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Enregistrement W2939476870 · doi:10.22215/etd/2018-12690

Evaluating the Thermal Resistance of a Vacuum Insulation Panel Wall Assembly Containing Thermal Bridges using Industry Standard Calculation Methods and Numerical Simulation Techniques

2018· dissertation· en· W2939476870 sur OpenAlexaff
Travis Moore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal bridgeThermal resistanceThermalStructural engineeringJoint (building)Thermal insulationComputer simulationMaterials scienceEnhanced Data Rates for GSM EvolutionVacuum insulated panelEngineeringMechanicsComposite materialSimulationThermodynamicsPhysicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the accuracy of industry standard calculation methods, and two and three-dimensional numerical simulation techniques, to predict the thermal resistance of a wall assembly containing vacuum insulation panels (VIPs) and thermal bridges.The calculation methods and numerical simulations were used to predict the thermal resistance of a wall assembly that was tested in a guarded hot box.The calculation methods and two-dimensional simulation scenarios which did not include VIP edge thermal bridges resulted in a minimum overestimation of 38%.Accounting for the thermal bridges using the average joint width between panels reduced the minimum overestimation to 13% (modified zone calculation method) and 20% (two-dimensional simulations).The three-dimensional simulations overestimated the thermal resistance by 14%.Overall, the most reliable predictions of thermal resistance were determined through 3D simulations and the modified zone method in combination with the thermal bridge effect due to the average joint width between VIPs.iiiAcknowledgements First and foremost, I would like to thank my family for supporting me.To my wife, Heidi, you are my most steadfast supporter, never wavering in your belief that this is something I could and should do.Your diligence and dedication to your own degree inspired me to new levels of dedication required to complete this thesis.Thank you to my children, Charlotte and Logan

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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