stringtranslate.com

Строительная наука

Небольшая печь, способная нагреваться до 600°C и применять статическую нагрузку для испытания строительных материалов.

Строительная наука — это основанный на науке и технологиях сбор знаний для обеспечения лучшего качества внутренней среды (IEQ), энергоэффективной среды , а также комфорта и удовлетворенности жильцов . Строительная физика, архитектурная наука и прикладная физика — это термины, используемые для обозначения области знаний, которая пересекается со строительной наукой. В строительной науке широко применяются методы, используемые в естественных и точных науках , которые могут включать контролируемые и квазиэксперименты , рандомизированный контроль, физические измерения, дистанционное зондирование и моделирование . С другой стороны, методы из социальных и гуманитарных наук , такие как тематическое исследование , интервью и фокус-группа , метод наблюдения , опросы и выборка опыта , также широко используются в строительной науке для понимания удовлетворенности, комфорта и опыта жильцов путем получения качественных данных. Одной из последних тенденций в строительной науке является сочетание двух различных методов. Например, широко известно, что тепловые ощущения и комфорт жильцов могут различаться в зависимости от их пола, возраста, эмоций, опыта и т. д. даже в одной и той же внутренней среде. Несмотря на прогресс в технологии извлечения и сбора данных в строительной науке, объективные измерения сами по себе вряд ли могут отражать состояние ума жильцов, например, комфорт и предпочтения. Поэтому исследователи пытаются измерить как физические контексты, так и понять человеческие реакции, чтобы выяснить сложные взаимосвязи.

Строительная наука традиционно включает в себя изучение внутренней тепловой среды, внутренней акустической среды , внутренней световой среды , качества воздуха в помещении и использования ресурсов здания, включая использование энергии и строительных материалов . [1] Эти области изучаются с точки зрения физических принципов, связи со здоровьем, комфортом и производительностью жильцов здания, а также того, как их можно контролировать с помощью оболочки здания , электрических и механических систем . [2] Национальный институт строительных наук (NIBS) дополнительно включает в свою сферу деятельности области информационного моделирования зданий , ввода зданий в эксплуатацию , противопожарной защиты , сейсмического проектирования и устойчивого проектирования. [3]

Одной из практических целей строительной науки является предоставление прогнозных возможностей для оптимизации эксплуатационных характеристик и устойчивости новых и существующих зданий, понимание или предотвращение аварий зданий и руководство разработкой новых методов и технологий.

Приложения

В процессе архитектурного проектирования знания строительной науки используются для принятия проектных решений с целью оптимизации производительности здания. Проектные решения могут приниматься на основе знания принципов строительной науки и установленных руководств, таких как Руководство по проектированию зданий NIBS (WBDG) и сборник стандартов ASHRAE, связанных со строительной наукой.

Вычислительные инструменты могут использоваться во время проектирования для моделирования производительности здания на основе входной информации о проектируемой оболочке здания , системе освещения и механической системе . Модели могут использоваться для прогнозирования потребления энергии в течение срока службы здания, распределения солнечного тепла и излучения, воздушного потока и других физических явлений внутри здания. [4] Эти инструменты являются ценными для оценки проекта и обеспечения его работоспособности в приемлемом диапазоне до начала строительства. Многие из доступных вычислительных инструментов обладают способностью анализировать цели производительности здания и выполнять оптимизацию проекта . [5] Точность моделей зависит от знания разработчиком модели принципов строительной науки и от объема проверки, выполненной для конкретной программы. [4]

При оценке существующих зданий измерения и вычислительные инструменты могут использоваться для оценки производительности на основе измеренных существующих условий. Массив оборудования для полевых испытаний может использоваться для измерения температуры, влажности, уровня шума, загрязняющих веществ в воздухе или других критериев. Стандартизированные процедуры для проведения этих измерений приведены в Протоколах измерения производительности для коммерческих зданий. [6] Например, тепловые инфракрасные (ИК) устройства визуализации могут использоваться для измерения температуры компонентов здания во время его использования. Эти измерения могут использоваться для оценки того, как работает механическая система, и есть ли области аномального притока или потери тепла через оболочку здания. [7]

Измерения условий в существующих зданиях используются как часть оценок после заселения . Оценки после заселения могут также включать опросы [8] жильцов здания для сбора данных об удовлетворенности и благополучии жильцов, а также для сбора качественных данных о производительности здания, которые могли не быть зафиксированы измерительными приборами.

Многие аспекты строительной науки находятся в сфере ответственности архитектора ( в Канаде многие архитектурные фирмы нанимают для этой цели архитектурного технолога ), часто в сотрудничестве с инженерными дисциплинами, которые развивались для решения вопросов строительной науки, не связанных с оболочкой здания: гражданское строительство , структурная инженерия , сейсмостойкость , геотехническая инженерия , машиностроение, электротехника, акустическая инженерия и противопожарная инженерия. Даже дизайнер интерьера неизбежно столкнется с несколькими проблемами строительной науки.

Темы

Качество внутренней среды (IEQ)

Качество внутренней среды (IEQ) относится к качеству среды здания по отношению к здоровью и благополучию тех, кто занимает пространство в нем. IEQ определяется многими факторами, включая освещение, качество воздуха и температуру. [9] Работники часто обеспокоены тем, что у них есть симптомы или проблемы со здоровьем из-за воздействия загрязняющих веществ в зданиях, где они работают. Одной из причин этого беспокойства является то, что их симптомы часто улучшаются, когда они не находятся в здании. Хотя исследования показали, что некоторые респираторные симптомы и заболевания могут быть связаны с сыростью в зданиях, [10] до сих пор неясно, какие измерения загрязняющих веществ в помещениях показывают, что работники подвержены риску заболевания. В большинстве случаев, когда работник и его врач подозревают, что среда здания вызывает определенное состояние здоровья, информации, доступной в результате медицинских тестов и тестов окружающей среды, недостаточно, чтобы установить, какие загрязняющие вещества являются причиной. Несмотря на неопределенность относительно того, что измерять и как интерпретировать то, что измеряется, исследования показывают, что симптомы, связанные со зданием, связаны с характеристиками здания, включая сырость, чистоту и характеристики вентиляции.

Внутренняя среда очень сложна, и обитатели зданий могут подвергаться воздействию различных загрязняющих веществ (в форме газов и частиц) от офисной техники, чистящих средств, строительных работ, ковров и мебели, духов, сигаретного дыма, поврежденных водой строительных материалов, роста микроорганизмов (грибковых, плесневых и бактериальных), насекомых и загрязняющих веществ на открытом воздухе. Другие факторы, такие как температура в помещении, относительная влажность и уровень вентиляции, также могут влиять на то, как люди реагируют на внутреннюю среду. Понимание источников загрязняющих веществ в внутренней среде и контроль над ними часто могут помочь предотвратить или устранить симптомы, связанные со зданием у работников. Доступны практические рекомендации по улучшению и поддержанию внутренней среды. [11]

Внутренняя среда зданий охватывает экологические аспекты в проектировании, анализе и эксплуатации энергоэффективных, здоровых и комфортных зданий. Области специализации включают архитектуру, проектирование HVAC , тепловой комфорт , качество воздуха в помещении (IAQ), освещение , акустику и системы управления .

Системы ОВиК

Механические системы, обычно являющиеся подмножеством более широких служб здания, используемые для контроля температуры, влажности, давления и других отдельных аспектов внутренней среды, часто описываются как системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC). Эти системы стали сложнее и важнее (часто потребляя около 20% от общего бюджета в коммерческих зданиях), поскольку жильцы требуют более строгого контроля условий, здания становятся больше, а ограждения и пассивные меры стали менее важными как средства обеспечения комфорта.

Строительная наука включает анализ систем HVAC как для физических воздействий (распределение тепла, скорости воздуха, относительная влажность и т. д.), так и для влияния на комфорт жителей здания. Поскольку воспринимаемый комфорт жителей зависит от таких факторов, как текущая погода и тип климата, в котором находится здание, потребности в системах HVAC для обеспечения комфортных условий будут различаться в зависимости от проекта. [12] Кроме того, были реализованы и изучены различные стратегии управления HVAC, чтобы лучше способствовать комфорту жителей. В США ASHRAE опубликовала стандарты, чтобы помочь управляющим зданиями и инженерам проектировать и эксплуатировать систему. [13] В Великобритании аналогичное руководство было опубликовано CIBSE . [14] Помимо отраслевой практики, расширенные стратегии управления также широко обсуждаются в исследованиях. Например, управление с обратной связью замкнутого контура может сравнивать заданное значение температуры воздуха с показаниями датчиков; [15] управление реагированием на спрос может помочь предотвратить пиковую нагрузку на электросеть за счет снижения или смещения их использования на основе изменяющейся во времени скорости. [16] Благодаря улучшению вычислительной производительности и алгоритмов машинного обучения , прогнозирование модели по нагрузке охлаждения и отопления с оптимальным управлением может дополнительно улучшить комфорт жильцов за счет предварительной эксплуатации системы HVAC. [17] Признано, что внедрение расширенных стратегий управления входит в сферу разработки системы автоматизации зданий (BMS) с интегрированными интеллектуальными коммуникационными технологиями, такими как Интернет вещей (IoT). Однако одним из основных препятствий, выявленных специалистами, является масштабируемость логики управления и сопоставление данных здания из-за уникальной природы конструкций зданий. Было подсчитано, что из-за недостаточной совместимости строительная отрасль ежегодно теряет 15,8 млрд долларов в США [18] Недавние исследовательские проекты, такие как Haystack [19] и Brick [20], направлены на решение этой проблемы путем использования схемы метаданных , которая может обеспечить более точные и удобные способы захвата точек данных и иерархий соединений в механических системах зданий. При поддержке семантических моделей автоматизированная конфигурация может дополнительно улучшить ввод в эксплуатацию управления HVAC и обновление программного обеспечения. [21]

Системы корпусов (оболочек)

Ограждение здания — это часть здания, которая отделяет внутреннее пространство от внешнего. Сюда входят стена, крыша, окна, плиты на уровне земли и стыки между всем этим. Комфорт, производительность и даже здоровье жильцов здания в зонах вблизи ограждения здания (т. е. периметральных зонах) зависят от внешних воздействий, таких как шум, температура и солнечное излучение, а также от их способности контролировать эти воздействия. В рамках своей функции ограждение должно контролировать (не обязательно блокировать или останавливать) поток влаги, тепла, воздуха, пара, солнечного излучения, насекомых или шума, одновременно выдерживая нагрузки, накладываемые на конструкцию (ветровые, сейсмические). Пропускание дневного света через застекленные компоненты фасада можно проанализировать, чтобы оценить снижение потребности в электрическом освещении. [22]


Создание устойчивого развития

Часть строительной науки — это попытка проектировать здания с учетом будущего, ресурсов и реалий завтрашнего дня. Эту область также можно назвать устойчивым проектированием . Помимо области проектирования, около 40% потребления энергии [23] и 13% выбросов углерода [24] связаны с работой систем HVAC зданий. Чтобы смягчить быстрое изменение климата, в строительной отрасли используются возобновляемые источники энергии , такие как солнечная и ветровая энергия, для поддержки производства электроэнергии. Однако профиль спроса на электроэнергию показывает дисбаланс между спросом и предложением, который известен как « кривая утки ». Это может повлиять на поддержание стабильности сетевой системы. [25] Поэтому разрабатываются другие стратегии, такие как системы хранения тепловой энергии, для достижения более высоких уровней устойчивости за счет снижения пиковой мощности сети. [17]

В области строительной науки наблюдается движение к строительству с нулевым потреблением энергии, также известному как Net-Zero Energy Building. Квалификации для сертификации Net Zero Energy Building можно найти на веб-сайте Living Building Challenge .

Оценка после заселения (POE)

POE — это метод, основанный на опросе, для измерения производительности здания после того, как построенная среда была занята. Ответы жильцов собирались с помощью структурированных или открытых опросов. Статистические методы и визуализация данных часто использовались для того, чтобы предположить, какие аспекты (особенности) здания были благоприятными или проблемными для жильцов. Результаты могут стать проектными знаниями для архитекторов для проектирования новых зданий или предоставить базу данных для улучшения текущей среды.

Сертификация

Хотя нет прямых или интегрированных профессиональных архитектурных или инженерных сертификатов для строительной науки, существуют независимые профессиональные удостоверения, связанные с дисциплинами. Строительная наука, как правило, является специализацией в широких областях архитектурной или инженерной практики. Однако существуют профессиональные организации, предлагающие индивидуальные профессиональные удостоверения в специализированных областях. Некоторые из наиболее известных систем оценки зеленого строительства:

Существуют также другие учреждения по аккредитации и сертификации устойчивости зданий. Также в США подрядчики, сертифицированные Институтом эффективности зданий, независимой организацией, рекламируют, что они ведут бизнес как ученые-строители. Это сомнительно из-за отсутствия у них научного образования и полномочий. С другой стороны, в Канаде для большинства сертифицированных консультантов по вопросам энергетики характерен более формальный опыт в области науки о строительстве. Многие из этих специалистов и технологов требуют и получают определенную подготовку в очень специфических областях науки о строительстве (например, герметичность или теплоизоляция).

Список основных журналов по строительной науке

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ V., Szokolay, S. (2014-04-11). Введение в архитектурную науку: основы устойчивого проектирования (Третье изд.). Abingdon, Oxon. ISBN 9781317918592. OCLC  876592619.{{cite book}}: CS1 maint: местоположение отсутствует издатель ( ссылка ) CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  2. ^ Норберт, Лехнер (2014-09-23). ​​Отопление, охлаждение, освещение: устойчивые методы проектирования для архитекторов (четвертое издание). Хобокен, Нью-Джерси. ISBN 9781118849453. OCLC  867852750.{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  3. ^ "О NIBS | Национальный институт строительных наук". www.nibs.org . Получено 24.08.2021 .
  4. ^ ab Моделирование эксплуатационных характеристик зданий для проектирования и эксплуатации . Хенсен, Ян., Ламбертс, Роберто. Абингдон, Оксон: Spon Press. 2011. ISBN 9780415474146. OCLC  244063540.{{cite book}}: CS1 maint: другие ( ссылка )
  5. ^ Нгуен, Ань-Туан; Рейтер, Сигрид; Риго, Филипп (2014-01-01). «Обзор методов оптимизации на основе моделирования, применяемых для анализа производительности зданий». Applied Energy . 113 : 1043–1058. doi : 10.1016/j.apenergy.2013.08.061. hdl : 2268/155988 . ISSN  0306-2619.
  6. ^ Протоколы измерения производительности для коммерческих зданий . Американское общество инженеров по отоплению, охлаждению и кондиционированию воздуха., Совет по зеленому строительству США., Институт дипломированных инженеров по обслуживанию зданий. Атланта: Американское общество инженеров по отоплению, охлаждению и кондиционированию воздуха. 2010. ISBN 9781461918226. OCLC  826659791.{{cite book}}: CS1 maint: другие ( ссылка )
  7. ^ Баларас, Калифорния; Аргириу, АА (2002-02-01). «Инфракрасная термография для диагностики зданий». Энергия и здания . 34 (2): 171–183. doi :10.1016/s0378-7788(01)00105-0. ISSN  0378-7788.
  8. ^ "Опрос удовлетворенности жильцов". Архивировано из оригинала 22.02.2004.
  9. ^ Кент, Майкл; Паркинсон, Томас; Ким, Джунгсу; Скьявон, Стефано (2021). «Анализ неудовлетворенности рабочих мест на основе данных». Строительство и окружающая среда . 205 : 108270. doi : 10.1016/j.buildenv.2021.108270 .
  10. ^ Fisk, WJ; Lei-Gomez, Q.; Mendell, MJ (2007-07-25). «Метаанализ связей респираторных последствий для здоровья с сыростью и плесенью в домах». Indoor Air . 17 (4): 284–296. doi : 10.1111/j.1600-0668.2007.00475.x . ISSN  0905-6947. PMID  17661925. S2CID  21733433.
  11. ^ "Качество внутренней среды | NIOSH | CDC". www.cdc.gov . 2021-07-29 . Получено 2021-08-24 .
  12. ^ Brager, Gail S.; de Dear, Richard J. (1998-02-01). «Термическая адаптация в застроенной среде: обзор литературы». Energy and Buildings . 27 (1): 83–96. doi :10.1016/s0378-7788(97)00053-4. ISSN  0378-7788. S2CID  114893272.
  13. ^ ASHRAE (2019). Стандарт ANSI/ASHRAE/IES 90.1-2019 Энергетический стандарт для зданий, за исключением малоэтажных жилых зданий (отчет).
  14. ^ CIBSE (2016). Руководство B0: Приложения и действия: стратегии HVAC (Отчет).
  15. ^ Таштуш, Бурхан; Молхим, М.; Аль-Роусан, М. (2005-07-01). "Динамическая модель системы HVAC для анализа управления". Energy . 30 (10): 1729–1745. doi :10.1016/j.energy.2004.10.004. ISSN  0360-5442.
  16. ^ Юн, Джи Хун; Балдик, Росс; Новоселак, Атила (17 августа 2016 г.). «Управление реагированием на спрос нагрузок бытового HVAC на основе динамических цен на электроэнергию и экономического анализа». Наука и технологии для застроенной среды . 22 (6): 705–719. doi :10.1080/23744731.2016.1195659. ISSN  2374-4731. S2CID  157771793.
  17. ^ ab Ma, Yudong; Kelman, Anthony; Daly, Allan; Borrelli, Francesco (2012). «Прогностическое управление энергоэффективными зданиями с тепловым хранилищем: моделирование, стимулирование и эксперименты». Журнал IEEE Control Systems . 32 (1): 44–64. doi :10.1109/MCS.2011.2172532. ISSN  1941-000X. S2CID  18462462.
  18. ^ Галлахер, Майкл П.; О'Коннор, Алан К.; Деттбарн, Джон Л. младший; Гилдей, Линда Т. (2004). «Анализ стоимости неадекватной совместимости в отрасли капитальных объектов США». Национальный институт стандартов и технологий . doi :10.6028/nist.gcr.04-867.
  19. ^ "Главная – Проект Haystack". project-haystack.org . Получено 14.11.2022 .
  20. ^ Баладжи, Бхаратхан; Бхаттачарья, Арка; Фиерро, Габриэль; Гао, Цзинкунь; Глюк, Джошуа; Хонг, Дежи; Йохансен, Аслак; Кох, Джейсон; Пленнигс, Йорн; Агарвал, Юврадж; Бергес, Марио; Каллер, Дэвид; Гупта, Раджеш; Кьергаард, Миккель Баун; Шривастава, Мани (16.11.2016). «Кирпич». Труды 3-й Международной конференции ACM по системам для энергоэффективных зданий . BuildSys '16. Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 41–50. doi :10.1145/2993422.2993577. ISBN 978-1-4503-4264-3. S2CID  207243610.
  21. ^ Амир, Рот; Майкл, Веттер; Кайл, Бенн; Дэвид, Блюм; Ян, Чен; Габриэль, Фиерро; Марко, Притони; Авиджит, Саха; Драгуна, Враби (2022-08-01). «На пути к цифровому и основанному на производительности надзорному управлению HVAC». doi :10.20357/b70g62. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  22. ^ Лесли, РП (2003-02-01). «Учет дивидендов дневного света в зданиях: почему и как?». Строительство и окружающая среда . 38 (2): 381–385. doi :10.1016/s0360-1323(02)00118-x. ISSN  0360-1323.
  23. ^ Конти, Джон; Холтберг, Пол; Дифендерфер, Джим; Лароуз, Анджелина; Тернур, Джеймс Т.; Вестфолл, Линн (2016-05-01). "Международный энергетический прогноз 2016 с прогнозами до 2040 года". doi : 10.2172/1296780 . OSTI  1296780. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  24. ^ МЭА (2021). Основные мировые показатели энергетической статистики 2021 (отчет). Париж: МЭА.
  25. ^ Денхолм, Пол; О'Коннелл, Мэтью; Бринкман, Грегори; Йоргенсон, Дженни (2015). Перепроизводство солнечной энергии в Калифорнии. Полевое руководство по утиной диаграмме (отчет). doi : 10.2172/1226167 .
  26. ^ "Профессиональные полномочия LEED | USGBC". new.usgbc.org . Получено 06.04.2019 .
  27. ^ "Станьте WELL AP". Международный институт строительства WELL . 2017-02-11 . Получено 2019-04-06 .
  28. ^ Хун, Тяньчжэнь; Янь, Да; Д'Ока, Симона; Чэнь, Чиен-фэй (март 2017 г.). «Десять вопросов, касающихся поведения жильцов в зданиях: общая картина». Строительство и окружающая среда . 114 : 518–530. doi : 10.1016/j.buildenv.2016.12.006 .
  29. ^ Доан, Дат Тиен; Гаффарианхозейни, Али; Найсмит, Никола; Чжан, Тонгруй; Гаффарианхозейни, Амирхозейни; Туки, Джон (октябрь 2017 г.). «Критическое сравнение систем оценки экологичности зданий». Строительство и окружающая среда . 123 : 243–260. doi : 10.1016/j.buildenv.2016.12.006 .
  30. ^ Лю, Цян; Не, Вэнь; Хуа, Юнь; Пэн, Хуитянь; Лю, Чанци; Вэй, Цуньхоу (январь 2019 г.). «Исследования систем вентиляции туннелей: диффузия пыли и поведение загрязнения воздушными завесами на основе технологии вычислительной гидродинамики и полевых измерений». Строительство и окружающая среда . 147 : 444–460. doi : 10.1016/j.buildenv.2018.08.061. S2CID  117267043. Получено 20 ноября 2020 г.
  31. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  32. ^ Ахмад, Мухаммад Васим; Муршед, Монджур; Резгуи, Ясин (15 июля 2017 г.). «Деревья против нейронов: сравнение случайного леса и ИНС для высокоточного прогнозирования энергопотребления зданий». Энергия и здания . 147 : 77–89. doi : 10.1016/j.enbuild.2017.04.038 .
  33. ^ Афрам, Абдул; Джанаби-Шарифи, Фаррох; Фунг, Алан; Раахемифар, Каамран (15 апреля 2017 г.). «Искусственная нейронная сеть (ИНС) на основе модели прогнозного управления (MPC) и оптимизация систем HVAC: современный обзор и исследование случая жилой системы HVAC». Энергия и здания . 141 : 96–113. doi :10.1016/j.enbuild.2017.02.012.
  34. ^ Вильчес, Альберто; Гарсия-Мартинес, Антонио; Санчес-Монтаньес, Бенито (2017). «Оценка жизненного цикла (LCA) реконструкции зданий: обзор литературы». Энергия и здания . 135 : 286–301. doi :10.1016/j.enbuild.2016.11.042.
  35. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  36. ^ Менделл, Марк Дж.; Хит, Гарвин А. (23 ноября 2004 г.). «Влияют ли загрязняющие вещества в помещениях и тепловые условия в школах на успеваемость учащихся? Критический обзор литературы». Indoor Air . 15 (1): 27–52. doi :10.1111/j.1600-0668.2004.00320.x. PMID  15660567. S2CID  21132223 . Получено 20 ноября 2020 г. .
  37. ^ Xie, Xiaochen; Li, Yuguo; Chwang, Allen TY; Ho, Pak-Leung; Seto, Wing Hong (29 мая 2007 г.). «Как далеко капли могут перемещаться в помещениях — пересмотр кривой испарения–падения Уэллса». Indoor Air . 17 (3): 211–225. doi : 10.1111/j.1600-0668.2007.00469.x . PMID  17542834. Получено 20 ноября 2020 г.
  38. ^ Санделл, Ян; Левин, Хэл; Назарофф, Уильям У.; Кейн, Уильям С.; Фиск, Уильям Дж.; Гримсруд, Дэвид Т.; Гинтельберг, Финн; Персили, Эндрю К.; Пикеринг, Энтони К.; Самет, Джонатан М .; Шпенглер, Джон Д .; Тейлор, Стивен; Вешлер, Чарльз Дж. (7 декабря 2010 г.). «Скорость вентиляции и здоровье: многопрофильный обзор научной литературы». Indoor Air . 21 (3): 191–204. doi : 10.1111/j.1600-0668.2010.00703.x . PMID  21204989. Получено 20 ноября 2020 г.
  39. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  40. ^ Суникка-Бланк, Минна; Гэлвин, Рэй (1 июня 2012 г.). «Введение в эффект предварительной связи: разрыв между производительностью и фактическим потреблением энергии». Building Research and Information . 4 (3): 260–273. doi : 10.1080/09613218.2012.690952 . S2CID  111136278. Получено 20 ноября 2020 г.
  41. ^ Häkkinen, Tarja; Belloni, Kaisa (11 апреля 2011 г.). «Барьеры и движущие силы для устойчивого строительства». Building Research and Information . 39 (3): 239–255. doi :10.1080/09613218.2011.561948. S2CID  110423146. Получено 20 ноября 2020 г.
  42. ^ Вейл, Лоуренс Дж. (7 декабря 2013 г.). «Политика устойчивых городов: чья устойчивость и чей город?». Building Research and Information . 42 (2): 191–201. doi :10.1080/09613218.2014.850602. S2CID  110758538. Получено 20 ноября 2020 г.
  43. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  44. ^ Wetter, Michael (22 августа 2010 г.). «Совместное моделирование систем энергоснабжения и управления зданиями с виртуальным испытательным стендом Building Controls». Journal of Building Performance Simulation . 4 (3): 185–203. doi :10.1080/19401493.2010.518631. S2CID  6403867. Получено 20 ноября 2020 г.
  45. ^ Wetter, Michael; Zuo, Wangda; Nouidui, Thierry S.; Pang, Xiufeng (13 марта 2013 г.). "Библиотека Modelica Buildings". Journal of Building Performance Simulation . 7 (4): 253–270. doi :10.1080/19401493.2013.765506. S2CID  62538895. Получено 20 ноября 2020 г.
  46. ^ Haldi, Frédéric; Robinson, Darren (4 мая 2011 г.). «Влияние поведения жильцов на спрос на энергию в здании». Journal of Building Performance Simulation . 4 (4): 323–338. doi :10.1080/19401493.2011.558213. S2CID  111315955. Получено 20 ноября 2020 г.
  47. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  48. ^ Ван Ден Ваймеленберг, Кевин; Инаничи, Мехлика (20 февраля 2014 г.). «Критическое исследование общих показателей проектирования освещения для прогнозирования визуального комфорта человека в офисах с дневным светом». LEUKOS . 10 (3): 145–164. doi :10.1080/15502724.2014.881720. S2CID  109233278 . Получено 23 ноября 2020 г. .
  49. ^ Veitch, Jennifer A. (2001). «Психологические процессы, влияющие на качество освещения». LEUKOS . 30 (1): 124–140. doi :10.1080/00994480.2001.10748341 . Получено 23 ноября 2020 г. .
  50. ^ Veitch, Jennifer A.; Newsham, Guy R. (1998). «Влияние качества освещения и энергоэффективности на производительность задач, настроение, здоровье, удовлетворенность и комфорт». LEUKOS . 27 (1): 107–129 . Получено 23 ноября 2020 г. .
  51. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  52. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  53. ^ Берарди, Умберто; Янначе, Джино (1 января 2017 г.). «Прогнозирование звукопоглощения природных материалов: оптимальные обратные законы для акустического импеданса и постоянной распространения». Applied Acoustics . 115 : 131–138. doi :10.1016/j.apacoust.2016.08.012. S2CID  114303375 . Получено 23 ноября 2020 г. .
  54. ^ Mydlarz, Charlie; Salamon, Justin; Bello, Juan Pablo (1 февраля 2017 г.). «Внедрение недорогих городских акустических устройств мониторинга». Applied Acoustics . 117 : 207–218. arXiv : 1605.08450 . doi : 10.1016/j.apacoust.2016.06.010. S2CID  13961321. Получено 23 ноября 2020 г.
  55. ^ Лим, З.Я.; Путра, Азма; И Мохд Джайлани Мохд; Яакоб, Мохд Юхазри (15 января 2018 г.). «Звукопоглощающие свойства натуральных волокон кенафа». Прикладная акустика . 130 : 107–114. doi :10.1016/j.apacoust.2017.09.012 . Проверено 23 ноября 2020 г.
  56. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.
  57. ^ Rea, Mark S.; Figueiro, Mariana G. (6 декабря 2016 г.). «Свет как циркадный стимул для архитектурного освещения». Lighting Research & Technology . 50 (4): 497–510. doi :10.1177/1477153516682368. S2CID  114410985. Получено 23 ноября 2020 г.
  58. ^ Ройер, Майкл Р.; Вилкерсон, Андреа; Вэй, Минчен; Хаузер, Кевин; Дэвис, Роберт (10 августа 2016 г.). «Человеческое восприятие цветопередачи зависит от средней точности, средней гаммы и формы гаммы». Lighting Research & Technology . 49 (8): 966–991. doi :10.1177/1477153516663615. S2CID  113506736 . Получено 23 ноября 2020 г. .
  59. ^ Вэй, Минчен; Хаузер, Кевин; Дэвид, Орельен; Крамс, Майк Р. (13 августа 2016 г.). «Размер и форма цветовой гаммы влияют на цветовые предпочтения». Lighting Research & Technology . 49 (8): 992–1014. doi :10.1177/1477153516651472. S2CID  125131197. Получено 23 ноября 2020 г.
  60. ^ Фактор влияния журнала 2019 г., Отчеты о цитировании журнала (Отчет). Clarivate Analytics. 2020 г.