The estimation of wall thermal properties by \emph{in situ} measurement enables to increase the reliability of the model predictions for building energy efficiency. Nevertheless, retrieving the unknown parameters has an important computational cost. Indeed, several computations of the heat transfer problem are required to identify these thermal properties. To handle this drawback, an innovative approach is investigated. The first step is to search the optimal experiment design among the sequence of observation of several months. A reduced sequence of observations of three days is identified which guarantees to estimate the parameter with the maximum accuracy. Moreover, the inverse problem is only solved for this short sequence. To decrease further the computational efforts, a reduced order model based on the modal identification method is employed. This \emph{a posteriori} model reduction method approximates the solution with a lower degree of freedom. The whole methodology is illustrated to estimate the thermal diffusivity of an historical building that has been monitored with temperature sensors for several months. The computational efforts is cut by five. The estimated parameter improves the reliability of the predictions of the wall thermal efficiency.


翻译:通过 \ emph{ 原地 度量对墙热特性进行估计,可以提高建筑能源效率模型预测的可靠性。 然而,检索未知参数具有重要的计算成本。 事实上,需要用数项计算热传导问题来确定这些热特性。 要处理这一退步,就要研究一种创新的方法。第一步是在几个月的观测序列中搜索最佳实验设计。确定3天的缩减观测序列,保证以最大精确度估计参数。此外,只有这一短顺序才能解决反向问题。为了进一步减少计算努力,采用了基于模式识别方法的减序模型。这一计算模型的减序方法以较低的自由度接近解决方案。整个方法用来估计用温度传感器监测了数月的历史建筑的热偏差性。计算工作减少了5天。估计参数提高了墙热效率预测的可靠性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】面向工程师的图像处理,438页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2021年9月9日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
8+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月21日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
8+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员