Nombre:
Núria Forcada Matheu
País:
España
Provincia:
Cataluña
Cargo:
Profesora agregada en la Universitat Politècnica de Catalunya
Biografía:
Dr. Forcada forma parte del Grupo de Investigación de la Construcción (GRIC) formado por un equipo consolidado de profesores e investigadores del Departamento de Ingeniería de Diseño y Construcción (DEC) de la Universitat Politécnica de Catalunya (UPC).
Ha publicado más de 30 artículos de investigación en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR) y ha participado en varios proyectos de investigación nacionales e internacionales financiados por la Unión Europea. También ha participado en numerosos acuerdos de colaboración con la industria.
La Dra. Núria Forcada ya dirigió dos tesis doctorales y actualmente dirige dos más. También ha dirigido más de 40 tesis maestras en el campo del confort térmico y la gestión de la calidad para mejorar la eficiencia del parque de edificios. Sus intereses actuales se centran en la integración del conocimiento adquirido en el área de calidad, eficiencia energética de edificios y confort. Con este fin, el Dr. Forcada está trabajando en el análisis del rendimiento de los edificios utilizando Bayesian Networks y en el análisis del confort térmico, integrando datos monitoreados y modelos de confort adaptativo.
Ha publicado más de 30 artículos de investigación en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR) y ha participado en varios proyectos de investigación nacionales e internacionales financiados por la Unión Europea. También ha participado en numerosos acuerdos de colaboración con la industria.
La Dra. Núria Forcada ya dirigió dos tesis doctorales y actualmente dirige dos más. También ha dirigido más de 40 tesis maestras en el campo del confort térmico y la gestión de la calidad para mejorar la eficiencia del parque de edificios. Sus intereses actuales se centran en la integración del conocimiento adquirido en el área de calidad, eficiencia energética de edificios y confort. Con este fin, el Dr. Forcada está trabajando en el análisis del rendimiento de los edificios utilizando Bayesian Networks y en el análisis del confort térmico, integrando datos monitoreados y modelos de confort adaptativo.