Redes Neuronales Artificiales (Rnas) En La Predicción De Propiedades Termodinámicas Del Líquido Y Vapor De Agua Saturados

Redes Neuronales Artificiales (Rnas) En La Predicción De Propiedades Termodinámicas Del Líquido Y Vapor De Agua Saturados

Publicado 2013-06-01

Abrir | Descargar
PDF FLIP
Cómo citar
Ortega, F., Sierra, M. J., & Lopez, E. A. (2013). Redes Neuronales Artificiales (Rnas) En La Predicción De Propiedades Termodinámicas Del Líquido Y Vapor De Agua Saturados. Ingeniería E Innovación, 1(1). https://doi.org/10.21897/23460466.762
doi

https://doi.org/10.21897/23460466.762
Dimensions
PlumX
Fabian Ortega
Mauricio J. Sierra
Emiro A. Lopez
Mostrar biografía de los autores

Fabian Ortega

Ingeniero de Alimentos, Docente Universidad de Córdoba. Montería, Colombia

Mauricio J. Sierra

Ingeniero de Alimentos, Docente Universidad de Córdoba. Montería, Colombia
Las propiedades termodinámicas del líquido y vapor de agua saturados son útiles en el diseño de evaporadores, columnas de destilación, líneas de transporte de vapor e intercambiadores de calor en general, y se pueden modelar a través de ecuaciones tradicionales conocidas (Clapeyron, Clausius-Clapeyron, Antoinne, Riedel y Watson, etc.), todas ellas arrojando una sola propiedad termodinámica, razón por la cual el modelo obtenido con RNAs es importante, ya que éste correlaciona muy bien todas las variables termodinámicas con la temperatura de saturación. El objetivo de este trabajo fue modelar las propiedades termodinámicas presión de saturación, entalpía, energía interna y entropía del líquido y vapor de agua saturados por medio de RNAs. Para el desarrollo de RNAs se utilizó la herramienta Simulink de Matlab 7.5, la arquitectura usada fue MLP (perceptrón multicapa), la función de transferencia usada en las neuronas ocultas fue la sigmoidea y en las de salida fue la función lineal, el algoritmo Levenberg-Marquardt backpropagation fue usado para el entrenamiento y proceso de aprendizaje de la red. El mejor ajuste de los datos (R=0,999999, MSE=4,57) se obtuvo con la utilización de 7 neuronas ocultas en el modelo, el cual permite obtener las propiedades termodinámicas del líquido y vapor de agua saturados con sólo entrar la temperatura de saturación. Se encontró un modelo matemático de red neuronal que compite con los modelos termodinámicos tradicionales.

Visitas del artículo 1085 | Visitas PDF

Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.

Información

Tutoriales

Autores:

¿Cómo enviar un artículo?

Par evaluador:

¿Cómo evaluar un artículo?

Palabras clave

Más leídos en los últimos 30 días

Indexada y listada en
 

Sistema OJS 3.4.0.3 - Metabiblioteca |