Towards an Engineering Model of Material Characteristics for Input to Ham Transport Simulations - Part 1: An Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Heat, Air and Moisture (HAM) modelling of building performance is a quite young research subject but the experimental determination of material properties is often based on classical methods. One should review the manner in which we define characteristic material parameters and there is a need to develop an approximation used to generate the required material functions for input to HAM-transport simulations. The paper presents such an approach, called an engineering model for hygrothermal material characterisation. The paper poses the question, how to arrive at input data that can be used for a model based on thermodynamically defined potentials (Only such a model allows introduction of new potential components (freezing depression, osmotic pressure, air pressure, overburden envelope pressure)) (e.g., Grunewald, J. (1997) and Grunewald, J. (1999)) and yet the respective functions used to describe changes in the material response as a function of the variables of state. Such functions should have a reasonable precision and goodness of fit while the number of measured points must be reduced to a minimum. Those measurements should be relatively easy to perform (i.e., they would not require determination of temporal and spatial profiles of moisture). This discussion paper highlights steps already taken (Part 1), and lists issues that need to be resolved before reaching this goal (Part 2).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle