Deng und Chen schlugen das ANN und das Ensemble-basierte Modell vor, um den thermischen Komfort in einer Innenumgebung durch Berücksichtigung des Verhaltens vorherzusagen des Insassen und das thermische Gefühl. Allerdings ermöglicht das robuste Design des Modells zur Vorhersage des Wärmeausgleichs (PMV, PPD, SET, TS) mit einem geeigneten Algorithmus, geeigneter Funktionsauswahl und Lernen
Diese Forschung bietet einen umfassenden Literaturüberblick, der sich auf drei Hauptelemente im Modellierungsprozess der persönlichen thermischen Komfortvorhersage konzentriert, basierend auf den in den letzten zehn Jahren veröffentlichten Modellen: experimentelles Design, Datenerfassung, und Modellierungstechniken.
ISSN: 2046-6099 Veröffentlichungsdatum des Artikels: 1. März 2022 Genehmigungen Veröffentlichungsdatum der Ausgabe: 5. Juli 2022 Downloads 254 Abstract PurPose In diesem Artikel wird die Entwicklung persönlicher thermischer Komfortmodelle für ältere Erwachsene vorgestellt und die Leistung der Modelle im Vergleich zu aggregierten Ansätzen bewertet.
Für den Funktionsumfang F S 1 hat das PMV-Modell eine bessere Genauigkeit als Transformer, aber eine schlechtere Präzision und einen schlechteren F1-Score; TL-Transformer erreicht höchste Präzision; und das datengesteuerte, auf thermischem Komfort basierende Modell übertrifft F S 1 im Funktionsumfang F S 2, was darauf hinweist, dass persönliche Informationen (Alter und Geschlecht) verwendet werden können, um die Genauigkeit der thermischen Komfortvorhersage zu verbessern
Die Genauigkeit der Regressionsanalyse muss mit anderen Analysemethoden überprüft werden. Diese Studie vergleicht die Erstellung eines Modells zur Vorhersage des thermischen Komforts mit einer Regressionsanalyse und einer naiven Bayes-Analyse. Die Forschungsmethode nutzte quantitative Methoden zur Datenerfassung zum thermischen Komfort.
Eine der wenigen durchgeführten Studien zur BIM-basierten Überwachung des thermischen Komforts könnte die von Natephra, Motamedi, Yabuki und Fukuda (2017) durchgeführte Studie sein. Dabei wurde eine BIM-basierte Methode zur Integration von BIM-Geometriedaten und Umgebungssensordaten zur Bewertung des thermischen Komfortniveaus in Innenräumen pro Standort vorgeschlagen. Die Ergebnisse zeigen
Angesichts der Genauigkeit der Berechnung des thermischen Index kann BIO-met eine bessere Orientierung für die Stadtplanung bieten sorgen für den thermischen Komfort des Menschen. Um die Genauigkeit der Berechnung des Wärmeindex zu überprüfen, wurde vor Ort ein Gehexperiment in einem Übergangsraum durchgeführt und am Versuchsstandort ein ENVI-met-Gebäudemodell erstellt.
Ein innovativer datengesteuerter Vorhersageansatz zur Schätzung des thermischen Komforts wird eingesetztmit folgenden Zielen durchgeführt: (i) Untersuchung einer neuartigen Methode zur Vorhersage tatsächlicher thermischer Komfortabstimmungen mithilfe von ML-Ansätzen; (ii) die Genauigkeit der Modelle bewerten und die Ergebnisse validieren; (iii) die Ergebnisse verschiedener Vorhersagemethoden vergleichen; (iv
Der thermische Komfort im Klassenzimmer hat einen direkten Einfluss auf die Gesundheit der Schüler und die Bildungsergebnisse. Die Messung des thermischen Komforts (TC ) ist eine nicht triviale Aufgabe. Sie wird durch mehrere subjektive Metriken repräsentiert, z. B. Thermal Sensation Vote, Thermal Comfort Vote, Thermal Preference Vote usw. Da maschinelles Lernen (ML) zunehmend zur Vorhersage des Insassenkomforts eingesetzt wird, sind mehrere TC-Metriken für Die Genauigkeit der
des thermischen Komfortmodells betrug mehr als 90 % für die vier Städte in Brasilien 6. Vorhersagende Modellierung des persönlichen thermischen Komforts ist zu einem Trendthema bei der Verbesserung der menschlichen Gesundheit gewordenKomfort in den Zimmern. Der thermische Komfort steht in engem Zusammenhang mit der Gestaltung und Leistung von Gebäudesystemen, insbesondere in nachhaltigen und intelligenten Gebäuden 7. Thermik
Während der thermische Komfort im Außen- und Innenbereich traditionell etwas getrennte Bereiche mit separaten Komfortmodellen ist, wurde wenig darüber nachgedacht gegeben zur Größe der freien Konvektionseffekte auf
Aus der ASHRAE Global Thermal Comfort Database II, mehrere Forscher in East und Südasien nutzten persönliche und Umgebungsvariablen, um das Modell des thermischen Komforts zu erstellen. Die Körpertemperaturen an mehreren Orten waren der am häufigsten genutzte persönliche Input. Die gesammelten Arbeiten aus den Jahren 2003 bis 2022 wurden genutzt, um die fortschreitende Entwicklung des thermischen Komfortmodells zu analysieren, indem
Der Predicted Mean Vote (PMV) weist Diskrepanzen in Bezug auf die thermische Realität der Umgebung auf; Daher dienen adaptive Modelle dazu, diese Schätzung zu verbessern. In diesem Zusammenhang zielte diese Forschung darauf ab, die Leistung von PMV und adaptiven Modellen unter verschiedenen Bedingungen in Brasilien anhand einer Varianzanalyse zu überprüfen und Einzelpersonen anhand ihrer Gefühle für
Das thermische Gleichgewicht des Körpers wird durch lokale Umweltbedingungen und individuelle physiologische Eigenschaften beeinflusst. Als Modellinputs dienen die Umgebungsparameter (Lufttemperatur, mittlere Strahlungstemperatur, Luftgeschwindigkeit und relative Luftfeuchtigkeit) und menschliche physiologische Inputs (Stoffwechselrate, Größe, Gewicht, Fettanteil, Blutflussrate, Geschlecht, Hautoberfläche usw.) (Abb . 2).
Lai et al. 12 überwachte HautTemperatur, Außenwetterbedingungen und thermische Empfindungen. Die Autoren schlugen ein lineares Regressionsmodell vor, das auf den gesammelten Daten basiert, um den thermischen Komfort vorherzusagen. Das lineare Regressionsmodell hatte ein R 2 von bis zu 0,9376; Bei der Anwendung auf Daten aus einem anderen Land verringerte sich der R 2 jedoch auf 0,766.
Die in definierten Kriterien Unsere vorherige Überprüfung des Konzepts individueller oder persönlicher Vorhersagemodelle umfasste: 1) einen individualisierten Prozess zur Modellierung des thermischen Komforts, der auf historischen Daten für das Zielsubjekt basiert und keine große Menge an Datenerfassung erfordert, die für ähnliche Systeme erforderlich ist; und 2) Personalisierung durch Modellparametrisierung
Der thermische Komfort in Innenräumen hat enorme Auswirkungen auf die Gesundheit und Leistung der Bewohner. Daher haben Forscher und Ingenieure zahlreiche Rechenmodelle zur Schätzung vorgeschlagenNormaler Komfort (TC). Angesichts der Dynamik in Richtung Energieeffizienz liegt der aktuelle Schwerpunkt auf datengesteuerten TC-Vorhersagelösungen, die modernste Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) nutzen. Allerdings ist die
HVAC-Designsoftware ermöglicht Energieeffizienz. Reduzieren Sie den Energieverbrauch für HVAC-Systeme in Gebäuden, Rechenzentren und Geräten durch optimierte Wärmetauscherkonstruktionen, Leitungen, Lüfter oder Platzierung von Kühleinheiten. SimScale unterstützt Ingenieure bei der Visualisierung numerischer Simulationsergebnisse, um die Anforderungen für die LEED- oder BREEAM-Zertifizierung zu bewerten.
Der thermische Komfort in Innenräumen ist enorm wirkt sich auf die Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Bewohner aus. Daher haben Forscher und Ingenieure zahlreiche Rechenmodelle zur Schätzung des thermischen Komforts (TC) vorgeschlagen. Angesichts der Dynamik in Richtung Energieeffizienz liegt der Schwerpunkt derzeit auf datengesteuerten LösungenTC-Vorhersagelösungen, die modernste Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) nutzen. Allerdings ist die Meinung eines Bewohners
Dieser Artikel gibt einen Überblick über Studien zur CFD-Analyse des städtischen Mikroklimas. Der Umfang der Überprüfung umfasst Studien, die in Fachzeitschriften in englischer Sprache mit 3D-Rechendomänen und mit Kopplung von Geschwindigkeits- und Temperaturfeldern veröffentlicht wurden. Nach unserem besten Wissen stammt die erste Studie, die in diesen Bereich passt, aus dem Jahr 1998.
Traditioneller Komfort Modellen fehlt auch die Fähigkeit, sich an individuelle Anforderungen und Empfindungen anzupassen. Im Rahmen dieser Forschung wurde ein datengesteuertes thermisches Komfortmodell entwickelt, um den gesamten thermischen Komfort der Bewohner von Bürogebäuden zu verbessern. Um diese Ziele zu erreichen, wird eine Architektur verwendet, die auf einem Cyber-Physical System (CPS) basiert.
Zum BeispielIn mehreren Simulationsstudien und realen Demonstrationen wurde gezeigt, dass die modellprädiktive Steuerung (MPC) eine deutliche Verbesserung des thermischen Komforts bei gleichzeitiger Reduzierung des Gebäudeenergieverbrauchs um mindestens 15 % erzielt 15, 16. Die Stärke der fortschrittlichen Steuerungstechniken liegt in ihrer Vorhersage, Optimierung und Anpassung
Wärmekomfort und -gefühl sind wichtige Aspekte von Gebäudedesign und Raumklimakontrolle, da der moderne Mensch den größten Teil des Tages in Innenräumen verbringt. Herkömmliche Konzepte und Steuerungsansätze für das Raumklima basieren auf statischen thermischen Komfort-/Empfindungsmodellen, die die Gebäudenutzer als passive Empfänger ihrer thermischen Umgebung betrachten. Um die Nachteile statischer Modelle zu überwinden
Fazit. Es wird erwartet, dass persönliche Komfortmodelle und eine modellbasierte Kontrolle des thermischen Innenraumklimas die mAin Trends im Bereich der gebauten Umwelt in der Zukunft. In dieser Studie wurde ein Modell zur Vorhersage thermischer Empfindungen untersucht, das auf einem IR-Sensor basiert, um die Hauttemperatur und den gesamten Prozess der Klimaanlagensteuerung zu messen, indem
Wie oben erwähnt, ist die Erstellung eines thermischen Komfortmodells keine leichte Aufgabe. In den letzten Jahren konzentrierten sich die meisten Arbeiten an thermischen Komfortmodellen auf Algorithmen für maschinelles Lernen. Eine repräsentative Arbeit ist das datengesteuerte thermische Komfortmodell basierend auf dem Support Vector Machine-Algorithmus. Dies ist ein Modell mit selbstlernendem und selbstoptimierendem Modell.
Die Hauptbeiträge dieser Studie sind: (1) der Datenerfassungsansatz, (2) die Entwicklung eines Multiclass-Multioutput-Klassifizierungsmodells zur Bestimmung von thermischem Komfort, Empfindung, Akzeptanz und Präferenz für ein ganzheitliches Verständnising des thermischen Komfortbedarfs einer Person.
Zusätzlich zu neuronalen Netzwerkmodellen ist Fuzzy Logic Control (FLC) ein geeignetes Werkzeug zur Nachahmung des Verhaltens von Gebäudenutzern und zur Entwicklung sprachlicher Beschreibungen des thermischen Komfortempfindens oder der Präferenzen, die dem PMV und den adaptiven Modellen nahekommen, was vom Steuerungssystem nicht einfach interpretiert werden kann (vgl. Tabelle 4). Im Gegensatz zu
Da die PMV-Gewichte alle größer sind als die Energieverbrauchsgewichte, sind die erhaltenen Ergebnisdaten größer Tendenz zur thermischen Komfortoptimierung im Vergleich zu den vorhandenen Studien. Es ist nicht möglich, das optimale Modell direkt zu beurteilen, da es sich um ein Optimierungsproblem mit mehreren Zielen und mehreren Pareto-Frontlösungen handelt.
T eines Passagiers definierenDer thermische Komfort in der Kabine eines Autos ist aufgrund der engen Umgebung und der verschiedenen Parameter schwierig. Obwohl der Passagierkomfort mithilfe einer thermischen Komfortskala für die gesamte Kabine oder einen lokalen Bereich vorhergesagt wird, kann der Bereich des Passagierkomforts auf der Skala aufgrund psychologischer Faktoren und individueller Vorlieben unterschiedlich sein. Unter den vielen Faktoren, die diesen Komfort beeinflussen
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der Vorhersagen trifft die thermische Komfortreaktion eines Individuums anstelle der durchschnittlichen Reaktion einer großen Bevölkerung. Es nutzt das Internet der Dinge und maschinelles Lernen, um die Komfortbedürfnisse des Einzelnen direkt aus den in seiner Alltagsumgebung gesammelten Daten zu ermitteln.
Darüber hinaus sollten zukünftige Untersuchungen klären, wie die Integration von handelsüblichen tragbaren Geräten und personalisierten Geräten funktioniertDie Integration von Komfortmodellen in HVAC-Steuerungssysteme würde sich tatsächlich auf den thermischen Komfort der Bewohner und insbesondere auf den Energieverbrauch, hauptsächlich den Primärenergieverbrauch, auswirken 89. In dieser letzten Ausgabe handelt es sich tatsächlich um
In diesem Artikel haben wir keine Schlussfolgerungen über die Genauigkeit der gezogen PMV-Modell, aber wir haben es nur als Benchmarkwert verwendet, um die Genauigkeit der thermischen persönlichen Komfortmodelle zu beurteilen. 2.7.1 Bewertungskriterien. Die Modellvorhersagegenauigkeit wurde anhand der folgenden Metriken bewertet: F1-Mikro, F1-Makro und Cohens Kappa.
1. Einführung. Die Aufrechterhaltung des thermischen Komforts ist eines der wichtigsten Ziele von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC). Es gibt eine Vielzahl physikalischer Variablen, die den thermischen Komfort beeinflussen. Zu diesen Variablen gehört die Temperatur der Umgebungng Luft, das Strahlungsfeld um die Person, die Geschwindigkeit der Luft
You can also send a message to us by this email info@qinsun-lab.com, we will reply tu you within 24 hours.Now tell us your need,there will be more favorable prices!
Home |
Product |
About |
Contact
Email: info@qinsun-lab.com
No.258 Ban Ting road, Song Jiang district, Shanghai
Leave Message
WhatsApp