Thermal Performance Optimization of Building Envelopes in a Low-Cost and Energy-Saving Rural Dwelling in Severe Cold Region—Taking Central Area of Liaoning as an Example
Notice bibliographique
Résumé
The thermal performance of rural building envelopes is mostly non-standardized in Northern China, resulting in significant heat loss. In this study, we take, as an example, the central area of Liaoning province, with the objective of proposing some low-cost and energy-efficient solutions. Through our investigations, we found that heating energy consumption was reduced by 20% and construction costs increased by less than CNY 8000 (USD 1108), which can be accepted by rural residents. In order to achieve this target, the NSGA-II algorithm integrated with Rhino + Grasshopper and EnergyPlus simulation kernel was used to establish a thermal performance optimization model for the heat transfer of rural building envelopes in this severe cold region. Among the above-calculated Pareto optimal solutions, the recommended thickness of insulation layers for room floors, roofs, and external walls was about 70 mm, 50 mm, and 40 mm, respectively. Furthermore, we tried to reduce the window-to-wall ratio as much as possible. Finally, based on both the lower building renovation cost and energy-saving rate, three technical solutions from which rural residents could select, according to their specific needs, are put forward.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».