CFD and Deep Learning Based Natural Ventilation Analysis in Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Natural ventilation is crucial for sustainable buildings and is also a promising solution for addressing indoor air quality (IAQ) issues such as those related to COVID-19. This thesis examines the efficacy of wind-driven cross-ventilation for a low-rise residential building with complex geometry and internal partitions typical of common constructions using computational fluid dynamics (CFD) simulations. Different wind speeds and directions with varying partition and window configurations are analyzed, as well as surrounding buildings consistent with Canadian suburban neighbourhoods. While CFD solvers are effective in predicting natural ventilation, they are limited by processing time, hardware and storage requirements, and specialized knowledge, which limits the number of designs tested and leads to suboptimal solutions. Therefore, user-friendly deep learning models are also developed to efficiently predict the velocity field within a cross-ventilated building, using both a Vanilla U‑Net and a U-Net with an attention mechanism for the neural network architectures. The models obtain training data from CFD simulations performed on a generic building with multiple opening sizes and impacts from different wind directions. The results show that partition walls block airflow and create dead zones, but when openings are introduced on partition walls to form a network of openings, IAQ is significantly improved, especially in rooms that previously only had a doorway opening. Additionally, surrounding buildings should not be neglected when accounting for IAQ, as the air changes per hour (ACH) can be reduced by more than half, leading to a significant increase in the local mean age of air (MAA) (up to 215%) for the entire building. Furthermore, both deep learning models generate velocity contours much faster than CFD solvers while only sacrificing a small amount of error. However, the Vanilla U-Net model is recommended as it had superior performance in both qualitative and quantitative analyses.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».