Data-driven prediction of flow parameters in a ventilated cavity using high-fidelity CFD simulations
Visualitza/Obre
bs2021_30907.pdf (3,660Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.26868/25222708.2021.30907
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/374427
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2021
EditorInternational Building Performance Simulation Association (IBPSA)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this study, we develop a machine-learning-based data-driven model, which predicts comfort-related flow parameters in a ventilated room. The model is based on the results of high-fidelity computational fluid dynamics (CFD) simulations with different geometrical configurations and boundary conditions. The developed model could be used as a cheaper alternative to CFD for applications where rapid predictions of complex flow configurations are required, such as model predictive control. Even though the developed model provides acceptable accuracy for most of the tested configurations, more input data is required to improve the model performance.
CitacióMorozova, N. [et al.]. Data-driven prediction of flow parameters in a ventilated cavity using high-fidelity CFD simulations. A: International Conference of the International Building Performance Simulation Association. "Proceedings of the 17th IBPSA Conference Bruges, Belgium, Sept. 1-3, 2021". International Building Performance Simulation Association (IBPSA), 2021, p. 2147-2154. DOI 10.26868/25222708.2021.30907.
Versió de l'editorhttps://publications.ibpsa.org/conference/paper/?id=bs2021_30907
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
bs2021_30907.pdf | 3,660Mb | Accés restringit |