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Enregistrement W6987597144

Thermal modeling of shading devices of windows

2009· article· en· W6987597144 sur OpenAlexafffundvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaOntario Power Authority
Mots-clésShadingGlazingThermalHeat transferConvectionThermal radiationSolar gainThermal transmittanceThermal energyEnergy consumption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shading devices are important design elements of glazed façades to reduce energy consumption of buildings and improve thermal and visual comfort of occupants. Although there has been significant development in the evaluation and modeling of the thermal performance of shading devices, current methodologies are limited to a few shading products and types. Furthermore, current fenestration thermal models do not account for radiation emission and absorption throughout shading layers, and elements for energy generation and conversion imbedded in glazing layers. This paper presents a general methodology to compute the thermal performance of fenestration systems incorporating permeable shading devices and elements for energy generation and conversion. The methodology assumes each shading layer as porous with effective radiation and thermal properties. The effective properties account for the geometrical and thermal characteristics of the shading layer, and the effect of the convective heat transfer within the layer porous structure. Using the concept of the thermal penetration length, effects of porous shading layers on the convective heat transfer from their boundary surfaces to the adjacent gas spaces are also accounted for. A validation study is carried out, in which the U-factor of a double-glazed window with between-pane Venetian blinds are compared with the available laboratory measurement. The comparison results show that the model predictions are in good agreement with the measurement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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