Evaluación del índice de consumo de combustible de los vehículos y su incidencia en la eficiencia del parque automotor del gad municipal de santo domingo en el año 2015. diseño de un sistema automatizado para el monitoreo y control de la eficiencia en el uso de combustible.

Abstract

La investigación fue una evaluación del índice de consumo de combustible en los vehículos y su incidencia en la eficiencia del parque motorizado al Municipio de Santo Domingo en el año 2015. Se analizó el estado del parque automotor utilizado para las diversas obras, se permite establecer la clasificación y descripción necesaria del mismo para la viabilidad del investigación. Durante el diagnóstico y el estudio de los datos históricos, describa el combustible consumo por la ruta correspondiente a cada vehículo del aparcamiento, donde se determinó la existencia de datos alterados que no obedecen a los límites de control de la eficiencia funcionamiento de los vehículos, que puede estar asociado con el proceso de recopilación de datos, almacenamiento errores o irregularidades en el control de combustible. El tercer capítulo estableció el científico-técnico principios para el diseño de una herramienta informática para la predicción del consumo de combustible y el viaje del vehículo, que es un elemento de control y planificación de la flota automotriz y ayuda Asunción de decisiones para la ejecución del mantenimiento. Con el desarrollo de este El programa está destinado a implementar un sistema informático, en el entorno de desarrollo de Math Lab, que permite la predicción y el contraste del consumo de combustible y el recorrido de la flota automotriz en el estudio, mejorando la gestión, uso y administración del recursos. En el cuarto capítulo, podemos determinar que las redes neuronales representan una excelente alternativa como método de predicción de comportamientos establecidos por un conjunto de datos que caracterizan la ocurrencia de un evento donde se desarrollaron diferentes pruebas de verificación y contraste y el error de la predicción no superó el 1.8%, lo que evidencia la representabilidad de la respuesta del ARN al consumo de combustible y al recorrido realizado por el vehículo.