Aplicación de inteligencia artificial para el modelado energético de construcciones militares

• Martínez Torres, Javier ^[2] ; Suárez García, Andrés ^[2] ; Arce Fariña, Elena ^[2] ; Álvarez Feijoo, Miguel Ángel ^[2] ; Cacabelos Reyes, Antón ^[2] ; Fernández-Bravo Casado, Marino ^[1]
  1. [1] Escuela Naval Militar

     Escuela Naval Militar

     Pontevedra, España

     
  2. [2] Centro Universitario de la Defensa
• Localización: IV Congreso Nacional de i+d en Defensa y Seguridad DESEi+d 2016: Actas, 16, 17 y 18 de noviembre de 2016 / José Serna Serrano (dir. congr.) , María del Pilar Sánchez Andrada (dir. congr.), Ignacio Álvarez Rodríguez (dir. congr.), 2016, ISBN 978-84-946021-3-9, págs. 75-83
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el año 2012, en las cumbres de Chicago y Gales, se acordó que una de las líneas de trabajo de la OTAN sería alcanzar mejoras significativas en el ámbito de la eficiencia energética dentro de las fuerzas militares de los países miembros. Siguiendo esta línea, este trabajo tiene como objetivo el desarrollo y aplicación de modelos basados en inteligencia artificial para analizar el comportamiento térmico de edificios militares de la Armada Española. En concreto, el estudio se centró en el análisis del edificio del Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar (Marín, Pontevedra). Para la realización dicho estudio se desarrolló un modelado tridimensional del edificio, definiendo su geometría, orientación y condiciones de contorno. El modelo fue importado en un programa de simulación térmica, en el cual se incluyeron datos térmicos de la envolvente del edificio y sus sistemas de climatización. Al objeto de hacer el modelo lo más fidedigno posible, se incluyeron datos meteorológicos de la ubicación del edificio. El problema a resolver se trata de un problema de modelado de la demanda térmica del edificio en función de una serie de parámetros vinculados tanto con la edificación, como con el sistema de climatización. Así, mediante el software de simulación térmica se construirá la muestra que se utilizará para entrenar un modelo de inteligencia artificial. Posteriormente, se contrastarán los resultados producidos por este, buscando la menor tasa de error posible.