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Enregistrement W2604235747 · doi:10.1061/9780784480502.022

Numerical Simulation of Forced Convective Heat Transfer Coefficients on the Facade of Low-and High-Rise Buildings

2017· article· en· W2604235747 sur OpenAlexafffund
Meseret T. Kahsay, Girma Bitsuamlak, Fitsum Tariku

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyWestern University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésGlazingFacadeHeat transfer coefficientComputational fluid dynamicsConvective heat transferHeat transferMechanicsReynolds-averaged Navier–Stokes equationsCeiling (cloud)Forced convectionMaterials scienceEnvironmental scienceStructural engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many commercial and institutional buildings use glazed curtain walls from floor to ceiling, however, glazing has very little ability to control heat flow. Previous studies have shown that the thermal resistance of glazing is usually less than other components of a building’s envelope. In order to evaluate building energy consumption accurately knowledge of the convective heat transfer coefficient (CHTC) distribution over the surface of the building is important. In this paper, high-resolution 3D steady reynolds-averaged navier-stokes (RANS) computational fluid dynamics (CFD) simulations of forced convective heat transfer at the windward facade of five buildings with various building heights having 3, 10, 15, 20 and 30 storeys are presented. The influence of building height on CHTC distribution is investigated at different Reynolds numbers ranging from 0.7x106 to 33x106. It was observed that as H increases from 10m to 101m, the surface average-CHTC on the windward façade increases by about 55%. Moreover, a correlation has been developed as function of building height.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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