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熱流体解析とマルチエージェントモデルの融合による交通・商業空間の熱的快適性予測

结合热流体分析和多主体模型预测交通和商业空间的热舒适度

基本信息

批准号：
15700193
负责人：
福代和宏
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700193/
关键词：
熱流体解析マルチエージェントモデル熱的快適性動線予測

项目摘要

研究代表者は,熱流体解析と,マルチエージェントモデルを基礎とした人間の行動予測モデルとを融合させた交通・商業空間(移動空間)における熱的快適性予測モデルの開発を行い,同モデルを実在の移動空間に適用した.熱流体解析モデルとして標準k-ε(イプシロン)乱流モデルとSIMPLEアルゴリズムとを用いた解析モデルを使用し,行動予測モデル(動線予測モデル)としてHelbingによるマルチエージェントモデルを使用した.熱的快適性の指標としては温冷感や快適感を顕わに表示できるPredict mean vote (PMV)を使用した.これらの熱流体解析モデル,行動予測モデル,熱的快適性指標を統合することによって,滞在者の行動を考慮に入れた,移動空間における熱的快適性の予測モデルを開発することができた.また研究代表者は,上記熱的快適性予測モデルを用いて,従来オフィスビルで試みられてきたタスクアンビエント(TA)空調の適用範囲を交通・商業空間にも拡大することを試みた.TA空調はタスク域という滞在者のいる領域にのみ集中して空調を行う手法であり,快適性の維持と省エネルギー効果の両方が期待されている、この空調方式を移動空間に適用するためには,滞在者の動線を考慮しなくてはならず,上記熱的快適性予測モデルによる検討を行うことが必要である.同モデルを用いた検討は次のような手順で行った.(1)対象とする空間における滞在者の動線の予測,(2)予測された動線に基づくタスク域の設定,(3)タスク域に対応した空調設備の設定,(4)空調設備に対する室内熱環境予測,(5)PMVによる熱環境予測結果の評価.同予測モデルを実在の事務所ビルのラウンジ空間や地下鉄駅構内に適用した結果,これらの移動空間においても滞在者の熱的快適性を維持しつつ,省エネルギーを実現できる可能性が得られた.上記研究の成果は国内外の学会で発表した.

Research representatives believe that thermal fluid analysis and the integration of thermal fluid analysis, thermal fluid analysis and human motion prediction are the foundation of thermal fluid analysis and the integration of thermal fluid analysis and thermal fluid analysis into transportation and commercial spaces (mobile spaces), and are applicable to mobile spaces where thermal fluid analysis and thermal fluid analysis are implemented. Thermal fluid analysis: standard k-ε turbulence: SIMPLE turbulence: application analysis: application: application: action prediction: application: application: The index of heat suitability is used to indicate whether the temperature is cold or the suitability is fast. Thermal fluid analysis, motion prediction, thermal rapidity index integration, motion prediction, thermal rapidity index integration, motion prediction, motion prediction, The representative of the research team wrote down the application of the fast adaptability prediction system, and tried to find out the application range of the air conditioner (TA). The application range of the air conditioner was traffic and commercial space. This air-conditioning mode is suitable for mobile space, and it is necessary to consider the dynamic line of those who are stagnant. In the same way, we can use it to discuss the next step. (1)(2) Prediction of the dynamic line of the space lag,(3) Setting of the dynamic line of the space lag,(4) Prediction of the indoor thermal environment of the air conditioning equipment,(5) Evaluation of the thermal environment prediction results of the PMV. As a result of the application in the underground railway station, the thermal adaptability of the resident in the mobile space is maintained, and the possibility of the occurrence of the accident is saved. The achievements of the above research are outstanding both at home and abroad.