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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorManuel Toledano Ayalaes_ES
dc.creatorYajaira Ilse Curiel Razoes_ES
dc.date2011-05-
dc.date.accessioned2018-12-13T21:35:39Z-
dc.date.available2018-12-13T21:35:39Z-
dc.date.issued2011-05-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/332-
dc.descriptionEn las últimas 4 ó 6 décadas se han realizado muchas investigaciones a lo largo y ancho del mundo. Para encontrar el cómo mantener la temperatura adecuada dentro de edificios o viviendas. Para que el ambiente sea más cómodo para los usuarios o habitantes. En la Universidad Autónoma de Querétaro se realizó un proyecto en los salones de clases del edificio H (área de posgrado) de la facultad de ingeniería. Éste edifico cuenta de 6 salones de clases. Para el estudio se seleccionaron las áreas 1, 3, 5 y 6. Teniendo diferente cubierta en el techo cada una. Para conocer el comportamiento de la temperatura interior de dichos salones con sus respectivas cubiertas se planteó el desarrollo de este trabajo. Teniendo como objetivo principal el diseñar e implementar un sistema de adquisición de datos de 2 parámetros ambientales (temperatura y humedad relativa) y el modelo predictivo mediante redes neuronales artificiales para conocer el comportamiento de la temperatura interna de las aulas con un 1ºC máximo de diferencia pronosticado a los 10, 20 y 30 minutos y demostrar que con dicho sistema se podrá tomar una acción adecuada para mantener la comodidad de los usuarios. Con éste objetivo y el cumplimiento de la hipótesis que es la comprobación mediante la adquisición de temperatura de la superficie del techo por medio de una red inalámbrica de sensores en combinación con una RNA se permite predecir el comportamiento térmico dentro de un inmueble. Para realizar y cumplir ésta hipótesis y objetivo se realizaron los sistemas de adquisición de datos, en los cuales se encuentra el sistema de comunicación inalámbrica ZigBee. Esta tecnología ayuda a la comunicación de los nodos o elementos terminales con la computadora central, en donde se procesan los datos muestreados de los 8 sensores. De los cuales se colocaron 2 en cada salón, uno al interior y otro en el exterior. Los datos muestreados son las entradas en la red neuronal artificial para poder predecir la temperatura a los 10, 20 y 30 minutos de cada salón de clases. Aunado a eso se hizo un análisis de la varianza en una vía de los datos de cada tipo de salón de clases y un análisis de estadística descriptiva. Esté estudio ayudo para concluir que el techo verde en época de otoño e invierno tiene un comportamiento similar a un techo con cartón asfaltico pintado de rojo.es_ES
dc.descriptionIn the last 4 or 6 decades have done much research throughout the world? Find out how to maintain proper temperature inside buildings or houses. Make the environment more comfortable for the users or residents. In the Autonomous University of Queretaro was realized a project in the classrooms of building H in the engineering faculty. This building has 6meeting rooms for classes. Were selected for this research the areas 1, 3, 5 and 6. Having different cover on the roof each one. To understand the behavior of the internal temperature of these rooms with their respective covers are raised by the development of this work. Its main objective is to design and implement a data acquisition of 2 parameters (temperature and humidity) and the predictive model using artificial neural networks to understand the behavior of the internal temperature of the classroom with a 1 º C maximum difference predicted at 10, 20 and 30 minutes and prove that such a system can take appropriate action to maintain the convenience of users. With this aim and the hypothesis that compliance is verified by the acquisition of surface temperature of the roof by means of a wireless sensor network in combination with an ANN is to predict the thermal behavior inside a building. To make and complete this scenario and target were conducted data acquisition systems, where is the wireless communication system ZigBee. This technology helps the communication of nodes or elements with the central computer terminals, where the sampled data are processed from 8 sensors. Of which 2 were placed in each classroom, one inside and one outside. Sample data are inputs in the neural network to predict the temperature at 10, 20 and 30 minutes of each classroom. In addition to that was done an analysis of variance in the data path of each type of classroom and an analysis of descriptive statistics. This study helps to conclude that the green roof during autumn and winter has a behavior similar to a roof with roofing felt painted red.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectArtificial neural networkes_ES
dc.subjectRed inalámbrica de sensoreses_ES
dc.subjectRed neuronal artificiales_ES
dc.subjectTemperaturaes_ES
dc.subjectTemperaturees_ES
dc.subjectWireless sensor networkes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleMonitoreo del comportamiento térmico de distintos recubrimientos en techos mediante el uso de una red inalámbrica de sensor (WSN) para la predicción de temperatura con redes neuronaleses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorCURY810905MDFRZJ07es_ES
dc.contributor.identificadorTOAM790213HHGLYN06es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Instrumentación y Control)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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