Programa de investigaçãoNeuro- Adaptativoabordagem do sistema de inferência difusa (ANFIS) para a análise da irreversibilidade de um sistema de refrigeração doméstico utilizando GLP/TiO 2 nanolubrificante

Este trabalho apresenta uma metodologia de inteligência artificial do sistema de inferência difusa adaptativa (ANFIS) de previsão da eficiência da 2ª lei e da irreversibilidade total de um sistema de refrigeração que funciona com GLP/TiO2-nano-refrigerantes. Para este fim, foram utilizadas abordagens de agrupamento de substratos e partição de grade para treinar os modelos ANFIS necessários para estimar a eficiência da 2ª lei e a irreversibilidade total utilizando alguns dados experimentais. Além disso, as previsões dos modelos ANFIS com abordagem de agrupamento subtrativo foram consideradas mais precisas do que as previsões dos modelos ANFIS com abordagem de partição de grade. As previsões dos modelos ANFIS com abordagem de agrupamento subtrativo também foram comparadas com resultados experimentais que não foram incluídos no treinamento do modelo e previsões de modelos ANN já existentes de autores de publicações anteriores. A comparação de variância, erro quadrático médio (RMSE), erro percentual médio absoluto (MAPE) foi de 0,996-0,999, 0,0296-0,1726 W e 0,108-0,176 % de variabilidade marginal. Estes resultados indicam que o modelo ANFIS com abordagem de clustering subtrativo com raios de cluster 0,7 e 0,5 pode prever a eficiência da 2ª lei e a irreversibilidade total respectivamente, com maior precisão do que a publicação anterior dos autores modelos ANN.