A Comprehensive Study of Wind-Driven Rain (WDR) Loading on Building Facades
Notice bibliographique
Résumé
Wind-Driven Rain (WDR) loading on building facades is a critical environmental factor. The adverse effects of WDR include material degradation, frost damage, salt efflorescence, and structural failures, requiring accurate WDR assessment methods for sustainable building design. This Ph.D. dissertation provides a comprehensive investigation into WDR loading through a combination of state-of-the-art reviews, Computational Fluid Dynamics (CFD) modeling, ISO semi-empirical model refinements, and Machine Learning (ML)-based approaches. First, a systematic review of WDR studies, summarizing experimental, numerical, and semi-empirical methodologies while highlighting key influencing factors such as meteorological and geometrical parameters, and identifies limitations in current methodologies, particularly the ISO model's performance in urban settings. The second part focuses on CFD modeling of WDR, using OpenFOAM, for a mid-rise residential building in Vancouver, Canada. Four different steady-state RANS models (i.e., standard k-ω, realizable k- ε, RNG k- ε, and standard k- ε) are compared and validated against wind-tunnel and on-site field measurements. The results indicate that the standard k-ω RANS model without incorporating turbulent dispersion provides slightly better performance and is therefore selected for subsequent analyses. Moreover, two WDR modeling techniques (i.e., Lagrangian Particle Tracking (LPT) and Eulerian Multiphase (EM)) are evaluated. Comparative analysis reveals that the RANS-EM provides more accurate predictions with lower computational costs, making it a preferable approach for urban WDR assessment. The third part examines the impact of upstream buildings on WDR by modifying the Obstruction Factor within the ISO model. Significant discrepancies, up to a factor of five, are found between ISO predictions and modeled WDR by CFD. A refined Obstruction Factor is proposed to enhance the model’s accuracy in urban areas. Finally, ML models are applied to further refine the ISO model. A CFD-generated dataset is used to train six different ML models (e.g., Artificial Neural Network (ANN)), resulting in an improved Wall Factor that accounts for a broader range of building geometries and meteorological conditions. Validated against field measurements, achieves up to 53% error reduction compared to the original ISO model. This dissertation contributes to the development of climate-resilient building designs and offers practical improvements for WDR calculation on building facades in urban areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».