@article{AlsaadVoelker,
  author    = {Alsaad, Hayder and V{\"o}lker, Conrad},
  title     = {Der K{\"u}hlungseffekt der personalisierten L{\"u}ftung},
  series = {Bauphysik},
  volume    = {2020},
  journal   = {Bauphysik},
  number    = {volume 42, issue 5},
  publisher = {Ernst \& Sohn bei John Wiley \& Sons},
  address   = {Hoboken},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.4272},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20201020-42723},
  pages     = {218 -- 225},
  abstract  = {Personalisierte L{\"u}ftung (PL) kann die thermische Behaglichkeit sowie die Qualit{\"a}t der eingeatmeten Atemluft verbessern, in dem jedem Arbeitsplatz Frischluft separat zugef{\"u}hrt wird. In diesem Beitrag wird die Wirkung der PL auf die thermische Behaglichkeit der Nutzer unter sommerlichen Randbedingungen untersucht. Hierf{\"u}r wurden zwei Ans{\"a}tze zur Bewertung des K{\"u}hlungseffekts der PL untersucht: basierend auf (1) der {\"a}quivalenten Temperatur und (2) dem thermischen Empfinden. Grundlage der Auswertung sind in einer Klimakammer gemessene sowie numerisch simulierte Daten. Vor der Durchf{\"u}hrung der Simulationen wurde das numerische Modell zun{\"a}chst anhand der gemessenen Daten validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz basierend auf dem thermischen Empfinden zur Evaluierung des K{\"u}hlungseffekts der PL sinnvoller sein kann, da bei diesem die komplexen physiologischen Faktoren besser ber{\"u}cksichtigt werden.},
  subject      = {L{\"u}ftung},
  language  = {de}
}
@inproceedings{KettnerSchmidt2003,
  author    = {Kettner, Christiane and Schmidt, Willi},
  title     = {Ein Fuzzy-Control gef{\"u}hrtes L{\"u}ftungssystem f{\"u}r Niedrigenergie- und Passivh{\"a}user},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.320},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-3207},
  year      = {2003},
  abstract  = {Im Rahmen eines BMWT-gef{\"o}rderten Projekts entstand innerhalb einer Kooperation der Ritter Energie-und Umwelttechnik mit der Universit{\"a}t Karlsruhe (Fachbereich Bauphysik und Technischer Ausbau) eine bedarfsgef{\"u}hrte Fuzzy-Regelung f{\"u}r eine L{\"u}ftungsanlage mit W{\"a}rmer{\"u}ckgewinnung. Da bei Niedrigenergie-und Passivh{\"a}usern die W{\"a}rmeverluste {\"u}ber die L{\"u}ftung vergleichsweise hoch sind, besteht hier noch Einsparbedarf.Eine bedarfsgef{\"u}hrte Regelung kann die L{\"u}ftungsrate reduzieren, wenn z.B. mehrere Bewohner abwesend sind oder Fensterl{\"u}ftung betrieben wird und die Luftqualit{\"a}t somit gut genug ist. Ausserdem wird die L{\"u}ftung reduziert, wenn die Raumluft in der Heizperiode zu trocken wird. Die sog. Fuzzy-Logik eignet sich gut f{\"u}r solche Regelungsaufgaben, bei denen menschliches Empfinden und Entscheiden nachgebildet werden soll. Fuzzy bedeutet eigentlich >unscharf<, d.h. es wird mit unscharfen Begriffen gearbeitet. Eine typische Anweisung in einer Fuzzy-Regelbasis lautet z.B. >Wenn die Luft trocken ist dann wenig l{\"u}ften<. Der Prozess, in dem die Zugeh{\"o}rigkeit einer scharfen Messgr{\"o}ße zu den verschiedenen Fuzzy-Sets wie >trocken<, >mittel< und >feucht< bestimmt wird, heisst >Fuzzifizierung<. Das Anwenden der Regeln und das Extrahieren des unscharfen Ergebnisses heisst >Interferenz<. Abschließend wird eine >Defuzzifizierung< vorgenommen, um wieder ein scharfes Ergebnis zu erhalten. Die Fuzzy-L{\"u}ftungsregelung hat sich in Feldtests sehr gut bew{\"a}hrt. Simulationsrechnungen mit dem Geb{\"a}udesimulationsprogramm >ColSim< haben ausserdem gezeigt, dass im Passivhaus bis zu 16\% der f{\"u}r Heizen und L{\"u}ften verbrauchten Prim{\"a}renergie eingespart werden kann, wenn die Fuzzy-Regelung gegen eine konventionelle Drei-Stufen-Regelung auf Stufe >Normal< antritt. Gleichzeitig wird der Wohnkomfort deutlich erh{\"o}ht, da Luftqualit{\"a}t und Feuchte stets im richtigten Bereich bleiben.},
  subject      = {Niedrigenergiehaus},
  language  = {de}
}