ISSN: 2168-9717

ఆర్కిటెక్చరల్ ఇంజనీరింగ్ టెక్నాలజీ

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • అకడమిక్ కీలు
  • ఎలక్ట్రానిక్ జర్నల్స్ లైబ్రరీ
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • SWB ఆన్‌లైన్ కేటలాగ్
  • వర్చువల్ లైబ్రరీ ఆఫ్ బయాలజీ (విఫాబియో)
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Adaptive Comfort Model Incorporating Temperature Gradient for a UK Residential Building

Samsuddin S, Durrani F and Eftekhari M

Thermal comfort field experiments were conducted to acquire thermal comfort data of 119 participants in a test house representative of a typical UK house. This paper compares the performance of popular PMV-based thermal comfort index vs neutral temperature based on Actual Mean Vote. The aim of this research was to incorporate vertical thermal gradient, which is usually a neglected yet highly influential parameter in a residential setting and propose a new adaptive thermal comfort model. The new adaptive model (LPMV) has been developed using a polynomial curve fit method. This method was chosen as it has the capability to correlate indoor environmental parameters with AMV and incorporated them in the generated mathematical model. The model requires temperature gradient and SET* only to determine neutral temperatures which makes it the first of its kind. The LMPV model was rigorously tested against thermal comfort data compiled in this study and against independent/unbiased data (the ASHRAE RP-884 database). LPMV showed up to 0.7°C improvement in predicting neutral temperature of occupants compared to the famous Fanger’s PMV model. This can result in better prediction of a suitable heating setpoint temperature which has great implications on annual energy demand.