Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften
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Sollen Klassenräume über Fenster belüftet werden, kann dies über Stoßlüftung oder genau dosierte Dauerlüftung erfolgen. Messungen verschiedener Institutionen zeigen, dass die erforderliche regelmäßige Stoßlüftung in Schulen nicht praktiziert wird.
Damit eine Dauerlüftung aber funktionieren kann, muss ermittelt werden, welcher Fenstertyp bei welcher Öffnungsweite bei behaglichen thermischen Verhältnissen im Raum den notwendigen Luftwechsel gewährleistet. Deshalb wurden an einem Freilandversuchsstand des Fraunhofer‐Instituts für Bauphysik Schwingflügel und Kippflügel auf ihre Eignung zur Dauerlüftung in Klassenräumen untersucht.
Da sich bei den vielen Einflussfaktoren auf die freie Lüftung die deskriptive Analyse oft als sehr schwierig erweist, wird ein besonderes statistisches Verfahren, ein Entscheidungsbaumverfahren verwendet, das sowohl hinsichtlich der Auswahl der Einflussgrößen und der Modellüberanpassung sehr günstige statistischmethodische Eigenschaften besitzt.
Mit diesem Verfahren können Einflussgrößen mit unterschiedlichen Skalenniveaus adäquat in die Auswertung einbezogen werden. Dabei erhält man ein intuitiv interpretierbares Regelwerk, welches dem Anwender einen erklärenden Einblick in die Zusammenhangsstruktur des untersuchten Prozesses liefert.
Faults in Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems affect the energy efficiency of buildings. To date, there rarely exist methods to detect and diagnose faults during the operation of buildings that are both cost-effective and sufficient accurate. This study presents a method that uses artificial intelligence to automate the detection of faults in HVAC systems. The automated fault detection is based on a residual analysis of the predicted total heating power and the actual total heating power using an algorithm that aims to find an optimal decision rule for the determination of faults. The data for this study was provided by a detailed simulation of a residential case study house. A machine learning model and an ARX model predict the building operation. The model for fault detection is trained on a fault-free data set and then tested with a faulty operation. The algorithm for an optimal decision rule uses various statistical tests of residual properties such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that it is possible to predict faults for both known faults and unknown faults. The challenge is to find the optimal algorithm to determine the best decision rules. In the outlook of this study, further methods are presented that aim to solve this challenge.
Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory.
The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault.
The method is based on a simplified Statistical Energy Analysis(SEA) approach. The energy ratios of various subsystems are the main quantities to predict sound transmission. The method has proven to work sufficiently accurate for masonry and concrete buildings, where the building components like walls, floors etc. can be regarded as rather homogeneous structures. To adapt this method for solid timber constructions it is necessary to prove that basic SEA requirements are fullfilled by orthotropic materials and heterogeneous structures that occur in these building types. In a case study, an isolated T-junction formed by Cross Laminated Timber(CLT) elements is experimentally investigated. The buildings elements are subdivided in segments with typical screwed connections.
In the experiments the diffusivity of the vibration field is investigated, using point excitation with a shaker at several positions and many, randomly chosen response positions. MONTE-CARLO simulations are conducted for random but fix-sized subsets of the measured response positions to find the necessary number of response positions for an accurate determination of the vibrational energy.
As a result the distribution of the mean velocity levels can be approximated.
In a second approach a multiple linear regression model based on the least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)is applied, because for lower frequency bands multicollinearity is expected.
In the context of linear regression modelling, data-driven methods are used to select optimal subsets of response positions, to get an estimating equation.
Zielsetzung
In den letzten Jahren konnte eine Steigerung der Anzahl privater Krankenhäuser und Betten festgestellt werden. Die Probleme der Investitionsfinanzierung deutscher Krankenhäuser in Kombination mit verstärkenden Faktoren wie der Einführung der DRGs, aber auch die Erwartung einer höheren Effizienz nach der Privatisierung einer Klinik können als Hauptgründe bei Privatisierungsentscheidungen genannt werden. Es soll untersucht werden, wie ehemalige öffentliche Krankenhausträger den Erfolg der Privatisierung einschätzen.
Methodik
Alle 99 identifizierten ehemaligen öffentlichen Träger, die ihr Krankenhaus in den Jahren 2003–2013 an einen privaten Eigentümer verkauft hatten, wurden hinsichtlich ihrer Einschätzung von Zielen sowie Befürchtungen vor und nach der Privatisierung anonym und schriftlich befragt.
Ergebnisse und Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass bei einer ausreichenden Finanzierung der Krankenhäuser aus Krankenkassenbeiträgen (Betriebsmittel) und Ländermittel (Investitionskosten) der Privatisierungsdruck rapide sinken würde. Wenn jedoch privatisiert wurde, hatte dies aus Sicht der ehemaligen Träger weder einen negativen Einfluss auf die medizinische Versorgung in der Region, noch auf die Qualität der medizinischen Behandlung und auf den Umgang mit den Mitarbeitern.
Die Einschätzungen der ehemaligen Träger weisen eine statistisch überprüfte Übereinstimmung auf. Die mit einer Privatisierung verbundenen Erwartungen und Ziele werden prinzipiell als erfüllt wahrgenommen