Abstract:
This paper presents a computer method to find the best sine-based function, in the sense
of least squares, to fit periodic data. Even though the least squares method is not a novelty, there is a void in the literature about its use to find trigonometric functions, particularly when it gives rise to nonlinear systems, as it is done in this article. The respective code, implemented in the Matlab programming language, is detailed and analyzed exploring experimental data from the air and soil temperatures measured along the year in earth air heat exchangers (EAHE) built in the facilities of a case study house in the Brazilian state of Rio Grande do Sul. The fitting curves have been employed by the authors in different works to define boundary conditions to study new computer models of EAHE.
Este artigo apresenta um método computacional para encontrar uma função do tipo
senoidal que melhor se adequa, no sentido dos mínimos quadrados, a um conjunto de dados periódicos. Embora o método dos mínimos quadrados não seja uma novidade, foi percebida uma lacuna na literatura relativa ao seu uso para a obtenção de funções trigonométricas, particularmente envolvendo sistemas não lineares, como é feito neste trabalho. O código proposto, escrito na linguagem de programação do Matlab, é detalhado e avaliado por meio da exploração de dados empíricos e numéricos das temperaturas do ar e do solo medidos em trocadores de calor solo-ar (TCSA) instalados em uma casa experimental no interior do estado brasileiro do Rio Grande do Sul. As curvas ajustadas estão sendo empregadas pelos autores em diferentes pesquisas na definição de condições de contorno para novos modelos computacionais de TCSA.
