Résultats de recherche

  • Recommandé par l'IIF / Document IIF

    Novel chiller fault diagnosis using deep neural network (DNN) with simulated annealing (SA).

    Diagnostic des défaillances d’un nouveau refroidisseur utilisant le réseau neuronal profond (DNN) avec recuit simulé.

    • Auteurs : HAN H., XU L., CUI X., FAN Y.
    • Date d'édition : 01/2021
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Refroidisseur, Défaut, Réseau neuronal artificiel, Intelligence artificielle, Simulation
    • Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 121
    • Formats : PDF
  • Implementation of artificial intelligence in modeling and control of heat pipes: a review.

    Examen de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la modélisation et le contrôle des caloducs

    • Auteurs : OLABI A. G., HARIDY S., SAYED E. T., RADI M. A., ALAMI A. H., ZWAYYED F., SALAMEH T., ABDELKAREEM M. A.
    • Date d'édition : 01/2023
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Caloduc, Intelligence artificielle, Modélisation, Prévision, Synthèse, Réseau neuronal artificiel
    • Source : Energies - vol. 16 - 2
    • Formats : PDF
  • Document IIF

    An interpretable machine learning method for fault diagnosis of heating, ventilation and air conditioning systems.

    Une méthode d’apprentissage automatique interprétable pour le diagnostic des défaillances des systèmes de chauffage, de ventilation et de conditionnement d’air. 

    • Auteurs : CHEN K., ZHU X., CHEN S., DU Z.
    • Date d'édition : 21/08/2023
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Défaut, Panne, Apprentissage automatique, Refroidisseur, Intelligence artificielle, Fiabilité, Paramètre
    • Source : Proceedings of the 26th IIR International Congress of Refrigeration: Paris , France, August 21-25, 2023.
    • Formats : PDF
  • Design and Development of a Human Building Interaction Laboratory.

    Conception et développement d’un laboratoire dédié à l’interaction homme-bâtiment.

    • Auteurs : YADAV S. D., DHILLON P., KURTULUS O., BAXTER C., ZIVIANI D., HORTON T., KARAVA P., BRAUN J. E.
    • Date d'édition : 24/05/2021
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Capteur, Intelligence artificielle, Confort thermique, Prototype, Bureau, Simulation, Acoustique
    • Source : 2021 Purdue Conferences. 6th International High Performance Buildings Conference at Purdue.
    • Formats : PDF
  • Document IIF

    Accurate classification of frost thickness using visual information in a domestic refrigerator.

    Classification précise de l'épaisseur du givre dans un réfrigérateur domestique à partir d'informations visuelles.

    • Auteurs : ANDRADE-AMBRIZ Y. A., LEDESMA S., ALMANZA-OJEDA D. L., BELMAN-FLORES J. M.
    • Date d'édition : 01/2023
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Réfrigerateur domestique, Givre, Experimentation, Modèle, Intelligence artificielle, Réseau neuronal artificiel
    • Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 145
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF

    Artificial intelligence models for refrigeration, air conditioning and heat pump systems.

    Modèles d'intelligence artificielle pour les systèmes de froid, de conditionnement d'air et de pompes à chaleur.             ,                                                                                                                                                                                                                                                                     

    • Auteurs : ADELEKAN D. S., OHUNAKIN O. S., PAUL B. S.
    • Date d'édition : 11/2022
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Réseau neuronal artificiel, Intelligence artificielle, Modèle, Conditionnement d'air, Pompe à chaleur, Réfrigérateur, Synthèse
    • Source : Energy Reports - vol. 8
    • Formats : PDF
  • Overview of food preservation and traceability technology in the smart cold chain system.

    Aperçu de la technologie de conservation et traçabilité des aliments dans le système de la chaîne du froid intelligente.

    • Auteurs : BAI L., LIU M., SUN Y.
    • Date d'édition : 08/2023
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Synthèse, Chaîne du froid, Internet des objets, Tracabilité, Capteur, Température, Humidité, Intelligence artificielle
    • Source : Foods - vol. 12 - 15
    • Formats : PDF
  • Wind, Solar, and Photovoltaic Renewable Energy Systems with and without Energy Storage Optimization: A Survey of Advanced Machine Learning and Deep Learning Techniques.

    Systèmes d'énergie renouvelable éolienne, solaire et photovoltaïque avec et sans optimisation du stockage d'énergie : enquête sur les techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage approfondi.

    • Auteurs : ABUALIGAH L., ZITAR R. A., ALMOTAIRI K. H., HUSSEIN A. M., ELAZIZ M. A., NIKOO M .R., GANDOMI A. H.
    • Date d'édition : 01/2022
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Énergie renouvelable, Énergie éolienne, Énergie solaire, Stockage d'énergie, Optimisation, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Calcul, Synthèse
    • Source : Energies - 15 - 2
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF

    Frost detection with neural networks: determining necessary sensors to predict optimal defrost initiation time for air source heat pumps.

    Détection de givre à l’aide de réseaux neuronaux : détermination des capteurs indispensables pour prévoir le moment optimal de démarrage du dégivrage pour des pompes à chaleur aérothermiques

    • Auteurs : KLINGEBIEL J., SALOMON P., VERING C., MÜLLER D.
    • Date d'édition : 15/05/2023
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Système aérothermique, Réseau neuronal artificiel, Pompe à chaleur domestique, Simulation, Apprentissage automatique, Dégivrage, Intelligence artificielle
    • Source : 14th IEA Heat Pump Conference 2023, Chicago, Illinois.
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF

    Application of artificial intelligence to refrigeration systems.

    Application de l'intelligence artificielle aux systèmes frigorifiques.

    • Auteurs : CERDÁN CARTAGENA, PÉREZ GOMARIZ, LÓPEZ GÓMEZ A.
    • Date d'édition : 04/2022
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Système frigorifique, Intelligence artificielle, Internet des objets, Réseau neuronal artificiel, Régulation, Optimisation, Économie d'energie, Synthèse
    • Source : XI Congreso Ibérico y IX Congreso Iberoamericano de Ciencias y Técnicas del Frío, CYTEF 2022.
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF

    A Review of Reinforcement Learning Applications to Control of Heating, Ventilation and Air Conditioning Systems.

    Synthèse des applications de l’apprentissage par renforcement à la régulation des systèmes de chauffage, de ventilation et de conditionnement d'air.

    • Auteurs : SIERLA S., IHASALO H., VYATKIN V.
    • Date d'édition : 06/2022
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Apprentissage automatique, Capteur, Conditionnement d'air, Chauffage, Ventilation, Environnement intérieur, Intelligence artificielle, Confort thermique, Synthèse, Régulation, Efficacité énergétique
    • Source : Energies - 15 - 10
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF / Document IIF

    Use of artificial intelligence in the refrigeration field.

    Usage de l’intelligence artificielle dans le domaine du froid.

    • Auteurs : CITARELLA B., MAURO A. W., PELELLA F.
    • Date d'édition : 01/09/2021
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Synthèse, Optimisation, Intelligence artificielle, Prévision, Apprentissage automatique, Consommation d'énergie, Performance, Dégivrage, Réseau neuronal artificiel, COP, Froid, Conditionnement d'air, Panne, Régulation
    • Source : 6th IIR Conference on Thermophysical Properties and Transfer Processes of Refrigerants
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF

    Energy saving pre-cooling pattern search of an inverter air conditioner using a deep reinforcement learning algorithm.

    Recherche d’un modèle de pré-refroidissement économe en énergie pour un climatiseur à variation de fréquence grâce à un algorithme d’apprentissage par renforcement approfondi.

    • Auteurs : YOON M. S., YOON W. S.
    • Date d'édition : 31/08/2021
    • Langues : Anglais
    • Mots-clés : Économie d'energie, Variateur de fréquence, Intelligence artificielle, Pré-refroidissement, Experimentation, Réseau neuronal artificiel, Apprentissage automatique, Conditionnement d'air, Application domestique, Modélisation
    • Source : 13th IEA Heat Pump Conference 2021: Heat Pumps – Mission for the Green World. Conference proceedings [full papers]
    • Formats : PDF
  • Recommandé par l'IIF / Document IIF

    Use of Internet of Things and Artificial Intelligence in Refrigeration and Air Conditioning. 55th Informatory Note on Refrigeration Technologies.

    Utilisation de l’Internet des objets et de l’intelligence artificielle dans le froid et le conditionnement d’air 55e Note d'information sur les technologies du froid.

    • Auteurs : MINETTO S., MAURO A., MARTÍNEZ S., ZHAO Y.
    • Date d'édition : 08/2023
    • Langues : Français, Anglais
    • Mots-clés : Internet des objets, Intelligence artificielle, Synthèse, Conditionnement d'air, Pompe à chaleur, Refroidisseur d'eau, Régulation, Transport frigorifique, Entreposage frigorifique, Vente au détail, Réfrigérateur
    • Formats : PDF