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dc.contributor.advisor | Novella Rosa, Ricardo | es_ES |
dc.contributor.advisor | Bares Moreno, Pau | es_ES |
dc.contributor.author | Bosch Alonso, Vicente | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-07-29T14:47:06Z | |
dc.date.available | 2021-07-29T14:47:06Z | |
dc.date.created | 2021-07-13 | |
dc.date.issued | 2021-07-29 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/170890 | |
dc.description.abstract | [ES] En este trabajo se plantea un modelo basado en redes neuronales supervisadas adaptativas para identificar y predecir el comportamiento de distintos parámetros de un motor térmico, realizando el desarrollo, entrenamiento de la red neuronal y validación del modelo mediante el programa Matlab. El algoritmo propuesto puede ser ejecutado en tiempo real y permite la adaptación del sistema, permitiendo así predecir el comportamiento del motor, incluso cuando ocurren fallos, envejecimiento o dispersión en la fabricación. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] It this work, a model based on adaptative supervised neuronal networks is proposed to identify and predict the behaviour of different parameters on a reciprocrating engine, performing the development, training of the neuronal network and validation of the model through MATLAB. The proposed algorithm can be executed in real time and allows the adaptation of the system, predicting the behaviour of the engine, even if there are failures, aging or manufacturing dispersion. | es_ES |
dc.description.abstract | ]CA] En aquest treball es planteja un model basat en xarxes neuronals supervisades adaptatives per identificar i predir el comportament de distints paràmetres de un motor tèrmic, realitzant el desenvolupament, entrenament de la xarxa neuronal i validació del model mitjançant el programa MATLAB. El algoritme proposat pot se executat en temps real i permet l’adaptació del sistema, permitent així predir el comportament del motor, inclòs quan ocorren falles, envelliment o dispersions a la fabricació. | es_ES |
dc.format.extent | 88 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales adaptativas | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Optimización | es_ES |
dc.subject | Motor de combustión interna alternativo | es_ES |
dc.subject | Adaptative neuronal networks | es_ES |
dc.subject | Artificial intelligence | es_ES |
dc.subject | Optimization | es_ES |
dc.subject | Reciprocating internal combustion engine. | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERIA AEROESPACIAL | es_ES |
dc.subject.classification | MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials | es_ES |
dc.title | Desarrollo de un modelo basado en redes neuronales adaptativas para optimizar el funcionamiento de la nueva generación de MCIA | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Máquinas y Motores Térmicos - Departament de Màquines i Motors Tèrmics | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Bosch Alonso, V. (2021). Desarrollo de un modelo basado en redes neuronales adaptativas para optimizar el funcionamiento de la nueva generación de MCIA. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/170890 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\145105 | es_ES |