Confort Higrotérmico en Espacios Exteriores

    Es objeto del presente proyecto aquellas variables relacionadas con los aspectos psico-fisiológicos y más concretamente el confort térmico en los espacios urbanos públicos, esto es, en calles, plazas, parques, o zonas de estancia de nuestras ciudades.

     

    Así mismo, se busca el desarrollo de un modelo de confort térmico que considere el máximo posible de variables implicadas y que refleje la interrelación entre los sujetos, el entorno y las variables climáticas. El modelo estará basado en medidas realizadas con sujetos reales y en el uso de técnicas de Inteligencia Computacional, mediante redes neuronales artificiales (RNA), para el análisis de la relación entre las variables de dicho modelo.

     

    Los modelos de confort térmico desarrollados hasta el momento están basados en el conocimiento de que se dispone sobre el sistema termorregulador del cuerpo humano, así como en mediciones directas que emplean, en el caso de ambientes interiores, simples termómetros de globo o, en los modelos más sofisticados, incluso maniquíes térmicos que constan de múltiples sensores de temperatura distribuidos por su superficie. Los modelos suelen ser comprobados a partir de las respuestas de sujetos que son directamente encuestados y los resultados contrastados con las mediciones realizadas.

     

    En este proyecto se apuesta por investigar todos estos aspectos usando tres premisas principales:

     

    1) Uso de sujetos reales en conjunción con la instrumentación habitualmente empleada en otros estudios, para contrastar los resultados relacionados con la radiación solar total absorbida por cada persona, y medir también su actividad metabólica y pérdidas de calor por respiración, convención (según su ropa) y radiación.

    2) Empleo de diferentes escenarios de experimentación, simulados en una sala climática y en exteriores con presencia de edificios, o arbolado y aprovechamiento de los resultados proporcionados por otros modelos existentes.

    3) Empleo de RNA para la elaboración de un modelo predictivo que esté directamente asociado a las medidas realizadas.

    Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información. ACEPTAR

    Aviso de cookies