Approximating CFD simulations of natural ventilation: A deep surrogate model with spatial attention mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Building natural ventilation is a sustainable approach to reducing energy use and emissions from buildings by minimizing reliance on energy-intensive systems. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are often used to predict natural ventilation, enhance building design, and improve indoor air quality. However, CFD simulations are time-consuming and computationally resource-intensive due to the number of spatial and temporal discretization and iterations required to solve the governing Reynolds Averaged Navier–Stokes (RANS) equations. Additionally, CFD simulations require specialized knowledge, limiting the number of concepts designers can test. This study proposes a UNet-based surrogate model with a spatial attention mechanism to overcome the limitation of CFD simulations by approximating RANS simulations of natural ventilation in cross-ventilated buildings. The proposed surrogate model was trained with data from CFD simulations performed on buildings with multiple opening sizes and wind from different directions. The model was then evaluated while comparing it with the commonly used UNet with channel-wise attention as a baseline. Based on the evaluation results, the Spatial Attention UNet model outperformed the baseline model in predicting velocity flow fields, achieving a mean absolute percentage error of 4.7% compared to 14.7% for the whole domain and 17.0% compared to 32.1% within the building. Furthermore, the trained model achieved a tremendous speed, reducing more than an hour of CFD simulation into orders of milliseconds. The result proved that the proposed model could save designers effort and time while allowing them to test several design concepts quickly, sacrificing only a small amount of accuracy. • Spatial attention UNet offers a faster option to RANS natural ventilation simulation. • Proposed surrogate model reduces simulation time from over an hour to milliseconds. • The model enables designers to test multiple designs to enhance natural ventilation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».