Beitrag zur Entwicklung eines thermischen Komfortmodells unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage thermischer Empfindung
Project Description
Eine wichtige Rolle in der nachhaltigen Gebäudeplanung spielt der sogenannte thermische Komfort des Menschen. Die Erforschung erster Komfort- oder Menschmodelle hat ihren Ursprung in der Luft- und Raumfahrttechnik und fand in den Siebzigern ihren Einzug in den Gebäudesektor. Das erste genormte Model basiert auf Untersuchungen in geschlossenen, thermisch gleichförmigen Räumen. In den letzten Jahren gewannen unkonditioniertere und personalisierte Belüftungsmassnahmen wieder mehr an Bedeutung, da auf diese Weise sowohl die Energieeffizienz von Gebäuden als auch der individuelle thermische Komfort verbessert werden konnten. Zur Abbildung der damit verbundenen Effekte wurden in den letzten Jahrzehnten verschiedene physiologische Modelle entwickelt, dennoch fehlt es weiter an einer zuverlässigen Ableitung bzw. Vorhersage der thermischen Empfindung. Im Rahmen dieser Dissertation soll auf Basis eines physiologisch-thermischen Menschmodells und unter Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen ein Modell entwickelt werden, um Aussagen über die thermische Empfindung von Gebäudenutzern treffen zu können. Zur sinnvollen Verwendung dieser numerischen Methode ist eine signifikante Menge verschiedener experimenteller Daten erforderlich. Für die Wahl der Eingabefeatures sowie Netzarchitektur sollen kausale Wirkzusammenhänge der menschlichen Rezeptoren und Nervenbahnen berücksichtigt werden.
