UTILIZING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT HUMAN BODY EXERGY CONSUMPTION
Date
2022-03-10
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
The American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers
(ASHRAE) defines thermal comfort as "the state of mind that conveys happiness
with the thermal environment”. Energy and Matter can scatter as a system and move
toward equilibrium with their surrounding environment, and this is referred to as
exergy in thermodynamics. Predicted Mean Vote (PMV)/Percentage of Predicted
Dissatisfied (PPD) model and adaptive thermal comfort approach are the two most
widely used methods for assessing thermal comfort. However, it is also possible to
apply the exergy notion to the human body system as an index of thermal comfort.
The relationship between a person's exergy balance and their level of thermal
comfort is that effectively dissipating heat and water from the body is essential to
human well-being. For this reason, the lowest human body exergy consumption rate
mostly gives the optimum thermal comfort level. In this thesis, an Artificial
Intelligence-based work was conducted in a room of engineering faculty of the
Atilim University, Ankara, Turkey, with an occupant being inside the room to obtain
the best condition for his exergy and thermal comfort. Human body exergy
consumption is extracted via a computer programme and environmental parameters
are measured by objective sensors. Then, an Artificial Neural Network (ANN) model
is developed in Python environment.
A back propagation and sigmoid function is used in the neural network technique. A
total of 133 data are included in the ANN model, with 75% (99 datasets) being used
for training and the remaining for testing. A Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) of 1.98 and an accurate prediction rate (R2
) of 0.91 are found under the
provided conditions, indicating a good coordination between the artificial neural
network model outputs and the human body exergy data. Simplicity, speed of
analysis, and learning from restricted data sets are all features of an ANN model over
human body exergy simulation. This thesis presents a novel concept that uses an
ANN model to determine how much exergy rate people consume (HBExC). This is
because artificial neural networks (ANNs) are the most commonly used artificial
intelligence technique in the field of buildings and thermal comfort fields. After all,
they can handle nonlinear variables' interactions rapidly and correctly, especially,
exergy concept which has complex nonlinear relationships between its variables.
Description
İNSAN VÜCUDU EKSERJİ TÜKETİMİNİ ÖNGÖRMEK İÇİN YAPAY
SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI
ÖZ: Amerikan Isıtma, Soğutma ve Ġklimlendirme Mühendisleri Derneği (ASHRAE), termal konforu "ısıl çevre ile mutluluk veren zihin durumu" olarak tanımlar. Enerji ve Madde bir sistem olarak dağılabilir ve çevreleriyle dengeye doğru hareket edebilir ve buna termodinamikte ekserji denir. Tahmini Ortalama Oy (PMV)/Öngörülen Memnuniyetsizlik Yüzdesi (PPD) modeli ve uyarlanabilir termal konfor yaklaşımı, termal konforu değerlendirmek için en yaygın kullanılan iki yöntemdir. ekserji kavramını termal konforun bir indeksi olarak insan vücudu sistemine uygulayın. Bir kişinin ekserji dengesi ile termal konfor seviyeleri arasındaki ilişki, vücuttan ısı ve suyu etkili bir şekilde dağıtmanın insan refahı için gerekli olmasıdır. Bu nedenle , en düşük insan vücudu ekserji tüketim oranı çoğunlukla optimum termal konfor seviyesini verir.Bu tezde Yapay Zeka tabanlı bir çalışma yapılmıştır. Ekserji ve termal konfor açısından en iyi koşulu elde etmek için, Atılım Üniversitesi'nin Mühendislik Fakültesi binasında içinde bir kiş olan bir odada deneyler yapılmıştır. Ġnsan vücudunun ekserji tüketimi bir bilgisayar programı aracılığıyla çıkarılmakta ve çevresel parametreler objektif sensörler ile ölçülmektedir. Daha sonra Python ortamında bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir.
ÖZ: Amerikan Isıtma, Soğutma ve Ġklimlendirme Mühendisleri Derneği (ASHRAE), termal konforu "ısıl çevre ile mutluluk veren zihin durumu" olarak tanımlar. Enerji ve Madde bir sistem olarak dağılabilir ve çevreleriyle dengeye doğru hareket edebilir ve buna termodinamikte ekserji denir. Tahmini Ortalama Oy (PMV)/Öngörülen Memnuniyetsizlik Yüzdesi (PPD) modeli ve uyarlanabilir termal konfor yaklaşımı, termal konforu değerlendirmek için en yaygın kullanılan iki yöntemdir. ekserji kavramını termal konforun bir indeksi olarak insan vücudu sistemine uygulayın. Bir kişinin ekserji dengesi ile termal konfor seviyeleri arasındaki ilişki, vücuttan ısı ve suyu etkili bir şekilde dağıtmanın insan refahı için gerekli olmasıdır. Bu nedenle , en düşük insan vücudu ekserji tüketim oranı çoğunlukla optimum termal konfor seviyesini verir.Bu tezde Yapay Zeka tabanlı bir çalışma yapılmıştır. Ekserji ve termal konfor açısından en iyi koşulu elde etmek için, Atılım Üniversitesi'nin Mühendislik Fakültesi binasında içinde bir kiş olan bir odada deneyler yapılmıştır. Ġnsan vücudunun ekserji tüketimi bir bilgisayar programı aracılığıyla çıkarılmakta ve çevresel parametreler objektif sensörler ile ölçülmektedir. Daha sonra Python ortamında bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir.
Keywords
mechanical engineering