones que debe tomar para lograr dicha tasa. Para realizar la predicción de la tasa de sudoración se desarrolla un sensor virtual que permita, basándose en variables externas e internas, determinar la tasa de sudoración producida en cierto periodo de tiempo. Las variables que se ocupan para el sensor virtual son: edad, peso, sexo, temperatura ambiente, velocidad aíre, coeficiente básico de aislamiento termal seco de la ropa, humedad relativa, ritmo cardiaco y trabajo realizado. La presente memoria no realiza estudios empíricos, por lo que para la obtención de una base de datos, que permita diseñar el predictor, se utiliza un sistema de ecuaciones existente que permite obtener valores de la tasa de sudoración en función de variables internas y externas del ciclista. Con esta base de datos se diseña una red neuronal que predice el nivel de transpiración con un error del orden de 100. Luego de tener ajustado el predictor se utiliza un modelo simple de control basado en una red inversa y un integrador que permiten controlar el sistema planteado. Este sistema permite en función de dos variables modificables por el usuario: trabajo realizado y vestimenta (coeficiente básico de aislamiento termal seco de la ropa) controlar la tasa de sudor generada.
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