本书将研究目标限定为严寒地区和寒冷地区建筑外墙, 针对现有建筑外墙传热系数现场检测方法的不足, 从非稳态传热角度出发, 基于红外热像法的优势和系统辨识理论提出了通过导热反问题求解外墙热阻的机器学习辨识方法, 进而获得传热系数; 同时, 实现了外墙红外图像温度数据的校准和有效温度的提取。本书的研究结果证明了机器学习辨识方法可以作为检测建筑外墙热阻的一种手段, 对进一步进行建筑外墙传热系数现场检测研究具有重要意义。

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