125097 20230322092645.0 TAZ-TFG-2022-3429 spa Colominas Villalba, Javier Modelization of thermal systems in cryogenic experiments by use of Neural Networks Modelización de sistemas térmicos en experimentos criogénicos usando redes neuronales Zaragoza Universidad de Zaragoza 2022 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ En este Trabajo de Fin de Grado, se modeliza un refrigerador de dilución con una ecuación integro-diferencial de evolución, simulando el control PID de la temperatura. A continuación, se plantea un modelo de "transfer learning", entrenando una red neuronal con datos tanto reales como provenientes de las simulaciones para predecir el comportamiento del sistema en función de los valores de los parámetros del PID. Por último, se implementa un descenso de gradiente en el modelo integro-diferencial para hallar, dadas las temperaturas inicial y de referencia, los valores de los parámetros del PID que permiten que el refrigerador se estabilice en la temperatura de referencia en el menor tiempo posible, partiendo de la temperatura inicial.<br /><br /><br /> Graduado en Física Derechos regulados por licencia Creative Commons Pobes Aranda, Carlos dir. Gutiérrez Rodrigo, Sergio dir. Universidad de Zaragoza Física de la Materia Condensada Física de la Materia Condensada 779382@unizar.es 720566 http://zaguan.unizar.es/record/125097/files/TAZ-TFG-2022-3429.pdf Memoria (spa) oai:zaguan.unizar.es:125097 driver trabajos-fin-grado TAZ TFG CIEN 20220912132134.CREATION_DATE deposita:2023-03-21