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A cloud-based platform to predict wind pressure coefficients on buildings

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Building Simulation 2022年第8期15卷 1507-1525页

作者： Facundo bre Juan M.Gimenez Centro de Investigacion de Metodos Computacionales(CIMEC) UNLCONICETPredio"Dr.Alberto Cassano"Colectora Ruta Nacional 168 s/n3000Santa FeArgentina

Natural ventilation(NV)is a key passive strategy to design energy-efficient buildings and improve indoor air ***,accurate modeling of the NV effects is a basic requirement to include this technique during the building design ***,there is an important lack of wind pressure coefficients(CP)data,essential input parameters for NV *** this,there are no simple but still reliable tools to predict CP data on buildings with arbitrary shapes and surrounding conditions,which means a significant limitation to NV modeling in real *** this reason,the present contribution proposes a novel cloud-based platform to predict wind pressure coefficients on *** platform comprises a set of tools for performing fully unattended computational fluid dynamics(CFD)simulations of the atmospheric boundary layer and getting reliable CP data for actual ***-expert decisions throughout the entire workflow are implemented to automatize the generation of the computational domain,the meshing procedure the solution stage,and the post-processing of the *** evaluate the performance of the platform,an exhaustive validation against wind tunnel experimental data is carried out for a wide range of case *** include buildings with openings,balconies,irregular floor-plans,and surrounding urban *** C_(P) results are in close agreement with experimental data,reducing 60%-77% the prediction error on the openings regarding the EnergyPlus *** platform introduced shows being a reliable and practical C_(P) data source for NV modeling in real building design scenarios.

关键词： natural ventilation building simulation airflow network model EnergyPlus wind pressure coefficient computational fluid dynamics

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