發(fā)布時間：2024-06-14 01:24

　　建筑外墻熱工缺陷對建筑能耗存在較大影響,是建筑節(jié)能檢測的一項重要內(nèi)容。尤其是在嚴寒地區(qū),由于施工失誤和氣候特殊性造成的周期性凍脹,熱工缺陷在居住建筑中十分常見,并嚴重影響建筑能耗、室內(nèi)熱舒適性和圍護結(jié)構(gòu)安全。而目前標準中推薦的紅外熱像儀人工檢測和評價方法存在工作量大、誤差大及漏檢率高的問題,為既有居住建筑熱工缺陷定期檢測的普及應用帶來阻力。因此,嚴寒地區(qū)對熱工缺陷快速檢測的需求十分迫切。本文在文獻研究基礎上,以典型嚴寒城市哈爾濱為例,對居住建筑圍護結(jié)構(gòu)進行現(xiàn)場調(diào)研。選取外保溫圍護結(jié)構(gòu)作為研究對象,運用軟件模擬方法和對外保溫圍護結(jié)構(gòu)外墻熱工缺陷的檢測方法進行理論和應用研究。通過對典型嚴寒地區(qū)哈爾濱居住建筑外圍護結(jié)構(gòu)熱工缺陷的調(diào)研,初步得到常見的溫度異常區(qū)域4種,在此基礎上通過動態(tài)數(shù)值模擬對缺陷參數(shù)變化的表面溫度分布特征進行研究,得到檢測系統(tǒng)中可疑區(qū)域分割中的臨界溫度梯度參數(shù)和相關的檢測注意事項。經(jīng)過以上分析提出一種基于紅外圖像分割和識別的熱工缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)經(jīng)過預處理、尺寸校正后,采用四叉樹法對可疑區(qū)域進行分割,并利用不同的機器學習算法進行缺陷分類,最后進行主體墻體平均溫度計算和缺陷...

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-2文章技術路線圖

（3）將傳統(tǒng)機器學習方法和深度學習方法分別應用于建筑紅外圖像其在建筑紅外圖像識別的表現(xiàn)。4技術路線

圖2-2EPS外保溫墻體

第2章嚴寒地區(qū)居住建筑熱工缺陷調(diào)研外保溫逐漸成為嚴寒地區(qū)最為常見的保表2-2。而在外保溫中，聚苯乙烯(EPS體構(gòu)造如圖2-2。

圖2-3保溫板拼接示意圖

應豎向錯縫板長1/2如圖2-3，保證錯以達到該要求則應進行錯茬處理。在狀態(tài)，不能留有空隙，板縫大于2mm聚氨酯進行填塞。由于施工時并不影既有建筑改造工程。

圖2-5保溫層開裂紅外圖像

溫度異常區(qū)域的紅外圖像進行分析，進而證明根據(jù)其溫度分布的不同快速分類的可行性。.1保溫層缺失開裂1.1保溫層內(nèi)部開裂

本文編號：3993938