Polyurethane (PU) is an ideal thermal insulation material due to its excellent thermal properties. The incorporation of Phase Change Materials (PCMs) capsules into Polyurethane (PU) has been shown to be effective in building envelopes. This design can significantly increase the stability of the indoor thermal environment and reduce the fluctuation of indoor air temperature. We develop a multiscale model of a PU-PCM foam composite and study the thermal conductivity of this material. Later, the design of materials can be optimized by obtaining thermal conductivity. We conduct a case study based on the performance of this optimized material to fully consider the thermal comfort of the occupants of a building envelope with the application of PU-PCMs composites in a single room. At the same time, we also predict the energy consumption of this case. All the outcomes show that this design is promising, enabling the passive design of building energy and significantly improving occupants' comfort.


翻译:聚氨酯(PU)因其优异的热性能而成为理想的保温材料。研究表明,将相变材料(PCMs)胶囊掺入聚氨酯(PU)中可有效应用于建筑围护结构。这种设计能显著提高室内热环境的稳定性,并降低室内空气温度的波动幅度。我们建立了PU-PCM泡沫复合材料的多尺度模型,并研究了该材料的热导率,进而可通过热导率对材料设计进行优化。基于优化材料的性能开展案例研究,在单个房间中应用PU-PCMs复合材料,充分考虑建筑围护结构内居住者的热舒适性。同时,我们还预测了该案例的能耗。所有结果表明,该设计具有良好前景,可实现建筑能耗的被动式设计,并显著提升居住者舒适度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
0+阅读 · 30分钟前
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:04
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
6+阅读 · 今天13:49
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:37
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:11
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员