Benchmarking of IRC's Advanced Hygrothermal Model hygIRC using mid- and large-scale experiments
Notice bibliographique
Résumé
Recent research in the field of assessment of hygrothermal response has focused on either laboratory experimentation or modelling, but less work has been reported in which both aspects are combined. Such type of studies can potentially offer useful information regarding the benchmarking of models and related methods to assess hygrothermal performance of wall assemblies. An advanced hygrothermal computer model called hygIRC was used to assess the hygrothermal response of wood sheathing board, a keycomponent of wood-frame wall assemblies. hygIRC uses hygrothermal properties of materials derived from tests on small-scale specimens undertaken in the laboratory. The intent of this work was to obtain experimental results on the hygrothermal the response of the wood sheathing, included in both mid- and full-scale wall assemblies, when subjected to nominally steady-state environmental conditions. The drying rates of wall assemblies featuring several different membranes in contact with the wood sheathing were determined from experiments undertaken in a controlled laboratory setting. These results were subsequently compared to those obtained using hygIRC as a means of helping benchmark the simulation model. Conclusions from these studies are definite: in both mid and full-scale test, results from simulation compare very favourably with those obtained from the experiment. This realistically suggests that the model adequately emulates the hygrothermal response of specific wood-frame assembly components, such as wood sheathing, over a wide range of scales for the environmental conditions to which it was subjected in the experiments. These results further enhance confidence towards the implementation of hygIRC in broader based parametric studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».