The ASHRAE Design Guide for Tall, Supertall and Megatall Building Systems was produced in collaboration with the CTBUH. The design guide outlines various tall building mechanical systems that are presently being designed or are planned for the future. Tall commercial buildings in particular present a series of design problems that set them apart from other functions. The Design Guide will be of interest to owners, architects, structural engineers, mechanical engineers, electrical engineers and other specialized engineers and consultants. This design guide addresses design issues for tall commercial buildings, which are very often mixed-use, and commonly consist of low level retail, office floors, residential units, and hotel uses.
This paper presents numerical results of pedestrian-level wind environment around the base of a row of tall buildings by CFD. Four configurations of building arrangement are computed including a single square tall building. Computed results of pedestrian-level wind flow patterns and wind speeds are compared to previous wind tunnel measurement data to enable an assessment of CFD predictions. The CFD model uses the finite-volume method with RNG $k-{\varepsilon}$ model for turbulence closure. It is found that the numerical results can reproduce key features of pedestrian-level wind environment such as corner streams around corners of upwind building, sheltered zones behind buildings and channeled high-speed flow through a building gap. However, there are some differences between CFD results and wind tunnel data in the wind speed distribution and locations of highest wind speeds inside the corner streams. In locations of high ground-level wind speeds, CFD values match wind tunnel data within ${\pm}10%$.
Many RC building structures of multiple uses constructed in Korea have the irregularities of torsion and soft story at bottom stories. A typical irregular building was selected as prototype and shaking table tests were performed to investigate the seismic performance of this building. The objective of this study is to evaluate the correlation between the experimental and analytical responses of this irregular building structure subjected to the earthquake excitation by using OpenSees(Open System for Earthquake Engineering Simulation). The results of analyses simulate well the effect of axial forces on the shear force of column and axial deformation. However, some discrepancy between analytical and experimental results in the distribution of shear forces and overturning deformation were observed.
With the global climate changes, a global concerns on building energy uses and $CO_2$ emission to improve the environment friendly has been increasingly growing. To achieve this global goal, the Korea government has been seeking an environment-friendly and sustainable development. As the results, the government started Green Building Certification Criteria system. however the certificate system has still been at the basic stage. To upgrade and advance it's level, it's necessary to identify the current status. This study aims to pick out the items requiring improvement for the Ecology of Education Facilities. We expect that the results of this study will be helpful for the next design works of certificate system.
In this paper, an improved method of environment map building and a region search algorithm for mobile robot are presented. For the environment map building of mobile robot, measurement data of ultrasonic sensors and certainty grid representation is usually used. In this case, inaccuracies due to the uncertainty of ultrasonic data are included in the map. In order to solve this problem, an environment map building method using a Bayesian model was proposed previously[5]. In this study, we present an improved method of probability map building that uses infrared sensors and shift division Gaussian probability distribution with the existing Bayesian update method using ultrasonic sensors. Also, a region search algorithm for ...
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.723-727
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2015
Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.361-370
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2020
Automatic building material recognition has been a popular research interest over the past decade because it is useful for construction management and facility management. Currently, the extensively used methods for automatic material recognition are mainly based on 2D images. A terrestrial laser scanner (TLS) with a built-in camera can generate a set of coloured laser scan data that contains not only the visual features of building materials but also other attributes such as material reflectance and surface roughness. With more characteristics provided, laser scan data have the potential to improve the accuracy of building material recognition. Therefore, this research aims to develop a TLS-based building material recognition method by combining machine learning techniques. The developed method uses material reflectance, HSV colour values, and surface roughness as the features for material recognition. A database containing the laser scan data of common building materials was created and used for model training and validation with machine learning techniques. Different machine learning algorithms were compared, and the best algorithm showed an average recognition accuracy of 96.5%, which demonstrated the feasibility of the developed method.
Non-destructive method by tomography for safety diagnosis of civil engineering and building structures is tried. There are traveltime tomography that uses traveltime and fullwave tomography that uses the initial shock and seismic amplitude. But these methods have difficulty and weak points in accuracy and selection of initial value. In this study, corrected inversion method which is able to solve the two difficulty and this method is applied to theoretical pier model to calculate tomography.
It is difficult to determine the outdoor toxic level of hazardous chemicals that are leaked in the building, since there are no efficient ways to calculate how much percentage of the leaked chemicals is released into the outdoor atmosphere. In address to these problems, we propose a reasonable box model that can quantitatively evaluate the mass rate of the indoor chlorine leakage into the outside of the building. The proposed method assumes that the indoor chlorine leakage is fully mixed with the indoor air, and then the mixture of the chlorine and indoor air is exfiltrated into the outside of the building through effective leakage areas of the building. It is found that the exfiltration rate of the mixture of the chlorine and indoor air is strongly dependent on the temperature difference between inside and outside the building than the atmospheric wind speed. As compared with a conventional method that uses a vague mitigation factor, our method is more effective to evaluate the outdoor toxic threat zone of the chlorine that are leaked in the building, because it can consider the degree of airtight of the building in the evaluation of the threat zone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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