Simultaneous Heat and Moisture Transport in 3D Printed Walls
Notice bibliographique
Résumé
The national and international building stock -representing one of the most intensive energy-consuming sectors worldwide -is characterized by a large share of old constructions, designed without following any energy criteria. This scenario has promoted the rising of powerful technologies, e.g., Additive Manufacturing (AM), which despite its recent rise is leading the innovation process involving both the industrial and civil sectors. 3D printing techniques are going to outperform current production techniques because of their various advantages, i.e., design of complex forms, uniform materials, reduced production steps and costs. The aim of the present work is to combine the accuracy of computer-aided design (CAD) for AM structures with the benefits of the computational thermo-fluid dynamic simulation (CFD) to perform thermal and moisture performance analysis of innovative building walls. Natural convection and radiation problem -involving buoyancy-driven flow in a cavity -is investigated and solved under appropriate boundary conditions defined in a finite element commercial code. After validation with international guidelines and literature data, the model is simulated in Napoli (Italy) under winter design conditions. Moreover, this work provides a comparison between a simplified procedure for the condensation risk detection, i.e., the Glaser method, and an advanced one -based on the steady-state diffusion theory -which considers latent heat effect and capillary transport of moisture liquid. The results show that the radiative heat transfer mechanism has a significant influence on thermal transmittance. On the other hand -with reference to the case study -here we present the discrepancy between the prediction of the condensation effect during the winter months by adopting the present method with respect to the Glaser one.
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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 | 0,000 |
| 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 ».