R&D Information Centre

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố trong nước và trên thế giới được chúng tôi cập nhật và phân loại chi tiết theo từng chủ đề

  • All

Tác động của hệ thống phun nước chữa cháy và rào chắn khói đến việc di tản khi xảy ra hỏa hoạn trong các tòa nhà chung cư cao tầng

The effect of sprinkler and smoke barrier facilities on fire evacuation in apartment buildings

Phân tích định lượng hiệu quả của định vị trong nhà theo thời gian thực và chia sẻ thông tin đối với ứng phó hỏa hoạn phối hợp

Quantitative analysis of the effectiveness of real-time indoor navigation and information sharing for collaborative fire response

Phương pháp dựa trên dữ liệu cho việc đánh giá hiệu quả tiêu thụ điện năng của các tòa nhà chung cư

Data-driven Approach for Electricity Consumption Benchmarking of Multi Residential Buildings

Tối ưu hóa tính linh hoạt năng lượng trong các tòa nhà dân cư ở Phần Lan: Nghiên cứu so sánh giữa điều khiển PI, điều khiển dựa trên luật và điều khiển dự đoán mô hình

Optimising energy flexibility in Finnish residential buildings: A comparative study of PI, rule-based and model predictive control strategies

Phân tích nồng độ chất ô nhiễm trong nước hồ bơi theo chu kỳ lọc

Analysis of contaminant concentration in pool water as a function of filter cycle duration

Phân tích mô phỏng khả năng chống chịu của các tòa nhà dân cư Phần Lan với mùa hè nóng dưới điều kiện khí hậu thay đổi

Simulation analysis of Finnish residential buildings’ resilience to hot summers under a changing climate

Nghiên cứu tình huống về các bộ phận tòa nhà đa chức năng: Tích hợp, mô phỏng và phân tích hiệu suất trong môi trường nhà ở bền vững

Case study on multifunctional building parts: Integration, simulation, and performance analysis in sustainable residential environments

Đặc điểm và cấu trúc bộ dữ liệu mở để đánh giá sử dụng năng lượng của tòa nhà dân cư trên quy mô khu phố và đô thị

Characterizing and structuring open datasets for assessment of residential building energy use on the neighborhood and urban scale

Chiến lược học chuyển giao sâu dựa trên TimesBlock-CDAN để dự đoán môi trường nhiệt và tiêu thụ năng lượng của máy điều hòa không khí trong các tòa nhà dân cư

Deep transfer learning strategy based on TimesBlock-CDAN for predicting thermal environment and air conditioner energy consumption in residential buildings