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Enregistrement W3083963934 · doi:10.32393/csme.2020.1228

Parametric Optimization of the Configuration and Operation of Transparent and Opaque Climate Responsive Building Facade Modules Using Component Scale Simulation

2020· article· en· W3083963934 sur OpenAlexaffabout
Shahrzad Soudian, Umberto Berardi

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacadeOpacityComponent (thermodynamics)Parametric statisticsScale (ratio)Computer scienceArchitectural engineeringEngineeringCivil engineeringOpticsMathematicsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising demand for energy-efficient building design is correlated with the negative effects of energy consumption in buildings on the environment, in addition to climate-related threats to their resiliency. Considering the highest share of energy use in buildings allocated to space conditioning, comfort-related energy-efficiency measures are primarily targeted. Particularly enhancing the performance of the building facade as the main interface between the interior and exterior environments has been a key research area to provide indoor environmental comfort. Conventionally, building facades are designed as static barriers to environmental loads, disregarding the transient nature of their surrounding environment. However, there is a need for a new paradigm in faade design to improve comfort and resiliency in buildings. Climate responsive facades (CRFs) are a potential solution to address comfort in buildings through dynamic and adaptive performance. The aim of this paper is to select the best configuration and operation strategy for one transparent and one opaque CRF module in the climate context of Toronto using parametric optimization analysis. The CRF modules were initially designed using a performance-based design framework in consideration of indoor comfort, climate, and faade performance metrics. The initial design of the modules is based on a ventilated cavity Trombe wall system. The opaque CRF module was designed to dynamically regulate temperature, airflow, and moisture loads, and the transparent CRF module controls solar radiation, temperature, moisture, and airflow. The two modules are modeled in the climate of Toronto, facing the south orientation in COMSOL Multiphysics using the heat transfer and the CFD tools. The parametric optimization analysis covers both design and operation parameters. The design parameters defined are based on faade performance metrics, including material thermophysical properties, geometry, and configuration of the materials and systems. The operation parameters based on the indoor comfort requirements include the mechanical ventilation inputs, material properties for passive smart materials, and operation of active integrated heating systems. The range of values for the parameters is determined by the technical properties of the selected technologies. The faade configuration with the best performance annually is selected as the best option. The performance is benchmarked for heat exchange efficiency, heat transfer rate, airflow rate, temperature/moisture gradient, daylight transmission, and time lag. Design optimization using the simulation study allowed for an accurate selection and optimization of the best CRF module configuration. Notably, the results of this study could show the role of component scale simulation tools to design CRFs.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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