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J-GLOBAL ID：201202236001832825   整理番号：12A0877557

木製窓の熱透過率を予測するための人工ニューラルネットワークの利用

Application of artificial neural network to predict thermal transmittance of wooden windows

著者 (3件)： BURATTI Cinzia (Dep. of Industrial Engineering, Univ. of Perugia, Via G. Duranti 1/A4, 06125 Perugia, ITA) ,  BARELLI Linda (Dep. of Industrial Engineering, Univ. of Perugia, Via G. Duranti 1/A4, 06125 Perugia, ITA) ,  MORETTI Elisa (Dep. of Industrial Engineering, Univ. of Perugia, Via G. Duranti 1/A4, 06125 Perugia, ITA)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 98  ページ： 425-432  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本紙は,数値計算手順と同じ精度にかかわらず,限られた数のパラメータに基づく木製窓の熱伝導率(U値)を予測する人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルの開発を目指す。予備的分析の後に,窓のタイプと木材の種類,枠とシャッタの厚さ,グレージングスペーさの厚さ,上部枠の接合特性,グレージング材のU値とサイズの10個の主なパラメータをネットワーク入力として選定し,窓のU値がANN出力である。ANNモデルの学習と試験のためのデータセットはそれぞれ256と26の木製窓の試料から成る。多層フィードホワード構造に基づくこのANNモデルは,数値計算の結果に対して約1%の誤差で窓のU値を実時間で提供できる。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *窓 ,  *熱伝導率 ,  *熱流束 ,  数値予測 ,  ニューラルネットワーク ,  パラメータ ,  予測誤差 ,  省エネルギー ,  建築環境

分類 (1件)： 建築物の断熱  (RB01033H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 窓 ,  透過率 ,  予測 ,  人工ニューラルネットワーク