Comparison of wind-driven rain load on building facades in the urban environment and open field: A case study on two buildings in Zurich, Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Wind-driven rain (WDR) is one of the largest moisture sources affecting the hygrothermal performance and durability of building envelopes. Accurate estimation of WDR loads on building facades as boundary condition is important for the hygrothermal analysis of building envelopes. In this work, computational fluid dynamics (CFD) simulations and semi-empirical models are used to compare WDR load on building facades in the urban environment and open field. The research focuses on two historical buildings in the city center of Zurich, Switzerland. There is a very large difference in terms of the local wind-flow fields around buildings in the urban environment and open field. Raindrop trajectories in the open field are more horizontal due to higher wind speeds around the building. In the urban environment, the wind speed is lower yielding droplets following trajectories that are more parallel to the facades. The building overhang is more effective at rain protection in the urban environment compared to the building in the open field due to a larger rain sheltering effect, since the rain trajectories are more parallel to the facades. There is a very large difference in WDR load and distribution on the facade of buildings in the urban environment and open field. WDR loads on buildings in the urban environment are much smaller than in the open field. When semi-empirical models are used for this case study, there is large uncertainty in the prediction and the predicted WDR load can be many times larger compared to the load predicted by CFD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».