Publication: Desarrollo de redes neuronales artificiales para el cálculo del transporte neoclásico en reactores de fusión
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2012-06-01
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2012-06-01
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En multitud de situaciones prácticas es necesario conocer la dependencia de alguna magnitud en función de otras variables y en la mayoría de las ocasiones no se conoce esta dependencia teóricamente y es muy laborioso o caro determinarla experimentalmente. El procedimiento habitual para atacar estas situaciones consiste en estudiar dicha dependencia por medio de suficientes datos e intentar ajustar dicha dependencia por medio de alguna función con parámetros libres. El ejemplo más sencillo es el ajuste de rectas por mínimos cuadrados que tanto aplican y odian los estudiantes durante el primer curso en los laboratorios. Desgraciadamente, este método es de muy difícil, sino de imposible, aplicación en situaciones reales debido a que no se conoce la dependencia funcional concreta y por lo tanto los ajustes obtenidos no son precisos y no permiten determinar el comportamiento del sistema en condiciones distintas de las conocidas. Sin embargo, existe una herramienta matemática, desarrollada en los últimos treinta años, que garantiza, en el sentido matemático del término, la capacidad de ajustar cualquier dependencia funcional con precisión arbitraria: las redes neuronales artificiales (RNA) En el presente proyecto se presentará esta herramienta matemática, se describirán, brevemente, el procedimiento de ajuste de sus parámetros internos y se aplicará para ajustar una dependencia multifuncional concreta. El ejemplo elegido ha sido el de dos de los coeficientes neoclásicos de transporte que aparecen en los reactores de fusión termonuclear por confinamiento magnético. Tras mostrar el funcionamiento y los resultados obtenidos finalmente se propone una posible aplicación de este mismo procedimiento para controlar el sistema de climatización de una oficina. El programa con el que vamos a trabajar es MATLAB (MATrix LABoratory). Gracias a sus toolboxes de redes neuronales, este programa se encarga de entrenar las redes con el método que escojamos.
Description
Keywords
Redes neuronales, Reactores de fusión, MATLAB (Programa de aplicación), Algoritmos matemáticos