論文の概要: Pedestrian Wind Factor Estimation in Complex Urban Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02443v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 01:09:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-08 06:28:17.396391
- Title: Pedestrian Wind Factor Estimation in Complex Urban Environments
- Title(参考訳): 複雑な都市環境における歩行者風力係数の推定
- Authors: Sarah Mokhtar, Matthew Beveridge, Yumeng Cao, Iddo Drori
- Abstract要約: 都市計画立案者や政策立案者は、より密集した都市環境においてより人口の多い都市のために、住みやすく楽しい都市を作るという課題に直面している。
都市マイクロ気候は、現在と将来における都市空間の質を定義する上で重要な役割を担っているが、初期の都市設計と計画プロセスにおける風力マイクロ気候評価の統合は依然として課題である。
この研究は、複雑な都市環境におけるリアルタイムな歩行者風の快適さ推定のためのデータ駆動ワークフローを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Urban planners and policy makers face the challenge of creating livable and
enjoyable cities for larger populations in much denser urban conditions. While
the urban microclimate holds a key role in defining the quality of urban spaces
today and in the future, the integration of wind microclimate assessment in
early urban design and planning processes remains a challenge due to the
complexity and high computational expense of computational fluid dynamics (CFD)
simulations. This work develops a data-driven workflow for real-time pedestrian
wind comfort estimation in complex urban environments which may enable
designers, policy makers and city residents to make informed decisions about
mobility, health, and energy choices. We use a conditional generative
adversarial network (cGAN) architecture to reduce the computational computation
while maintaining high confidence levels and interpretability, adequate
representation of urban complexity, and suitability for pedestrian comfort
estimation. We demonstrate high quality wind field approximations while
reducing computation time from days to seconds.
- Abstract(参考訳): 都市計画立案者や政策立案者は、より密集した都市環境においてより人口の多い都市のために、住みやすく楽しい都市を作るという課題に直面している。
都市マイクロ気候は, 都市空間の質を定義する上で重要な役割を担っているが, 計算流体力学(CFD)シミュレーションの複雑化と計算費用の増大により, 初期の都市設計と計画プロセスにおける風力マイクロ気候評価の統合は依然として課題である。
この研究は、複雑な都市環境におけるリアルタイムな歩行者風の快適さ推定のためのデータ駆動ワークフローを開発し、デザイナー、政策立案者、都市住民が移動性、健康、エネルギー選択に関する情報決定を行うことを可能にする。
条件付き生成型逆ネットワーク(cgan)アーキテクチャを用いて,高い信頼度と解釈性を維持しつつ計算量を削減し,都市の複雑度を適切に表現し,歩行者の快適度を推定する。
計算時間を数日から秒に短縮しつつ,高品質な風力場近似を示す。
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