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基于神经网络的学习空间热-光交互作用模型

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【作者】 韩臻张九红王艺瑾孙金玲初金璐景中奕

【Author】 HAN Zhen;ZHANG Jiuhong;WANG Yijin;SUN Jinling;CHU Jinlu;JING Zhongyi;School of Architecture and Urban Planning, Shenyang Jianzhu University;Northeastern University JangHo Architecture;

【通讯作者】 张九红;

【机构】 沈阳建筑大学建筑与规划学院东北大学江河建筑学院

【摘要】 良好的物理环境是使用者高效进行视觉作业的必要条件,使用者能否将视觉效率发挥到最大与房间光源的照度、色温的等因素息息相关。研究发现,使用者的视觉效率不仅仅与光源的照度、色温等光学量有关,还与房间的温度、相对湿度等热学量存在一定的函数关系。本文通过创建500组不同的室内物理环境,研究学习空间热-光交互作用下使用者的视觉效率的变化情况,并运用神经网络建立物理环境量与视觉效率之间关系的预测模型。

【基金】 国家自然科学基金(基于知觉适应的寒地建筑室内外过渡空间热-光交互作用机理与评价体系研究)(编号:51678370);辽宁省高校创新团队支持计划(编号:LT2017002)
【所属期刊栏目】 建筑照明 (2019年06期)
  • 【分类号】TU113.66;TP183
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