Fuzzy system to evaluate performance and the physiological responses of piglets raised in the farrowing house with different solar heating systems | Sistema fuzzy para evaluar el rendimiento y las respuestas fsiológicas de las lechones en la casa de granjas con diferentes sistemas de calefacción solar

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo matemático, basado en la teoría de conjuntos difusos, para predecir el rendimiento y las respuestas fisiológicas de lechones criados en la casa de maternidad con diferentes sistemas de calefacción solar. Para ello, se construyó un prototipo de calentador solar utilizando materiales alternativos y se comparó la eficiencia de calentamiento con un sistema de calentador solar comercial. Con el fin de evaluar térmicamente los calentadores, se instalaron sensores de temperatura en las tuberías de entrada y salida de cada piso y depósito térmico. El sistema difuso se desarrolló y las variables temperatura de bulbo de aire seco (Tbs) y humedad relativa (HR) del aire se definieron como entradas. Con base en las variables de entrada, el sistema difuso predice el rendimiento productivo (ganancia de peso - WG) y las respuestas fisiológicas (frecuencia respiratoria - RR, temperatura rectal - TR y temperatura de la piel - ST) de los lechones criados en un ambiente con calentamiento solar. Con base en los resultados, el modelo difuso fue adecuado para predecir las respuestas fisiológicas y el rendimiento productivo de los lechones, presentando baja desviación estándar y alta correlación con los datos de validación. Este modelo puede utilizarse para ayudar a los productores en la toma de decisiones, especialmente en lo que respecta al mantenimiento del bienestar animal mientras el entorno térmico cambia.

英语. The present work aims to develop a mathematical model, based on fuzzy set theory, for predicting performance and the physiological responses of piglets raised in the farrowing house with different solar heating systems. To do this, a solar heater prototype was constructed using alternative materials and the heating efficiency was compared with a commercial solar heater system. In order to thermally evaluate the heaters, temperature sensors were installed in the inlet and outlet pipes of each floor and thermal reservoir. The fuzzy system was developed and the variables dry air bulb temperature (Tbs) and relative humidity (RH) of the air were defined as inputs. Based on the input variables, the fuzzy system predicts the productive performance (weight gain - WG) and physiological responses (respiratory rate - RR, rectal temperature –RT, and skin temperature - ST) of piglets raised in an environment with solar heating. Based on the results, the fuzzy model was adequate for predicting the physiological responses and productive performance of piglets, presenting low standard deviation and high correlation with the validation data. This model can be used to assist producers in decision making, especially regarding maintaining animal welfare while the thermal environment changes.