188 research outputs found
Utilizing Artificial Neural Network To Predict Human Body Exergy Consumption
No full textAmerikan 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. vi Sinir ağı tekniğinde bir geri yayılım ve sigmoid işlevi kullanılır. YSA modeline toplam 133 veri dahil edilmiş olup, verilerin 75% yani 99 veri seti eğitim ve geri kalanı test için kullanılmıştır. Sağlanan koşullar altında 1,98'lik bir Ortalama Mutlak Yüzdelik Hatası (MAPE) ve 0,91'lik bir doğru tahmin oranı (R2) bulunur ve bu, yapay sinir ağı modeli çıktıları ile insan vücudu ekserji verileri arasında iyi bir koordinasyon olduğunu gösterir. Basitlik, analiz hızı ve kısıtlı veri kümelerinden öğrenme, insan vücudu ekserji simülasyonu üzerindeki bir YSA modelinin avantajı olarak gösterilebilir. Bu tez, insanların ne kadar ekserji oranı tükettiğini (HBExC) belirlemek için bir YSA modeli kullanan yeni bir konsept sunmaktadır. Bunun nedeni, yapay sinir ağlarının (YSA) bina ve termal konfor alanlarında en yaygın olarak kullanılan yapay zeka tekniği olmasıdır. Sonuçta, doğrusal olmayan değişkenlerin etkileşimlerini, özellikle değişkenleri arasında karmaşık doğrusal olmayan ilişkilere sahip olan ekserji kavramını hızlı ve doğru bir şekilde ele alabilirler.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 iv 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
Thermal Comfort Investigation and Retrofitting Strategies of an Educational Building
No full textBinaların, küresel sürdürülebilir kalkınma açısından en büyük enerji tüketicilerinden biri olduğu bilinmektedir. Teknolojik gelişmeler çevre dostu binaların inşasına aktif olarak yardımcı olsa da, mevcut binalar da önemli miktarda enerji tüketiyor. En önemli yapı türlerinden biri de inceleyeceğimiz eğitimdir. Gelecek nesillere kaliteli bir eğitim verebilmek için kaliteli okul yapılarına sahip olunması gerekmektedir. Binayı birçok faktör etkilerken, ısıl konfor öğrencileri etkileyen en etkili faktördür. Termal konfor, bir insanın termal çevresi ile olan zevkini ifade eder. Hoş bir termal ortam, fiziksel ve zihinsel sağlığı destekler. Bu çalışma, bu faktörü dikkate almakta ve tasarımı yeniden inşa etmeden farklı iyileştirmeler ekleyerek eğitim binalarında ısıl konforu iyileştirme potansiyelini incelemeye çalışmaktadır. Halihazırda mevcut bir binanın analiz modeli Atılım Üniversitesi, Ankara Design Builder yazılımı kullanılarak yapılmıştır. İlk olarak orijinal kasa binası üzerinde simülasyon yapılmıştır. Daha sonra binanın modifiye edilmiş kasaları üzerinde, toplamda yedi kasa simülasyonu yapılmıştır. pencere ve çerçeve tiplerini değiştirmeyi, bir Trombe duvarı eklemeyi içerir. Yalıtım malzemesinin her seferinde üç farklı malzeme ile değiştirilmesi, güneş kollektörü eklenmesi, ayarlanan sıcaklık ve hava sızdırmazlığının değiştirilmesi ve ışık sistemlerinin led tipine dönüştürülmesi. Model, yıllık enerji tüketimi için simüle edilmiş ve sonuçlar kaydedilmiştir Bu, ilk vi güçlendirme senaryosu seçeneğiydi. Bina yöneliminin revizyonunu dikkate alan teorik bir yeniden tasarım senaryosu da oluşturuldu. Vakalar arasında karşılaştırmalı bir analiz yapılmış ve çalışma, hava sızdırmazlığının hiçbir vakadan etkilenmediğini, öğrenci ısıl konforu için en etkili durumun ise öğrenci rahatsızlık saatlerini %17 azaltan Taşyünü yalıtım malzemesi uygulaması olduğunu göstermiştir. CO2 emisyonlarını azaltmak ve enerji tüketimini azaltmak için en etkili olurken, hava sızdırmazlığı hiçbir durumdan etkilenmedi. ve güneş kollektörü uygulamak en pahalı durumdu.In terms of global sustainable development, buildings are one of the largest energy consumers. Although technology advancements actively assist in constructing environmentally friendly buildings, current structures still consume a large amount of energy. Thus, we shall investigate educational facilities, one of the essential architectural types. It is vital to establish high-quality school structures to give a high-quality education to future generations. While numerous factors influence the building, thermal comfort significantly impacts the pupils. The pleasure a person feels in their thermal environment is thermal comfort. A suitable temperature environment aids physical and mental well-being. This study considers these aspects and attempts to evaluate the possibility of improving thermal comfort in educational buildings by making minor changes to the architecture rather than reconstructing them. At Atilim University in Ankara, Turkey, Design-Builder Software assessed an existing building model. The simulation was then run on the building's adjusted cases, totally seven retrofitting cases. Changing the window and frame types, as well as installing a Trombe wall, are some of the retrofitting options. In addition, the insulation material was replaced with three different materials in each case. A solar collector was added, the set temperature and airtightness were changed, and the light systems were changed to the led type. The Design-Builder ran the model for annual energy usage and recorded the result considering the building's modification. We iv conducted a comparative examination of the cases. The most compelling case for student thermal comfort was the use of Rockwool insulating material, which reduced student discomfort hours by 17% and was also the most effective for lowering CO2 emissions and energy consumption, none of the instances affected airtightness. Furthermore, using a solar collector was the most expensive choice
Investigation of the Effects of Mood States on Users' Thermal Comfort
No full textKişiler yaşamları boyunca zamanlarının %90'ını iç mekanlarda geçirmektedir. Bu sebeple iç ortamlarda kişilerin termal konforunun sağlanması büyük önem taşımaktadır. Bununla beraber termal konforun sağlanabilmesi termal konforun doğru ölçülmesi ile mümkündür. Ancak termal konfor ölçümünün doğruluğu büyük bir sorun teşkil etmektedir. Bu alanda gerçekleştirilen çalışmalar ölçülen termal konfor değerleri ile kişilerin termal duyumu arasında önemli farkların bulunduğunu ortaya koymuştur. Buna ek olarak araştırmacılar çalışmalarında, bu farkın önemli nedenleri arasında olduğu düşünülen, kişilerin psikolojisinin termal duyum üzerindeki etkisini araştırmışlardır. Çalışmalar bu alanda önemli mesafeler kat etmiş olsa da yalnızca insan bedeninin psikolojik etkenler altındaki fiziksel tepkilerini incelemekten ve aradaki bağlantının varlığını kanıtlamaktan öteye gidememişlerdir. Öte yandan kişinin duygu durumunun insan psikolojisinin önemli göstergeleri arasında olduğu bilinmektedir. Bu nedenle bu tez, kişilerin duygu durumları ile termal duyumu arasındaki ilişkiyi araştırma ve Duygu-durum Düzeltme Faktörü (DDF) adı verilen yeni bir metot sunmayı amaçlamaktadır. Bu ilişkinin açığa çıkarılması için Atılım Üniversitesi'nde bulunan bir çalışma salonunda 16 Ağustos 2021 ve 15 Nisan 2022 tarihleri arasında bir dizi deney gerçekleştirilmiştir. Duygu durum ve termal duyum arasındaki ilişkinin belirlenebilmesi için deneyler süresince Tahmini Ortalama Oy (PMV) ölçümleri ile birlikte Gerçek Ortalama Oy (AMV) ve Duygu Durum Profili (POMS) anketi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar kişilerin termal duyumlarını en fazla etkileyen duygu durum sınıflarının çok karamsar, çok iyimser ve karamsar duygu durum sınıfları olduğunu ortaya çıkartmış ve ölçüm sonuçlarından daha sıcak hissettikleri ortaya koymuştur. Ayrıca DDF değerleri çok karamsar, çok iyimser ve karamsar duygu durum sınıfları için sırasıyla -0.125, -0.114 ve -0.075 olarak hesaplanmıştır.Providing indoor thermal comfort to the users has a great importance since most of the people spend 90% of their time in interior zones. On the other hand, accurate calculation of the thermal comfort has been a problematic issue and is the first priority in providing thermal comfort. Recent studies in this field have shown that there is a vital difference between the calculated thermal comfort and thermal sensation. Additionally, researchers have investigated the effects of human psychology, which is thought to be one of the important reasons for this difference. However, ongoing studies have only addressed the physical responses of the human body under psychological disturbance. Moreover, the mood state of the people is an important parameter of the human psychology. Therefore, this thesis investigates the effect of mood states on users' thermal sensation and offers a novel 'Mood State Correction Factor (MSCF)' on the existing thermal comfort model. For this reason, a series ofexperiments wereconducted in a study hall of Atılım University between 16th of August, 2021 and 15th of April, 2022. PredictedMeanVote (PMV), ActualMeanVote (AMV) and ProfileofMoodStates (POMS) were used to investigate the effect of mood state on the thermal sensation. The results of the study indicated that the most effective moodstateclasses on thermal sensation of the users are verypessimistic, veryoptimistic and pessimistic, moreover, the users feel significantly warmer than the measurement results. Additionally, the MSCFs are calculated as -0.125, -0.114 and -0.075 for verypessimistic, veryoptimistic and pessimistic mood stateclasses, respectively
Fuzzy Modelling for Sustainable Control of Wind Park Systems
No full textIn order to improve the safety, the reliability, and the efficiency of offshore wind park installations, thus avoiding expensive unplanned maintenance, the accommodation of faults in their earlier occurrence is fundamental. Therefore, the main contribution of this paper consists of the development of a fault tolerant control scheme by means of a viable approach. In particular, a data-driven strategy based on fuzzy logic is exploited for deriving the model of the required controller. Fuzzy theory is exploited here since it is able to approximate easily unknown nonlinear models and manage noisy measurements. Moreover, the controller fuzzy prototype is directly identified from the wind farm measurements, and it provides the straightforward achievement of the fault tolerant control scheme. In general, an analytic approach, where the system nonlinearity is explicitly taken into account, could require more complex design methodologies. This aspect of the work, followed by the simpler solution relying on fuzzy rules, represents the key point when on-line implementations are considered of the proposed control scheme. To highlight the potential of the proposed fault tolerant control algorithm in realistic applications, a high--fidelity simulator representing a real offshore wind farm installation is considered to analyse the realibility and robustness features of the designed solutions. The results have shown that the developed scheme maintains desired performances, thus validating its reliability also in real--time implementations
Comparison and Accuracy of Different Methods To Obtain Mean Radiant Temperature in Indoor Environment
No full textAmerikan Isıtma Soğutma ve Klima Mühendisleri Birliği (ASHRAE), ısıl konforu bir kişinin bulunduğu ortamdaki memnuniyetini ifade eden öznel ve zihinsel değerlendirme ile elde edilen zihin koşulları olarak tanımlanmıştır. Isıl konfor, geleneksel olarak Fanger'in Ortalama Tahmini Oy (PMV) / Memnuniyetsizliklerin Tahmini Yüzdesi (PPD) metodu ve kişilerin davranışlarını da içeren adaptif ısıl konfor metotları ile elde edilmektedir. Isıl konfor parametreleri kişisel parametreler (giysi değeri ve metabolizma hızı) ve çevresel parametreler (hava sıcaklığı, bağıl nem, hava hızı ve ortalama radyan sıcaklığı) olarak üzere iki farklı kategoride ele almaktadır. Bu parametreler arasında, Ortalama Radyan Sıcaklık ölçülmesinin ve hesaplanmasının karmaşık olmasından dolayı elde edilmesi zor bir faktördür. İç ortamlarda ortalama radyan sıcaklığı elde etme yaklaşımları hesaplama yöntemleri, ölçüm yöntemleri ve varsayımlar gibi farklı yöntemlere dayanmaktadır. Ancak hesaplama yöntemlerinin karmaşık olması ve ölçüm yöntemleri için kullanılacak ölçüm aletlerinin pahalı ve elde edilmesi zor araçlar olması araştırmacıları doğruluğu kesin olmayan varsayımlara yönlendirmektedir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı ortalama radyan sıcaklığın elde edilme yöntemlerinin ölçüm yöntemlerinden birisi olan ve bu çalışma için üretilen küre termometresini referans alıp diğer metotlar ile karşılaştırılarak tüm yöntemlerin doğruluğunu bulmaktır. Bu çalışmada Köppen- Geiger sınıflandırmasına göre Csb tipi iklim bölgesinde bulunan bir test odası seçilmiştir ve ortalama radyatif sıcaklığı elde etmek için kullanılan 2 farklı hesaplama yöntemi ve 8 farklı varsayım yerinde ölçümle referans metodu ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, ortalama radyan sıcaklığı elde etmek için varsayımların veya hesaplama yöntemlerinin kullanılmasının, referans yönteme kıyasla %9,1'e varan bir hataya neden olduğunu ortaya koydu.Thermal comfort is defined as 'the state of mind which expresses satisfaction with the thermal environment' by the American Society of Heating Refrigerating and Air Conditioning Engineers in the international standard of ASHRAE-55. Thermal comfort can be assessed with two common methods which are Predicted Mean Vote (PMV)/ Percentage of Predicted Dissatisfied (PPD) model and adaptive thermal comfort method where the occupants' behaviour is also included. These models consider thermal comfort parameters such as: two personal (clothing and metabolic rate) and four environmental (air temperature, relative humidity, air velocity and mean radiant temperature) parameters. However, the mean radiant temperature is a problematic parameter to obtain in thermal comfort calculations and/or measurements due to its complexity. Obtaining the mean radiant temperature for the indoor environment are based on different techniques such as calculation methods, measurement methods, and assumptions. However, calculation methods are very complex, while measurement methods require very expensive and difficult to obtain instruments. On the other hand, the accuracy of the assumptions is always a question mark. To this aim, the purpose of this thesis is to compare different techniques to obtain mean radiant temperature and find their accuracy with a reference measurement method which was conducted with a developed globe thermometer. A case building in a Csb type climate zone according to Köppen-Geiger classification, is selected as a case study. Three calculation methods and four assumptions on obtaining mean radiant temperature are compared with an in-situ measurement. The results revealed that using assumptions or calculation methods to obtain the mean radiant temperature caused a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) up to 9.1% compared to the reference method
Development of a personalized thermal comfort driven controller for HVAC systems
No full textIncreasing thermal comfort and reducing energy consumption are two main objectives of advanced HVAC control systems. In this study, a thermal comfort driven control (PTC-DC) algorithm was developed to improve HVAC control systems with no need of retrofitting HVAC system components. A case building located in Izmir Institute of Technology Campus-Izmir-Turkey was selected to test the developed system. First, wireless sensors were installed to the building and a mobile application was developed to monitor/collect temperature, relative humidity and thermal comfort data of an occupant. Then, the PTC-DC algorithm was developed to meet the highest occupant thermal comfort as well as saving energy. The prototypes of the controller were tested on the case building from July 3rd, 2017 to November 1st, 2018 and compared with a conventional PID controller. The results showed that the developed control algorithm and conventional controller satisfy neutral thermal comfort for 92 % and 6 % of total measurement days, respectively. From energy consumption point of view, the PTC-DC decreased energy consumption by 13.2 % compared to the conventional controller. Consequently, the PTC-DC differs from other works in the literature that the prototype of PTC-DC can be easily deployed in real environments. Moreover, the PTC-DC is low-cost and user-friendly
Personalized Thermal Comfort Driven Control Techniques in HVAC Systems
No full textThe Heating, Ventilating, and Air Conditioning (HVAC) control systems traditionally use thermostats, expending energy freely to achieve a given set point. Intelligent controllers which use programmable thermostats are smarter and allow users to vary set points by time of the day and day of the week. Nevertheless, none of these control systems are aware of user comfort: they focus, instead, only on controlling room temperature. Participation of the buildings’ occupants is essential in learning their comfort pro-files as personalized thermal comfort driven HVAC operations do. Studies conducted in the last decade showed that while intelligent HVAC control systems can greatly improve thermal comfort, energy consumption reduction, health, satisfaction and productivity. Personalized thermal comfort driven control is the most effective way of both saving energy and maintaining thermal comfort. This paper provides a detailed review of HVAC control techniques from traditional controllers towards personalized thermal comfort driven controllers. Meanwhile, the paper appraises recent advanced techniques on the design and control of personalized HVAC systems. As an application and case study, a personalized thermal comfort driven controller which is being developed in Izmir Institute of Technology will be introduced and the preliminary results will be discussed
Fault diagnosis of a wind turbine simulated model via neural networks
No full textThe fault diagnosis of wind turbine systems has been proven to be a challenging task and motivates the research activities carried out through this work. Therefore, this paper deals with the fault diagnosis of wind turbines, and it proposes viable solutions to the problem of earlier fault detection and isolation. The design of the fault indicator involves a data-driven approach, as it represents an effective tool for coping with a poor analytical knowledge of the system dynamics, together with noise and disturbances. In particular, the data-driven proposed solution relies on neural networks that are used to describe the strongly nonlinear relationships between measurement and faults. The chosen network architecture belongs to the nonlinear autoregressive with exogenous input topology, as it can represent a dynamic evolution of the system along time. The developed fault diagnosis scheme is tested by means of a high-fidelity benchmark model, that simulates the normal and the faulty behaviour of a wind turbine. The achieved performances are compared with those of other control strategies, coming from the related literature. Moreover, a Monte Carlo analysis validates the robustness of the proposed solutions against the typical parameter uncertainties and disturbances
Active Fault Tolerant Control of a Wind Farm System
No full textIn order to enhance the 'sustainability’ of offshore wind farms, thus skipping unplanned maintenance operations and costs, that can be important for offshore systems, the earlier management of faults represents the key point. Therefore, this work studies the development of an adaptive sustainable control scheme with application to a wind farm benchmark consisting of nine wind turbine systems. They are described via their nonlinear models, as well as the wind and wake effects among the wind turbines of the wind park. The fault tolerant control strategy uses the recursive estimation of the faults provided by nonlinear estimators designed via a nonlinear differential algebraic tool. This aspect of the study, together with the more straightforward solution based on a data-driven scheme, is the key issue when on-line applications are proposed for a viable implementation of the proposed solutions
Assessment of thermal comfort preferences in mediterranean climate: A university office building case
No full text12th International Scientific Conference on Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems (SDEWES); OCT 04-08, 2017 -- Dubrovnik, CroatiaThis study aims at evaluating the perceived thermal sensation of occupants with respect to thermal comfort standards, ASHRAE 55 and ISO 7730, for office buildings located in Mediterranean climate. A small office building in Izmir Institute of Technology Campus Area, Izmir, Turkey, was chosen as a case building and equipped with measurement devices to assess thermal comfort of occupants with respect to predicted mean vote and actual mean vote. Both objective and subjective measurements were conducted. The former included indoor and outdoor air temperature, mean radiant temperature, relative humidity and air velocity that were used for evaluating the thermal comfort of occupants. Oxygen concentration which can play an additional role in thermal comfort/discomfort, health and productivity of the office occupants, was also measured. Furthermore, occupants were subjected to a survey via a mobile application to obtain subjective measurements to calculate actual mean vote values. Based on objective and subjective measurements, the relationships among the parameters were derived by using simple regression analysis technique while a new combined mean vote correlation was also derived but this time by using multiple linear regression model. Neutral and comfort temperatures were obtained using indoor air temperature and actual mean vote values which were calculated from subjective measurements. The results showed that neutral temperature in the university office building was 20.9 degrees C whilst the comfort temperature range was between 19.4 and 22.4 degrees C for the heating season. By applying new comfort temperatures, energy consumption of the case building located in Mediterranean climate, can be reduced
- …
