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El objetivo de este estudio es mejorar el confort térmico y la calidad del aire interior con el modelo de sistema de inferencia difusa basado en red adaptativa (ANFIS) y el algoritmo mejorado de optimización por enjambre de partículas (PSO). Se propone un método para optimizar los parámetros de climatización y la distancia de instalación. La metodología se demuestra mediante un caso prototipo, que corresponde a un laboratorio típico de colegios y universidades. Se establece un modelo de laboratorio y se obtiene información del campo de flujo simulado con el software CFD. Posteriormente, se emplea el modelo ANFIS en lugar del modelo CFD para predecir los parámetros del flujo interior, y se utiliza la base de datos CFD para entrenar los "metamodelos" de entrada-salida de la RNA para la optimización posterior. Con el algoritmo PSO mejorado y el método de secuencia estratificada, se optimizan las funciones objetivo. Las funciones comprenden PMV, PPD y edad media del aire. La distancia óptima de instalación se determina con el modelo hemisférico. Los resultados muestran que la mayoría del personal obtiene un grado satisfactorio de confort térmico y que el método propuesto puede reducir significativamente el coste de construcción de un dispositivo experimental. La metodología propuesta puede utilizarse para determinar los parámetros de suministro de aire y la posición de instalación del acondicionador de aire adecuados para conseguir un ambiente interior agradable y saludable.
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