Система прийняття рішень для забезпечення теплового комфорту
| dc.contributor.advisor | Яганов, Петро Олексійович | |
| dc.contributor.author | Хапченко, Олександр Вікторович | |
| dc.date.accessioned | 2020-01-13T08:20:08Z | |
| dc.date.available | 2020-01-13T08:20:08Z | |
| dc.date.issued | 2019-12 | |
| dc.description.abstracten | The master's thesis consists of 99 pages, which contains 27 figures, 31 tables, 42 sources are used. The relevant. Understanding the essence of thermal comfort as a function of many variables has been investigated in many scientific papers and enough models have been proposed that take into account the physiological features of the human body and its response to external factors that generate feelings of thermal comfort or discomfort. Different datasets are used to identify comfortable conditions. The choice of calculation model and data set may depend on specific tasks and conditions of use. Some models, due to their specificity, take into account only a small number of parameters that affect the sense of comfort, and their application is narrow-minded. The most widespread, due to its flexibility and complexity, which takes into account many parameters, is the PMV model, which will continue to be used. Among them stands out the model of the average rating of comfort (PMV English. "Predicted Mean Vote"). The main factors that form the thermal comfort of the PMV model are: air temperature, average radiation temperature, air velocity, humidity, the level of thermal insulation using clothing, and the level of physical activity. They are the basis for the objective definition of thermal comfort, which is enshrined in international and national standards. This has created the preconditions for the development of algorithms and commands for executive devices for automated life support systems to support the process of optimizing thermal comfort. Relationship of working with scientific programs, plans, themes. The preparation of the dissertation is connected with the implementation of research work at the Department of Design of Electronic Computing Equipment of the Faculty of Electronics of the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute". Namely “Automated thermal comfort management system”, 2018-2019, State registration number 0118U005424; The purpose of this work is to extend the functionality of automated thermal comfort management systems by modeling and classifying states based on neural networks. To achieve this goal, the following tasks were solved: -to carry out comparative analysis of methods and means of realization of modern systems "Thermal comfort"; - analyze neural network technologies to create a modern thermal comfort system; - develop a classifier of states of thermal comfort; - create a software block to form a system of commands to executable devices providing thermal comfort, and make the user interface in the LabVIEW graphical environment. The object of the study is the process of influence of environmental parameters on thermal comfort. The subject of the study research is a method of classification of PMV index based on neural network technologies. Research methods. Methods of mathematical modeling, classification, clustering, pre-selection of data for training neural network. The scientific novelty of the results of the study is as follows: - improved method for calculating the PMV thermal comfort index by computing using neural network technology; - the calculation algorithm of the PMV thermal comfort index was made, which made it possible to synthesize in the Verilog description language a circuit design. The practical significance of the obtained results is determined by the created algorithmic and software solutions for the implementation of analysis and control of the microclimate using the international standard of ergonomics of thermal environment using the technology of neural networks. Approbation of the results of the dissertation. The research materials were tested at the VII International Scientific-Practical Conference «Signal Processing and Non-Gaussian Processes», dedicated to the memory of Professor Yu.P. Kunchenko. Cherkasy: CSTU, 2019. | uk |
| dc.description.abstractuk | Магістерська дисертація складається з 99 сторінок, в якій міститься 27 рисунків, 31 таблиць, використано 42 джерел. Актуальність. Розуміння сутності теплового комфорту як функції багатьох змінних досліджувалось у багатьох наукових працях та запропоновано достатньо моделей, в яких було враховано фізіологічні особливості людського організму і його реакцію на зовнішні фактори, що формують відчуття теплового комфорту або дискомфорту. Для виявлення комфортних умов моделі використовують різні набори даних. Вибір моделі розрахунку і набору даних може залежати від конкретних завдань і умов застосування. Деякі моделі в силу своєї специфіки враховують тільки малу кількість параметрів, які впливають на відчуття комфорту, і їх застосування є вузьконаправленим. Найбільшого поширення через свою гнучкості та комплексності, що враховує безліч параметрів, отримала модель PMV, яка надалі і буде використовуватись. Поміж них виділяється модель середньою оцінки комфорту (PMV англ. «Predicted Mean Vote»). Головними чинниками, які формують тепловий комфорт по моделі PMV, є: температура повітря, середня радіаційна температура, швидкість повітряного потоку, вологість повітря, рівень теплоізоляції за допомогою одягу, рівень фізичної активності. Саме вони покладені в основу об’єктивного визначення теплового комфорту, яке закріплено у міжнародному стандарті та у національних стандартах країн. Завдяки цьому створено передумови для розробки алгоритмів і команд виконавчим пристроям для автоматизованих систем життєзабезпечення з метою підтримки процесу оптимізації умов теплового комфорту. Зв’язок роботи з науковими програмами і темами. Підготовка дисертаційної роботи пов’язана з виконанням науково-дослідної роботи (НДР) на кафедрі конструювання електронно-обчислювальної апаратури факультету електроніки Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». А саме «Автоматизована система управління тепловим комфортом», 2019 р, номер Держреєстрації 0118U005424. Метою роботи є розширення функціоналу автоматизованих систем управління теплового комфорту шляхом моделювання і класифікації станів на основі нейронних мереж. Для досягнення поставленої мети в роботі вирішувалися наступні задачі: - здійснити порівняльний аналіз методів і засобів реалізації сучасних систем «Тепловий комфорт»; - проаналізувати технології нейронних мереж для створення сучасної системи «Тепловий комфорт»; - розробити класифікатор станів теплового комфорту; - створити програмний блок для формування системи команд виконавчим пристроям, що забезпечують тепловий комфорт, та зробити інтерфейс користувача в графічному середовищі LabVIEW. Об’єктом дослідження є процес впливу параметрів зовнішнього середовища на тепловий комфорт. Предметом дослідження є метод класифікації індексу PMV на основі технологій нейромереж. Методи дослідження. Методи математичного моделювання, класифікації, кластеризації, попереднього відбору даних для навчання нейромережі. Наукова новизна отриманих результатів дослідження полягає в наступному: - удосконалено метод обчислення індексу теплового комфорту PMV за допомогою технології нейромереж; - здійснено алгоритмізацію обчислювального модулю індексу теплового комфорту PMV, що дозволило синтезувати на мові опису Verilog схемотехнічне рішення. Практичне значення отриманих результатів визначається створеним алгоритмічним та програмним рішенням реалізації аналізу та контролю мікроклімату, використовуючи міжнародний стандарт ергономіки теплового середовища з використанням технології нейромереж. Апробація результатів дисертації. Матеріали дослідження було апробовано на VII Міжднародній науково-практичній конференції «Обробка сигналів і негаусівських процесів», присвяченій пам’яті професора Ю.П. Кунченка. Черкаси: ЧДТУ, 2019. | uk |
| dc.format.page | 99 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Хапченко, О. В. Система прийняття рішень для забезпечення теплового комфорту : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Хапченко Олександр Вікторович. – Київ, 2019. – 99 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/30715 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | мікроклімат | uk |
| dc.subject | індекс теплового комфорту | uk |
| dc.subject | PMV | uk |
| dc.subject | нейромережа | uk |
| dc.subject | microclimate | uk |
| dc.subject | thermal comfort index | uk |
| dc.subject | neural network | uk |
| dc.title | Система прийняття рішень для забезпечення теплового комфорту | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Khapchenko_magistr.pdf
- Розмір:
- 3.66 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.86 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: