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Kleine Kommunen im ländlichen Raum sind aufgrund ihrer oft eingeschränkten personellen und finanziellen Kapazitäten bisher eher sporadisch in den Themenfeldern Energieeffizienz und Erneuerbare Energien aktiv. Immer wieder stellt sich daher Frage, wie die Klimaschutzstrategien des Bundes und der Länder dort mit dem verfügbaren Personal kostengünstig realisierbar sind. Vor diesem Hintergrund wird ein Werkzeug entwickelt, mit dessen Hilfe der aktive Einstieg in diese Thematik mit geringen Aufwand und überwiegend barrierefrei möglich ist.
Der Aufbau eines prozessorientierten Entwicklungs- und Moderationsmodells zur Erprobung und Umsetzung bezahlbarer Handlungsoptionen für Energieeinsparungen und effizienten Energieeinsatz im überwiegend ländlichen geprägten Raum ist der Schwerpunkt der Softwarelösung.
Kommunen werden mit deren Hilfe in die Lage versetzt, in die notwendigen Prozesse der Energie- und Wärmewende einzusteigen. Dabei soll der modulare Aufbau die regulären Schritte notwendiger (integrierter) Planungsprozesse nicht vollständig ersetzen. Vielmehr können innerhalb der Online-Anwendung - überwiegend automatisiert - konkrete Maßnahmenvorschläge erstellt werden, die ein solides Fundament der künftigen energetischen Entwicklung der Kommunen darstellen.
Für eine gezielte Validierung der Ergebnisse und der Ableitung potentieller Maßnahmen werden für die Erprobung Modellkommunen in Thüringen, Bayern und Hessen als Reallabore einbezogen.
Das Tool steht bisher zunächst nur den beteiligten Modellkommunen zur Verfügung. Die entwickelte Softwarelösung soll künftig Schritt für Schritt allen interessierten Kommunen mit diversen Hilfsmitteln und einer Vielzahl anderer praktischer Bestandteile zur Verfügung gestellt werden.
Die Auswirkungen einer Fassadenbegrünung auf den Wärmeinseleffekt in Stuttgart wurde für eine Hitzeperiode numerisch simuliert und bewertet. Die Ergebnisse zeigten positive Auswirkungen innerhalb des Simulationsgebiets sowie eine geringe Fernwirkung auf benachbarte Stadtquartiere. Diese Änderungen können zur Verbesserung des thermischen Komforts im Außenraum beitragen. Eine reduzierte Temperatur der Außenoberfläche führt darüber hinaus auch zu einer geringeren Oberflächentemperatur der Wandinnenseite, welche die Innenraumtemperatur beeinflusst. Folglich kann die thermische Behaglichkeit auch im Innenraum erhöht werden.
Bei Analysen des Gebäudebestands im Quartierskontext werden zu Dokumentationszwecken viele Bilddaten erzeugt. Diese Daten sind im Nachhinein häufig keinen eindeutig genauen Standorten und Blickwinkeln auf das Bauwerk zuzuordnen. Insbesondere gilt dies für Ortsunkundige oder für Detailaufnahmen. Eine zusätzliche Herausforderung stellt die Aufnahme von Wärmebrücken- oder andersartigen Gebäudedetails durch Thermogramme dar. In der Praxis kommen hier oftmals analoge, fehleranfällige Lösungen zum Einsatz.
Durch die Nutzung von Georeferenzierung kann diese Lücke geschlossen und eine eindeutige Kommunikation und Auswertung gewährleistet werden. Im Gegensatz zu den üblichen Kameras sind Smartphones nach Stand der Technik ausreichend ausgestattet, um neben Daten zu Standort auch die Orientierungswinkel einer Bildaufnahme zu dokumentieren. Die georefenzierten Bilder können auf Grundlage der in den sogenannten Exif-Daten mitgeschriebenen Informationen händisch in ein bestehendes Quartiersmodell integriert werden.
Anhand eines universitären Musterquartiers wird die nutzerfreundliche Realisierung beispielhaft erprobt und auf ihre Potentiale zur Automatisierung in Python untersucht. Hierfür wurde ein bestehendes Quartiersmodell als geometrische Grundlage genutzt und um RGB-Bilder sowie Thermogramme erweitert. Das beschriebene Vorgehen wird im Rahmen der Anwendung auf seinen möglichen Einsatz im Rahmen einer energetischen Quartierserfassung sowie einer Bauschadensdokumentation untersucht.
Mit dem vorliegenden Beitrag wird dem Nutzenden ein Werkzeug bereitgestellt, das die hochwertige Dokumentation einer Bestandserfassung, auch im Quartierskontext, ermöglicht.
A new large‐field, high‐sensitivity, single‐mirror coincident schlieren optical instrument has been installed at the Bauhaus‐Universität Weimar for the purpose of indoor air research. Its performance is assessed by the non‐intrusive measurement of the thermal plume of a heated manikin. The schlieren system produces excellent qualitative images of the manikin's thermal plume and also quantitative data, especially schlieren velocimetry of the plume's velocity field that is derived from the digital cross‐correlation analysis of a large time sequence of schlieren images. The quantitative results are compared with thermistor and hot‐wire anemometer data obtained at discrete points in the plume. Good agreement is obtained, once the differences between path‐averaged schlieren data and planar anemometry data are reconciled.
Acoustic travel-time tomography (ATOM) determines the distribution of the temperature in a propagation medium by measuring the travel-time of acoustic signals between transmitters and receivers. To employ ATOM for indoor climate measurements, the impulse responses have been measured in the climate chamber lab of the Bauhaus-University Weimar and compared with the theoretical results of its image source model (ISM). A challenging task is distinguishing the reflections of interest in the reflectogram when the sound rays have similar travel-times. This paper presents a numerical method to address this problem by finding optimal positions of transmitter and receiver, since they have a direct impact on the distribution of travel times. These optimal positions have the minimum number of simultaneous arrival time within a threshold level. Moreover, for the tomographic reconstruction, when some of the voxels remain empty of sound-rays, it leads to inaccurate determination of the air temperature within those voxels. Based on the presented numerical method, the number of empty tomographic voxels are minimized to ensure the best sound-ray coverage of the room. Subsequently, a spatial temperature distribution is estimated by simultaneous iterative reconstruction technique (SIRT). The experimental set-up in the climate chamber verifies the simulation results.
Acoustic travel-time TOMography (ATOM) allows the measurement and reconstruction of air temperature distributions. Due to limiting factors, such as the challenge of travel-time estimation of the early reflections in the room impulse response, which heavily depends on the position of transducers inside the measurement area, ATOM is applied mainly outdoors. To apply ATOM in buildings, this paper presents a numerical solution to optimize the positions of transducers. This optimization avoids reflection overlaps, leading to distinguishable travel-times in the impulse response reflectogram. To increase the accuracy of the measured temperature within tomographic voxels, an additional function is employed to the proposed numerical method to minimize the number of sound-path-free voxels, ensuring the best sound-ray coverage of the room. Subsequently, an experimental set-up has been performed to verify the proposed numerical method. The results indicate the positive impact of the optimal positions of transducers on the distribution of ATOM-temperatures.
Aufgrund des visko-elastoplastischen Materialverhaltens von Beton wird Probekörpern und Bauteilen infolge zyklischer Beanspruchungen Energie zugeführt. Die entsprechenden Energiegrößen werden durch Hystereseflächen der Spannungs-Dehnungslinien beschrieben. In der Literatur finden sich dabei unterschiedliche Ansätze, wofür diese Energie verwendet wird. Erste Untersuchungen zeigen, dass zumindest ein Teil dieser dissipierten Energie in thermische Energie umgewandelt wird. Mithilfe der in diesem Beitrag beschriebenen Methodik lassen sich diese Energiegrößen für jeden Lastwechsel eines Ermüdungsversuches schnell und zuverlässig bestimmen. Anschließend wurden mit dem implementierten Algorithmus die dissipierten Energien von insgesamt 27 zyklischen Versuchen ausgewertet. Analog zu der Dehnungsentwicklung und der Steifigkeitsdegradation weisen auch die Verläufe der dissipierten Energie über die Lastwechselzahl einen dreiphasigen Verlauf auf. Die Auswertung zeigt außerdem eine Korrelation zwischen der Bruchlastwechselzahl und der dissipierten Energie. Auch der Zusammenhang zwischen Probekörpererwärmung und dissipierter Energie konnte bestätigt werden.
Für eine Abschätzung des Heizwärmebedarfs von Gebäuden und Quartieren können thermisch-energetische Simulationen eingesetzt werden. Grundlage dieser Simulationen sind geometrische und physikalische Gebäudemodelle. Die Erstellung des geometrischen Modells erfolgt in der Regel auf Basis von Bauplänen oder Vor-Ort-Begehungen, was mit einem großen Recherche- und Modellierungsaufwand verbunden ist. Spätere bauliche Veränderungen des Gebäudes müssen häufig manuell in das Modell eingearbeitet werden, was den Arbeitsaufwand zusätzlich erhöht. Das physikalische Modell stellt die Menge an Parametern und Randbedingungen dar, welche durch Materialeigenschaften, Lage und Umgebungs-einflüsse gegeben sind. Die Verknüpfung beider Modelle wird innerhalb der entsprechenden Simulations-software realisiert und ist meist nicht in andere Softwareprodukte überführbar. Mithilfe des Building Information Modeling (BIM) können Simulationsdaten sowohl konsistent gespeichert als auch über Schnittstellen mit entsprechenden Anwendungen ausgetauscht werden. Hierfür wird eine Methode vorgestellt, die thermisch-energetische Simulationen auf Basis des standardisierten Übergabe-formats Industry Foundation Classes (IFC) inklusive anschließender Auswertungen ermöglicht. Dabei werden geometrische und physikalische Parameter direkt aus einem über den gesamten Lebenszyklus aktuellen Gebäudemodell extrahiert und an die Simulation übergeben. Dies beschleunigt den Simulations-prozess hinsichtlich der Gebäudemodellierung und nach späteren baulichen Veränderungen. Die erarbeite-te Methode beruht hierbei auf einfachen Modellierungskonventionen bei der Erstellung des Bauwerksinformationsmodells und stellt eine vollständige Übertragbarkeit der Eingangs- und Ausgangswerte sicher.
Thermal building simulation based on BIM-models. Thermal energetic simulations are used for the estimation of the heating demand of buildings and districts. These simulations are based on building models containing geometrical and physical information. The creation of geometrical models is usually based on existing construction plans or in situ assessments which demand a comparatively big effort of investigation and modeling. Alterations, which are later applied to the structure, request manual changes of the related model, which increases the effort additionally. The physical model represents the total amount of parameters and boundary conditions that are influenced by material properties, location and environmental influences on the building. The link between both models is realized within the correspondent simulation soft-ware and is usually not transferable to other software products. By Applying Building Information Modeling (BIM) simulation data is stored consistently and an exchange to other software is enabled. Therefore, a method which allows a thermal energetic simulation based on the exchange format Industry Foundation Classes (IFC) including an evaluation is presented. All geometrical and physical information are extracted directly from the building model that is kept up-to-date during its life cycle and transferred to the simulation. This accelerates the simulation process regarding the geometrical modeling and adjustments after later changes of the building. The developed method is based on simple conventions for the creation of the building model and ensures a complete transfer of all simulation data.
Für eine Abschätzung des Heizwärmebedarfs von Gebäuden und Quartieren können thermisch-energetische Simulationen eingesetzt werden. Grundlage dieser Simulationen sind geometrische und physikalische Gebäudemodelle. Die Erstellung des geometrischen Modells erfolgt in der Regel auf Basis von Bauplänen oder Vor-Ort-Begehungen, was mit einem großen Recherche- und Modellierungsaufwand verbunden ist. Spätere bauliche Veränderungen des Gebäudes müssen häufig manuell in das Modell eingearbeitet werden, was den Arbeitsaufwand zusätzlich erhöht. Das physikalische Modell stellt die Menge an Parametern und Randbedingungen dar, welche durch Materialeigenschaften, Lage und Umgebungs-einflüsse gegeben sind. Die Verknüpfung beider Modelle wird innerhalb der entsprechenden Simulations-software realisiert und ist meist nicht in andere Softwareprodukte überführbar.
Mithilfe des Building Information Modeling (BIM) können Simulationsdaten sowohl konsistent gespeichert als auch über Schnittstellen mit entsprechenden Anwendungen ausgetauscht werden. Hierfür wird eine Methode vorgestellt, die thermisch-energetische Simulationen auf Basis des standardisierten Übergabe-formats Industry Foundation Classes (IFC) inklusive anschließender Auswertungen ermöglicht. Dabei werden geometrische und physikalische Parameter direkt aus einem über den gesamten Lebenszyklus aktuellen Gebäudemodell extrahiert und an die Simulation übergeben. Dies beschleunigt den Simulations-prozess hinsichtlich der Gebäudemodellierung und nach späteren baulichen Veränderungen. Die erarbeite-te Methode beruht hierbei auf einfachen Modellierungskonventionen bei der Erstellung des Bauwerksinformationsmodells und stellt eine vollständige Übertragbarkeit der Eingangs- und Ausgangswerte sicher.
Thermal building simulation based on BIM-models. Thermal energetic simulations are used for the estimation of the heating demand of buildings and districts. These simulations are based on building models containing geometrical and physical information. The creation of geometrical models is usually based on existing construction plans or in situ assessments which demand a comparatively big effort of investigation and modeling. Alterations, which are later applied to the structure, request manual changes of the related model, which increases the effort additionally. The physical model represents the total amount of parameters and boundary conditions that are influenced by material properties, location and environmental influences on the building. The link between both models is realized within the correspondent simulation soft-ware and is usually not transferable to other software products.
By Applying Building Information Modeling (BIM) simulation data is stored consistently and an exchange to other software is enabled. Therefore, a method which allows a thermal energetic simulation based on the exchange format Industry Foundation Classes (IFC) including an evaluation is presented. All geometrical and physical information are extracted directly from the building model that is kept up-to-date during its life cycle and transferred to the simulation. This accelerates the simulation process regarding the geometrical modeling and adjustments after later changes of the building. The developed method is based on simple conventions for the creation of the building model and ensures a complete transfer of all simulation data.
This article focuses on further developments of the background-oriented schlieren (BOS) technique to visualize convective indoor air flow, which is usually defined by very small density gradients. Since the light rays deflect when passing through fluids with different densities, BOS can detect the resulting refractive index gradients as integration along a line of sight. In this paper, the BOS technique is used to yield a two-dimensional visualization of small density gradients. The novelty of the described method is the implementation of a highly sensitive BOS setup to visualize the ascending thermal plume from a heated thermal manikin with temperature differences of minimum 1 K. To guarantee steady boundary conditions, the thermal manikin was seated in a climate laboratory. For the experimental investigations, a high-resolution DLSR camera was used capturing a large field of view with sufficient detail accuracy. Several parameters such as various backgrounds, focal lengths, room air temperatures, and distances between the object of investigation, camera, and structured background were tested to find the most suitable parameters to visualize convective indoor air flow. Besides these measurements, this paper presents the analyzing method using cross-correlation algorithms and finally the results of visualizing the convective indoor air flow with BOS. The highly sensitive BOS setup presented in this article complements the commonly used invasive methods that highly influence weak air flows.