Aerodynamic mitigation of low-rise building with complex roof geometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During strong wind events, building roofs are subjected to high wind uplift forces (suctions), which often lead to severe roofing component damage, or even roof total failure, flying debris, and water intrusion, hence, interior damages. Typical roof shapes (e.g., gable and hip) are generally designed using provision codes and standards to accurately estimate peak load impacting the roofs during wind events for design purposes. Complex roof geometry can be efficiently examined using wind tunnel testing and computational modeling to provide quantitative assessment for wind to narrow down the design alternatives and to examine the improvement gained from mitigation techniques. In this study, an isolated low-rise building with a complex roof shape is examined using large eddy simulation (LES) to numerically assess wind load prediction by validating it with wind tunnel results. This study presents two roof modification scenarios using parapets added to roof corners and ridgelines to displace the flow from the separation locations to reduce the wind impact on the roof. The current study aims to 1) evaluate wind load on an isolated low-rise building with complex roof geometry for various angles of attack and 2) mitigate the roof aerodynamically using parapets, added corners, and ridgeline to reduce the wind impact on the roof. The validation shows that both the mean and RMS of the pressure coefficients are in good agreement with the wind tunnel results. The research results suggest that parapets with 500 mm height located at the corner and edges of complex roof geometry can effectively reduce extreme corner suction by 29% and roof uplift by 5.6%.
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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 découle