Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Automated Heat Ventilation and Air Conditioning Systems using AI.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Hayagrish Balaji
ISBN: 9786200237125
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 56
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23066 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 230141
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: When thinking about energy efficiency, one of the most important decisions to be made regarding a new home is the type of heating and cooling system to install. Equally critical to consider is the selection of the heating and cooling contractor. The operating efficiency of a system depends as much on proper installation as it does on the performance rating of the equipment. By playing with the physical concepts of hot and cold air assisted with technological control schemes, we are able to perform the ventilation in the most optimal methodology available. The main objective is to minimize the energy consumption by shifting towards a proposed system using the concept of IOT, controller automation and mathematical data analysis. The need for automated temperature control is increasing day by day with smart and effective control methods. This project proposes to automate and increase efficiency of temperature control using regression model algorithms in the air-conditioned coaches of the Railways and other enclosed environments to provide optimum temperatures for comfortable travel to passengers with minimal human-machine contact.
Ключевые слова: Automation, HVAC, Artificial Intelligence, Efficiency, Communications, Electronics, Heat Transfers, Cooling Systems, regression, Algorithms, Machine Learning, neural networks, economics, Intelligent systems, Power Engineering, Energy Distribution, energy storage, Mechanical Movements, Coolant Gases, Heat Pumps, Passenger Comfort, Health, Inter-Operability, Resilient