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dc.contributor.authorDAOUADI, Khalil Abd Elbarie-
dc.contributor.authorHINANA, Mouad Abd Elmounim-
dc.contributor.authorKADDOUR, Abdelmadjid Encadreur-
dc.date.accessioned2025-06-30T10:02:13Z-
dc.date.available2025-06-30T10:02:13Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/9552-
dc.description.abstractCette note résume une étude sur les systèmes d'échangeur de chaleur air-sous-sol (EAHE) utilisant l'énergie géothermique. Le premier chapitre aborde les concepts de l'énergie géothermique haute et basse température et les composants du système EAHE, tels que le réseau de tubes enterrés et les facteurs de conception influençant le type de sol, la profondeur d'enfouissement et les propriétés des tubes. Le deuxième chapitre présente un modèle mathématique pour analyser le transfert de chaleur dans le sol et l'échangeur avec des équations telles que la loi de Fourier et le nombre de Nusselt, en soulignant le rôle des propriétés thermiques du sol dans l'efficacité du système. Le troisième chapitre traite de l'application des réseaux de neurones artificiels (RNA) dans MATLAB pour simuler la performance du système, où les résultats ont montré une diminution de l'erreur quadratique moyenne (EQM) et une augmentation du coefficient de détermination avec l'augmentation du nombre de neurones jusqu'à 65 neurones, avant qu'un surajustement ne se produise. L'étude recommande d'améliorer les modèles via des techniques de validation croisée et d'équilibre de la complexité pour éviter le surapprentissage, confirmant l'efficacité de l'EAHE comme solution durable pour la régulation thermique dans les bâtiments.EN_en
dc.publisheruniversité GhardaiaEN_en
dc.subjectSystèmes d'échange thermique, réseaux de neurones artificiels, erreur quadratique moyenne, Coefficient de détermination, surajustement, conductivité thermiqueEN_en
dc.subjectHeat exchange systems, artificial neural networks, mean squared error, Coefficient of determination, overfitting, thermal conductivityEN_en
dc.titleÉtude comparative de différentes stratégies de modélisation D’un échangeur air-sol par les réseaux de neurones artificielsEN_en
dc.typeThesisEN_en
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