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In dieser Arbeit wurden unterschiedliche Regler für Wohnraumlüftungsanlagen untersucht. Als Bewertungsgrößen wurden die Lüftungswärmeverluste und die kumulierte Grenzwertüberschreitung für CO2 und relative Luftfeuchte verwendet. Dafür wurde in Matlab/Simulink ein Multizonen-Simulationsmodell erstellt. Untersucht wurde ein zentrales, ein dezentrales alternierendes (Pendellüftung) sowie ein nichtalternierendes (Einzelraumlüftung) Lüftungssystem. Jedes der Lüftungssysteme wurde mit konstantem Volumenstrom, einem PI- und einem Fuzzy-Regler (Ausnahme: Pendellüftung) simuliert. Gegenüber einem Lüftungssystem mit konstantem Volumenstrom, kann durch Regelung bei mindestens gleicher Luftqualität der Lüftungswärmeverlust um mindestens ein Drittel reduziert werden.
Zur Prognose der von haustechnischen Anlagen ausgehenden Körperschallübertragung ist als Eingangsgröße die installierte Körperschallleistung erforderlich. Für den Massivbau wurde hierfür ein Ingenieurverfahren, die sogenannte Empfangsplattenmethode entwickelt. Dieses Verfahren ist allerdings nur dann direkt anwendbar, wenn die Empfangsstrukturen eine im Vergleich zur Körperschallquelle deutlich kleinere Anregbarkeit aufweisen.
Im Holzrahmenbau ist oft das Gegenteil der Fall. Zudem weisen Leichtbaustrukturen durch die versteifende Rahmenbauweise örtlich stark variierende Eigenschaften in Bezug auf die Anregbarkeit auf. Aus diesen Gründen müssen für die Berechnung der installierten Körperschallleistung im Holzrahmenbau die Eigenschaften der Quelle und der Struktur für alle Kontaktpunkte bekannt sein. Zudem sind sämtliche Interaktionen zwischen den Kontaktpunkten zu berücksichtigen.
Im Rahmen der vorgestellten Arbeit wurde hierfür eine Referenzquelle mit vier Kontaktpunkten entwickelt und messtechnisch vollständig erfasst. Ebenso wurden die Struktureigenschaften einer Holzrahmenbauwand an den jeweiligen Befestigungspunkten messtechnisch bestimmt. Aus diesen Größen konnte die installierte Körperschallleistung exakt berechnet werden. Mögliche Vereinfachungen dieser Berechnungen wurden systematisch untersucht und mit den exakten Werten verglichen. Hierfür wurde der resultierende Schalldruckpegel in einem Empfangsraum herangezogen. Dieser wurde mittels empirischer Übertragungsfunktionen zwischen installierter Körperschallleistung und Schalldruck bestimmt. Die Ergebnisse dieser Arbeit werden sowohl für eine Laborsituation als auch für eine Bausituation diskutiert.
In dieser Arbeit werden M/G/1-Warteschlangen mit unendlich großem Warteraum und einem Server, der Bedienpausen und Bereitstellungszeiten benötigt, für die absperrende, begrenzende, binomiale, entleerende, vermindernde und bernoullische Bediendisziplin untersucht. Dabei bestimmt die Bediendisziplin, wie viele Kunden der Server in einem Zyklus, das ist die Zeit zwischen zwei Pausenenden, bedient.
Wichtige Kenngrößen eines solchen Modells sind die Wartezeit eines Kunden, die Warteschlangenlänge zu einem beliebigen Zeitpunkt und die Zyklusdauer. Für jede der sechs Bediendisziplinen werden die Verteilung und die ersten beiden Momente dieser Kenngrößen berechnet.
Die Ergebnisse werden benutzt, um die Abhängigkeit der ersten Momente der Kenngrößen von der Ankunftsrate, der Kundenbediendauer, der Pausenlänge und der Dauer der Bereitstellungszeit zu untersuchen. Ferner werden die sechs Bediendisziplinen bezüglich der Erwartungswerte der Kenngrößen miteinander verglichen.
Analysis of M/G/1-queues with Setup Times and Vacations under Six Different Service Disciplines
(2001)
Single server M/G/1-queues with an infinite buffer are studied; these permit inclusion of server vacations and setup times. A service discipline determines the numbers of customers served in one cycle, that is, the time span between two vacation endings. Six service disciplines are investigated: the gated, limited, binomial, exhaustive, decrementing, and Bernoulli service disciplines. The performance of the system depends on three essential measures: the customer waiting time, the queue length, and the cycle duration. For each of the six service disciplines the distribution as well as the first and second moment of these three performance measures are computed. The results permit a detailed discussion of how the expected value of the performance measures depends on the arrival rate, the customer service time, the vacation time, and the setup time. Moreover, the six service disciplines are compared with respect to the first moments of the performance measures.