Sob a hipótese de que os valores relativos de carga térmica sensível e latente do sistema não apresentam variações significativas sob diferentes condições de entrada do ar no evaporador, este artigo estabelece um modelo de rede neural artificial (ANN) em regime estacionário para um sistema de ar condicionado de expansão direta com velocidade variável, prevendo a saída do sistema sob diferentes combinações de velocidades de compressor e ventilador. O uso dos valores relativos das cargas térmicas sensível e latente pode eliminar a influência do estado do ar interior na saída do sistema. Dados de experimentos em regime estacionário foram obtidos para treinar, testar e validar a precisão da previsão do modelo ANN das características operacionais do sistema de expansão direta com velocidade variável. A hipótese proposta e a aplicabilidade do modelo ANN foram verificadas por meio de experimentos em regime estacionário em pontos de estado não treinados. Os erros máximos das etapas de treinamento, teste e validação do modelo ANN foram todos inferiores a 5%, com erro médio inferior a 3%, indicando que este modelo ANN em regime estacionário pode prever com boa precisão as características operacionais do sistema de expansão direta com velocidade variável tanto em pontos de estado treinados quanto não treinados.

sistema de condicionamento de ar; modelo ANN em regime estacionário; experimentos em regime estacionário; expansão direta