CFD simulation of the wind flow under lift-up buildings using a porous approach
Notice bibliographique
Résumé
Modeling the urban climate using computational fluid dynamics (CFD) is essential for assessing urban thermal comfort and developing heat wave mitigation solutions. One mitigation strategy may rely on the enhancement of urban ventilation and the use of porous urban environments, as the lift-up, or on pilotis, buildings. Lift-up buildings have their ground floor in whole or in part supported by columns and shear walls, allowing wind flow through the building at pedestrian level. CFD modeling of these intricate geometries is computationally challenging for large urban neighborhoods. Simplifications, such as removing columns to obtain an acceptable computational cost, lead to erroneous results in the global flow pattern. To balance accuracy and computational cost, the impact of complex ground floor geometry on wind flow is modeled using a porosity sink term in the Navier-Stokes equations based on the Darcy-Forchheimer law. The improved CFD modeling of a simple lift-up building is validated with wind tunnel measurements. Simulations of wind flow around a realistic lift-up building for different wind directions determine the Forchheimer coefficients required for the porosity approach. Comparison of reference and numerical porosity results demonstrates a very good agreement in mean velocity patterns. The study demonstrates that oversimplifications, such as removing all columns, leads to an unacceptable overestimation of the wind velocity at pedestrian level. The paper highlights the benefits of the numerical porosity approach and its necessity for accurate urban-scale simulations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».