Metamodel Development for Predicting Hygrothermal Performance of Wood-Frame Wall under Rain Leakage
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, stochastic modeling has been increasingly applied to investigate the uncertainties of input parameters in hygrothermal simulation and the moisture damage risks of building envelopes. Generally, stochastic modeling requires hundreds or even thousands of simulations to take into account the uncertainties of input parameters, which is computationally intensive and timeconsuming. This paper aims to apply polynomial and neural network metamodel as a substitute for the traditional hygrothermal model, to predict the hygrothermal performance of building envelopes. In the previous study carried out by the authors, stochastic simulations have been performed based on the traditional hygrothermal model, to investigate the hygrothermal performance of wood-frame walls under different rain leakage levels. The material properties and rain deposition factors were considered as stochastic variables, and stochastic simulations were performed under three rain leakage scenarios: 1%, 0.5% and 0.1% of wind-driven rain. In this paper, the stochastic inputs (the hygric material properties and rain deposition factor) and outputs (the maximum moisture content and mold growth index over a 5-year period of the simulation) of a conventional 2×6 wood-frame wall are used to develop the metamodels through polynomial regression and neural network methods. The metamodels are developed for each rain leakage scenario, and the stochastic data of the three rain leakage scenarios are aggregated together to train another metamodel. It is found that the metamodels generally perform well to predict the maximum moisture content and mold growth index. The metamodels for low rain leakage scenarios are better than those for high rain leakage scenarios and the neural network metamodel is more accurate than polynomial metamodel for high rain leakage scenarios, i.e. 1% of rain leakage.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».