服装与热舒适

本文参阅国内外研究成果，对服装环境、服装材料、服装穿着与人体热舒适关系的有关问题进行了分析，认为热舒适对作业者的身心健康、对提高其工作效率有着重要意义。     

关于着装人体热舒适方程的计算与分析

针对人体产热和散热的机理及影响散热的因素,本文根据能量守恒和转换定律,探讨了人体热舒适影响因素及人体热舒适方程中各物理项的数学表达式,并对人体着装热舒适方程中各物理项进行计算,计算结果表明,当人处在一定的环境中时,其热舒适感觉受其自身、服装和环境的影响,是三者综合作用的结果.该方法简单易行,对环境的热舒适评价及特种服装的设计具有一定的指导意义.     

服装与热舒适

本文参阅国内外研究成果，对服装环境、服装材料、服装穿着与人体热舒适关系的有关问题进行了分析，认为热舒适对作业者的身心健康、对提高其工作效率有着重要意义。     

夏季服装热湿舒适性的综合评价

服装热湿舒适性的评价方法很多,如简单物理指标评价,衣内微气候参数评价,出汗假人评价值,真人生理学评价,真人心理学评价等。本文主要从人体生理学,衣内微气候参数方面对在夏季服装热湿舒适性进行了评价,研究中利用人工气候仓,高精度衣内微气候测量仪对穿着不同服装的人体生理参数进行了测量。用主因子分析法对实验数据进行分析,探讨了各种面料的物理性能,各受试者生理参数的差异;同时对人体主观感觉与服装物理参数,人体     

热环境中针织面料穿着舒适性影响因素的研究

从人体穿着舒适的要求出发,对热环境中针织面针的穿着舒适性进行了研究,找出了影响针织面料舒适性某些织物结构参数,为功能能性织物设计,生产及服装选料提供一定的参考。     

服装（织物）热湿舒适性模型的回顾和展望

总结了前人在服装（织物）热湿舒适性研究领域所建立的各种模型,概括分析了各类模型的基本特征,并结合作者在多孔介质传热传质领域的研究发展,展望了服装（织物）热湿舒适性模型的未来发展方向。     

出汗假人及其应用

研制出汗假人用于测试服装的热湿传递性能．文中介绍了这一测试系统的构成和特点，并进行了理论分析和实际试用，证明其能有效区分不同服装的热湿舒适性．     

基于石墨烯发热载体的电加热马甲热湿舒适性评价

为满足人们在低温环境下的保暖需求,研制了一款用石墨烯作为发热材料、可3个档调节加热温度的电加热马甲,对石墨烯发热载体的发热性能进行了研究。通过人体穿着实验和红外热像仪实验,采集30 min内人体腹部、背部和腰部的衣内温湿度和主观感觉以及30 min时的红外热像图,从不同档位、人体部位和活动状态方面去探析电加热马甲的热湿舒适性能。结果表明：加热马甲对低温条件下人体的辅助保暖效果明显;随着加热档位的增大,衣内温度逐渐升高,衣内湿度的下降速率有所减缓,但加热温度过高,易造成部位受热不均,从而影响舒适性。研究结果将为电加热服装的研发和优化提供参考。     

真丝材料热湿舒适性的研究

研究不同服装面料的传热湿性能,在对它们进行分析与比较的基上,较全面、客观地讨论发真丝的热湿舒适性原理。另外通过空着不同材料的服装进行运动过程中人体生理反应的测试和分析进一步论证了真丝对人体的卫生保健性能。     

送风速度对室内热舒适性的影响

目的 确定送风速度对室内气流的影响,找出达到较好的室内舒适度的速度值.方法 使用Airpak2.1软件,选择室内零方程模型,对某一房间三种送风速度下的室内热舒适性进行数值模拟研究.结果 得到了3种送风速度下的温度场、速度场、预测平均评价图以及预测不满意百分比图,通过分析可知,尽管送风速度有所变化,但所得到的温度场、速度场、预测平均评价图以及预测不满意百分比图中的值都变化不大.结论 在上送下回系统中,当送风速度向下时,送风速度的改变对室内气流分布影响不大,但送风口下方区域的热舒适性会受到一定的影响.     

室内热舒适性的综合定量评价方法与应用

给出了室内热舒适综合评价计算公式，通过实验测定获得了南京地区室内空气温度、围护结构内表面温度、平均辐射温度等参数，对同样室外温度下有无辐射供冷暖时的室内热舒适状况进行了定量对比分析．     

非均匀环境下人体热舒适研究进展

非均匀环境热舒适已成为当前研究的热点。从非均匀环境下的局部热感觉、局部热感觉对整体热感觉的影响、生理参数用于热舒适分析与评价、非均匀热环境热舒适评价方法四个方面对非均匀环境的热舒适研究进行了综述,分析了当前研究中存在的一些问题,探讨了今后研究方向。     

基于遗传算法的室内热舒适指标PMV的神经网络预测

介绍了人工神经网络对室内热舒适指标PMV进行预测的方法,探索遗传算法与神经网络结合运用,得出了神经网络预测的结果,提出了神经网络预测可用于智能化空调运行的控制。     

着装人体热感觉预测模型

建立体现人体热反映规律的着装人体热感觉预测模型;运用温湿度传感器和人体心肺功能测定仪等先进手段,在实际穿着条件下,对主观热感觉和各种客观变量进行实验测定,并将主客观变量相结合,运用数学分析方法,对模型的稳定性、可靠性和精确度进行了验证;确定了影响着装人体舒适热感觉的主要影响因素,建立了着装人体热感觉预测模型;模型具有良好的预测精度,比较适合使用不同批次测定数据进行着装人体热感觉预测。     

冷却吊顶系统的热舒适分析

描述了冷却吊顶空调系统中冷却顶板的辐射与对流换热及人体与环境的辐射与对流换热,通过理论计算分析了冷却吊顶空调系统中房间室内温度的确定与常规空调系统的区别,并介绍了评价系统热舒适性的几个因素的特点。结果表明,冷却吊顶系统夏季内温度可以比常规空调系统高1－2℃,但人的舒适感相同,同时该系统还具有适宜的室内温度分布和气流速度分析,从而为人体提供高标准的舒适感。     

基于BP神经网络的热舒适性指标计算

人的舒适性与其影响因子之间存在着复杂的非线性关系,由于人工神经网络能够反映非线性的映射关系,因此利用神经网络可实现对舒适性指标的计算．首先对BP神经网络做了一个简要介绍,并建立了一个用于训练计算舒适性PMV指标的3层网络．以Fanger公式计算了输入样本的期望输出值,利用输入样本与期望输出值对网络进行训练．神经网络达到误差要求后计算PMV指标,其中未经网络训练的样本计算结果与Fanger公式计算结果平均偏差为0．026,最大偏差为0．113,计算误差均在工程应用的允许范围之内．     

人工神经网络在预测热舒适性指标中的应用

热舒适性指标与各个影响因素之间存在复杂的非线性的关系,而人工神经网络能够反映这种非线性的映射关系,因此通过人工神经网络可以实现热舒适性指标的计算及预测。首先对热舒适性指标做了一个简单的介绍,并以Fanger公式计算出热舒适性指标的期望输出值,然后分别介绍了BP网络、GA-BP网络、RBF网络及Elman网路的算法及结构,并建立热舒适性指标预测模型,对4种神经网络在预测中的性能给予定性与定量的分析。结果表明,在预测热舒适性指标方面,基于GA-BP神经网络性能要优于其他神经网络,具有更高的精度和适应能力,能够较好的满足将其应用于空调系统的控制器中对其进行实时控制。     

组合胸衬对西服热舒适性的影响

利用人工气候室暖体假人实验系统，测试了由不同材料与结构制成的组合胸村和3种不同工艺制作的西服样衣的隔热值（克罗值）。通过与国际名牌西服的比较，发现两者在热舒适性方面的差距非常显著．在初步分析原因的基础上，本文对如何提高和规范国产西服的热舒适性提出了建议．