Building and Environment, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 112146 - 112146
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Building and Environment, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 112146 - 112146
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Sustainable Cities and Society, Год журнала: 2024, Номер 102, С. 105199 - 105199
Опубликована: Янв. 21, 2024
Язык: Английский
Процитировано
30Building and Environment, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 112553 - 112553
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Building and Environment, Год журнала: 2023, Номер 234, С. 110150 - 110150
Опубликована: Фев. 27, 2023
Язык: Английский
Процитировано
13Building and Environment, Год журнала: 2024, Номер 253, С. 111274 - 111274
Опубликована: Фев. 11, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2024, Номер 466, С. 142703 - 142703
Опубликована: Июнь 13, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4Building and Environment, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 112970 - 112970
Опубликована: Апрель 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Energy and Buildings, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 114875 - 114875
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
3Building and Environment, Год журнала: 2023, Номер 245, С. 110852 - 110852
Опубликована: Окт. 4, 2023
Язык: Английский
Процитировано
6International Journal of Hydrogen Energy, Год журнала: 2023, Номер 48(83), С. 32446 - 32458
Опубликована: Май 19, 2023
Язык: Английский
Процитировано
4Heliyon, Год журнала: 2024, Номер 10(7), С. e29137 - e29137
Опубликована: Апрель 1, 2024
Wind environment is important in architectural sustainable design, as existing studies show that it can be considerably influenced by building morphologies. This study aimed to develop a data-mining framework quantitatively evaluate and compare influences on Low-Wind-Velocity Area (LWVA) of common cuboid-form buildings with typical morphological parameters. The was originally developed integrating multiple computational methods for rapid in-depth iterative analyses, including the generation models using parametric modelling, big data based hybrid model, statistical metric analysis method. model created combining CFD machine learning model. accuracy efficiency were fully demonstrated through comprehensive validation analyses different models. more than fifty thousand cases parameters relevant wind conditions generated analyzed. Influences LWVA comprehensively evaluated, visualization parameters, calculation comparison several correlation coefficients. It suggested reduction height width windward side would significantly decrease promote outdoor ventilation. change depth have relatively limited influence LWVA. Multivariate regression model-fit variance further implemented, found there significant linear between equation multivariate provided extra prediction. outcome could contribute efficient evaluation provide useful information design.
Язык: Английский
Процитировано
1