A Methodological Approach to Predict and Estimate Air Leakage Through a Window-To-Wall Interface in Wood Frame Construction
Notice bibliographique
Résumé
Airtightness is an important phenomenon in building performance. Poor building airtightness can impact the IAQ, indoor comfort conditions, building envelope’s structural integrity, occupant’s health, and building energy performance. It is well documented that window-to-wall interfaces are an area of reoccurring air leakage location, contributing 15% to 35% to whole building air leakage. Therefore, there is a demand for adequate prediction methods to estimate air leakage through the window-to-wall joint to assist builders and designers in making cost-effective design decisions prior to construction. The objective of this study was to further an approach to model preconstruction relative airtightness of differing window-to-wall joint detail designs and variation in field construction. This research was done to further the work already conducted in determining if an experimentally based methodology can be used to alter predictions of whole building airtightness in new construction at the pre-construction phases of development (Khemet & Richman, 2020). An empirically-based design of experiments was created using a 23x3 factorial design to quantify the impact of air leakage through the window-to-wall joint. The four main effects that were selected for analysis were pressure, shim type, sealant technique, and detail length. The multiple linear regression model explained up to 38.7% of the air leakage through the joint (R=0.6387, p<0.001). The results of the experiment established an approach to predicting relative air leakage of varying window-to-wall joints.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».