SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Algoritem za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju
Avtorji:Bizjak, Marko (Avtor)
Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Štumberger, Gorazd (Komentor)
Datoteke:.pdf DOK_Bizjak_Marko_2019.pdf (19,98 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorsko delo/naloga (mb31)
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V doktorski disertaciji predstavimo nov algoritem za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju. Pri tem geografsko območje opisujejo visokoločljivostni podatki laserskega zajema LiDAR. Najprej ob vključitvi podatkov iz javnih prostorskih baz z algoritmom rekonstrukcije na osnovi 3D Boolovih operacij nad polprostori generiramo 3D trikotniške modele stavb. Pri tem vsakemu trikotniku določimo pripadajoč material. Trikotniki posameznega modela določajo zunanji ovoj stavbe. Modele stavb združimo z modeloma reliefa in vegetacije, ki sta prav tako generirana iz podatkov LiDAR, s čimer določimo geometrijske lastnosti okolja. Sledi izračun toplotne obremenitve stavb, ki ga izvedemo za vsak časovni korak v izbranem obdobju. Za posamezen trikotnik izračunamo vidno nebo, ovrednotimo sončno obsevanje ter na podlagi temperaturne razlike in fizikalnih lastnosti materialov izračunamo prenos toplote v danem časovnem trenutku. Izračun toplotne obremenitve stavb nato paraleliziramo na grafični procesni enoti s tehnologijo CUDA. V eksperimentalnem delu pokažemo uporabnost predlaganega algoritma za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju, pri čemer izvedemo tako dolgoročno kot kratkoročno napovedovanje na podlagi meteorološke napovedi. V primerjavi s sorodnimi algoritmi lahko dosežemo vsaj za 10 % bolj točne rezultate, pri čemer je predlagan algoritem tudi manj občutljiv na nižjo gostoto podatkov LiDAR. Na GPE je v primerjavi s CPE možno več kot 60-krat hitrejše izvajanje, kar predstavimo na koncu eksperimentalnega dela.
Ključne besede:paralelno računanje, GPGPU, CUDA, LiDAR, modeli stavb, toplotna obremenitev, prenos toplote, računalniške simulacije
Leto izida:2019
Izvor:Maribor
URN:URN:SI:UM:DK:HWUJMCDU
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:101
Število prenosov:15
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:An algorithm for estimating thermal load of buildings on a large geographic area
Opis:A new algorithm for estimating the thermal load of buildings on a large geographic area is introduced in this Doctoral thesis. The large geographic area is described by high-resolution LiDAR data. By incorporating data from public spatial databases, we first generate 3D building models comprised of triangles, using an algorithm for building reconstruction on the basis of 3D Boolean operations over half-spaces, where each triangle's corresponding material is set. Triangles of each model define the building's envelope. Geometric features of the environment are described by combining building models with terrain and vegetation models, generated from LiDAR data as well. Then we calculate the thermal load, which is performed for each time-step within the selected period. For each triangle we calculate the visible sky, estimate solar irradiation and, based on the temperature difference and physical properties of materials, we calculate the heat transfer for each time-step. The calculation of thermal load is then parallelised on a Graphics Processing Unit using CUDA technology. In experiments we demonstrate the application of the proposed algorithm for estimating the thermal load of buildings on a large geographic area, where we perform long-term, as well as short-term, thermal load estimation on the basis of weather forecast. In comparison with related work, the proposed algorithm can yield at least 10 \% more accurate results, while being less sensitive to lower density LiDAR data. On a GPU the execution can be over 60-times faster than on a CPU, which is presented at the end of the experiments.
Ključne besede:parallel computing, GPGPU, CUDA, LiDAR, building models, thermal load, heat transfer, computer simulations


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici