Development of reduced order flow responsive convection heat transfer models for human body segments in multiple applications

Bolineni, Sandeep Rao; Cook, Malcolm; van Treeck, Christoph Alban

doi:36630

Development of reduced order flow responsive convection heat transfer models for human body segments in multiple applications

Bolineni, Sandeep Rao^RWTH*

2017

Verantwortlichkeitsangabesubmitted by Sandeep Rao Bolineni MSc.

ImpressumAachen 2017

Umfang1 Online-Ressource (xii, 199 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2017

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak03

Hauptberichter/Gutachter
van Treeck, Christoph Alban (Thesis advisor) ; Cook, Malcolm (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2017-10-02

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2017-09242
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/707453/files/707453.pdf
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/707453/files/707453.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Lehrstuhl für Energieeffizientes Bauen (312410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Convection models database (frei) ; Parametric multi-segment human manikin (frei) ; computational Fluid Dynamics (CFD) (frei) ; convective heat transfer coefficients (frei) ; reduced-order models (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 624

Kurzfassung
In vielen technischen Anwendungen müssen Modelle die Wärmeübertragung um den menschlichen Körper auch bei veränderlichen Raumkonditionen erfassen. Um die Wärmebilanzgleichung des menschlichen Körpers zur Beurteilung der thermischen Behaglichkeit aufzustellen, werden gute Näherungen für konvektive Wärmeübergangskoeffizienten (hc) benötigt. Aufgrund instationärer Raumluftströmungen kann der konvektive Wärmeübergang auf der Haut bzw. Bekleidung erheblich variieren, z.B: bei turbulenter Strömung oder Temperaturschichtung. Um den thermischen Komfort rechnerisch zu bestimmen, wird häufig ein einzelner konvektiver Wärmeübergangskoeffizient für den gesamten Körper verwendet, welcher jedoch für viele Situationen nicht ausreichend genau ist. Parametrische und segmentenweise anwendbare Korrelationen für den lokalen konvektiven Wärmeübergang werden als Alternative angesehen. Robuste dimensionsreduzierte Modelle für Wärmeübergangskoeffizienten sind in der Lage, den Wärmeaustausch zwischen menschlichem Körper und der Umgebungsluft genauer zu beschreiben. Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Datenbankmodells mit dimensionsreduzierten Kenngrößen, welche die segmentweisen Wärmeübergangskoeffizienten für typische Strömungsmuster und unterschiedliche Anwendungsfälle bereitstellt. Zum Erreichen dieses Ziels wurden CFD (Computational Fluid Dynamics) Simulationen verwendet, um die Luftströmung und die Wärmeübertragung zu modellieren. Die konvektiven Wärmeübergangskoeffizienten für einzelne Körpersegmente wurden durch eine detaillierte Modellierung der Temperaturgrenzschicht rechnerisch ermittelt. Eine Validierung der numerischen Modelle wurde mithilfe von empirischen Messungen der Wärmeabgabe am menschlichen Körper durchgeführt.Als Grundlage der Untersuchung wurde ein parametrisches Menschmodell mit segmentierter Körperoberfläche entwickelt, welches der Untergliederung von bestehenden Thermoregulationsmodellen nachempfunden ist. Das parametrische Menschmodell wurde anhand veröffentlichter Benchmarks für stehende wie für sitzende Positionen getestet. Die Simulationsergebnisse zeigen sehr gute Übereinstimmungen mit den meist verwendeten Werten aus einschlägigen Literaturquellen. Es wird gezeigt, dass die Wahl der Referenztemperaturen wesentliche Bedeutung für die richtige Bestimmung von hc Werten hat.In dieser Arbeit wird ein parametrischer Lösungsansatz zur Schätzung des segmentweisen konvektiven Wärmeübergangskoeffizienten für unterschiedliche Körperhaltungen vorgestellt. Die Methodik folgt einer neuen Strategie, bei der zunächst die primär relevanten Parameter identifiziert werden, welche den konvektiven Wärmeaustausch beeinflussen. Mittels einer Sensitivitätsanalyse auf Basis zahlreicher CFD-Simulationen mit variierenden Bedingungen werden Korrelationen für die Wärmeübergangskoeffizienten gebildet und deren Robustheit mittels Regressionsanalyse geprüft. Die Korrelationen werden in einer Datenbank verwaltet und verfügbar gemacht, um sie direkt für Simulationen mit unterschiedlichen Zielsetzungen nutzen zu können (z.B. für Energieeffizienz und Raumklima). Zwei Anwendungsbeispiele aus dem Flugzeug- und Gebäudebereich zeigen den Nutzen des entwickelten Datenbankmodells.

In many industrial multi-physics engineering applications, models need to capture the heat transfer effects of spatial and temporal changes in conditions around the human body. For thermal comfort assessment, convection heat transfer coefficients (hc) form part of the heat balance equation of the human body. In many non-uniform flow conditions, due to the turbulently mixed or stratified environment, convection heat transfer varies significantly on the human body segments. Thus considering a whole body heat transfer coefficient for calculating overall thermal comfort may be inappropriate. Parametric, segment-wise applicable convection heat transfer correlations are seen as an alternative in order to bridge these scales and levels in space and time. Therefore, robust reduced-order convective heat transfer models are needed for predicting heat transfer between the human body and its surroundings.The main goal of this research is to develop a reduced order model database that provides the segment-wise convective heat transfer coefficients (hc) for typical indoor flow responses in multiple applications. This is achieved by using the Computational Fluid Dynamics (CFD) methodology to model air flow and heat transfer and also further to computationally evaluate the convective heat transfer coefficients for different body segments by temperature gradient analysis. Validation of CFD approach forms an integral part of this research. Chapter 6 presents the experimentally investigated heat transfer analysis around the human body and also the comparisons with numerically reproduced data.This work presents a parametric multi-segment human manikin model which has been developed based on the prerequisites of a human thermoregulation model. Furthermore, tested the parametric model by introducing the standard literature benchmarks, such as a standing manikin and a sitting manikin. Numerical results showed excellent agreement with most commonly referenced literature values. Moreover, this work highlighted the significant role of different reference fluid temperatures for determination of hc values.This thesis highlights a parametric approach for estimating segment-wise body convection heat transfer coefficients for different postures. The methodology follows a new strategy i.e. initially, primarily relevant parameters are identified which affect the convective heat exchange. Following the sensitivity analysis of numerous Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations with varying conditions, heat transfer coefficients correlations are developed and accordingly through regression analysis the correlations accuracy is evaluated. Finally, a database-driven approach is developed in order to make correlations accessible during simulations, for example addressing energy performance. Last but not least, two application examples demonstrate the benefit of developed reduced order model database framework, such as one from the aircraft domain and the other from the building domain.

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