Identifying the critical orientation of wood-frame walls in assessing moisture risks using hygrothermal simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hygrothermal simulations can be used as a reliable tool in analysing moisture performance. For an efficient analysis, it is important to appropriately select the wall orientation in the simulations. ASHRAE 160 recommends to using orientation with highest amount of annual wind-driven rain (WDR) and the orientation with the least annual solar radiation. The objective of this work was to identify the orientation which leads to the worst moisture performance of different wall assemblies under historical climate in different Canadian cities. Four cardinal orientations (North, East, South, and West) and orientation receiving the highest amount of annual WDR (Default) were tested in this study. The simulations were carried out assuming three scenarios of moisture loads for four different wood-frame (2×6 wood stud) wall systems that differ by their claddings: brick, fibreboard, stucco, and vinyl. With an assumption of no WDR, north facing wall always leads to the worst moisture performance. In the presence of WDR, with and without water source, default orientation leads to the worst moisture performance with few exceptions. As default orientation was based on total sum of WDR, it sometimes may not lead to worst performance and hence hourly distribution of WDR should be taken into consideration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».