Daylight availability in top-lit atria: prediction of skylight transmittance and daylight factor
Notice bibliographique
Résumé
Atrium and skylight shapes are important architectural design elements that influence daylight availability within the space and, therefore, lighting energy consumption. There is a lack of prediction models for skylight transmittance. and daylight availability in atria. A new concept was developed to predict the diffuse transmittance of skylights. A skylight shape is converted into a representative shape through a shape parameter. Generic formulae for the skylight diffuse transmittance were developed under different sky conditions. A zonal model combined with the flux transfer method was developed to predict daylight availability in top-lit atria through the predictions of the average daylight factor (DF) at the atrium floor and ceiling (non-glazed portion of the roof), and the local DF normal to walls. The DF model was compared with currently available models derived from theory and experiments under artificial skies. The results showed that the computed e transmittance for translucent skylights. under real partly cloudy or dear skies may reach up to 33% in summer and 56% in winter higher than that under CIE overcast skies. The developed zonal model yielded very dose results to the models based on the nnite-dement method. However, models based on physical scale measurements lack general consensus among themselves, and may produce average DF values at floor level up to 43% higher than those produced by the zonal model. Physical scale models may also yield local DF values normal to walls up to 50% lower than those predicted by the zonal model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».