Optimizing the grid size used in CFD simulation to evaluate fire safety in houses
Notice bibliographique
Résumé
In the event of a fire in a house, the occupants may be harmed by untenable conditions developed during the fire. The time to untenable conditions can be estimated using experimental studies or numerical simulations. Experimental studies usually provide realistic informa-tion but are expensive and time consuming. Numerical simulations, using validated models, can therefore be used to overcome these drawbacks and may also be used to help in the design of experimental setups. As part of a research project to evaluate life safety in houses, the Fire Risk Management Program at IRC/NRC has carried out numerical simulations to study fire performance of Canadian houses. The nu-merical simulations were conducted using the Fire Dy-namics Simulator (FDS) [1], a CFD model developed by NIST. As a first step, the effect of the grid sizes on the simulation results of the fire in a house was investi-gated in order to determine an optimum grid size that will be adopted for future simulation. Several fire sizes have been investigated and the optimum grid resolution has been found. The chosen grid resolution was then used to determine the time when conditions would be-come untenable, based on criteria found in the literature. This paper presents the details of the grid optimization study as well as the evaluation of life safety in houses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».