Validation Field-Measured Data Through Design-Builder Simulation Software of Indoor Air Temperature in A Modern Residential Building in Erbil, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Examining discrepancies between Design-Builder's thermal performance simulations and field-measured data in Erbil City underscores fundamental shortcomings in the existing modeling frameworks.These inconsistencies reveal technical limitations and a deeper disconnect between generalized simulation algorithms and the specific environmental, cultural, and architectural nuances of rapidly urbanizing regions like Erbil.To bridge this gap, it becomes imperative to recalibrate thermal modeling methodologies that are contextsensitive and adaptable, aligning computational predictions with on-ground realities.This recalibration is not merely a technical enhancement but a critical step toward fostering truly sustainable residential designs that prioritize both thermal conditions and occupant comfort.This study explores the comparative analysis of inside air temperature data obtained through field measurements and simulation outputs derived from Design-Builder modelling software.The second objective from this research was to generate the dataset for the thermal conditions of the case study.As such, the process was divided into two main parts.Field measurements were first conducted on the selected case study (Ashty House /modern house).The second part involved a simulation analysis process, which was conducted on the selected case study (Ashty House), The thermal simulation results were then validated to estimate their accuracy which required determining the average values of the identified significant parameters.The generated dataset as well as the various designs explored and optimum design solutions for Ashty House were saved in a Microsoft Excel file and could be selected manually.All the result for the indoor air temperature deviation percentage is less than 10% that will be a sign of good archiving of compatibility between field measurement and simulation data.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».