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Enregistrement W2739833179 · doi:10.4224/20374494

Numerical Simulations to Predict the Thermal Response of Insulating Concrete Form (ICF) Wall in Cold Climate

2011· article· en· W2739833179 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Hamed Saber, Wahid Maref, M. M. Armstrong, M. C. Swinton, M. Z. Rousseau, Ganapathy Gnanamurugan

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCold climateThermalEnvironmental scienceClimatologyMaterials scienceMeteorologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field monitoring of the dynamic heat transmission characteristics through Insulating Concrete Form (ICF) wall assemblies was undertaken in 2009-2010 at National Research Council Canada's Institute for Research in Construction's (NRC-IRC) Field Exposure of Walls Facility (FEWF). The main objective of this research is to evaluate the dynamic heat transmission characteristics through two mid-scale ICF wall assemblies in FEWF for a one year cycle of exposure to outdoor natural weathering conditions. The scope of work included the design of the experiments, installation of test specimens, commissioning of the instrumentation, operation of the test facility, monitoring, and data collection & analysis. The present NRC-IRC's hygrothermal model, called hygIRC-C, was used to interpret the readings of the instrumentations and to improve the experiment design by repositioning these instrumentations at critical locations. Subsequently, the present model was benchmarked against the measured data. Results showed that the predictions of the present model are in good agreement with experimental data. This research is on-going. Future work will be presented in later publications where the present model will be used to conduct numerical simulations in order to investigate the transient thermal response of full-scale ICF wall assemblies subjected to different Canadian climates.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,555

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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