利用神经网络预测PMV指标

由于PMV指标与人体热舒适感的影响因素间存在着复杂的非线性关系，采用传统的方法确定PMV值既不便于硬件实现，也不能适应空调实时控制的需要，为了解决这一问题，利用人工神经网络方法，建立了PMV指标的神经网络预测模型，实现了PMV指标的智能化预测，从而解决了实现基于PMV指标的空调实时控制的关键问题。     

应用人工神经网络预测PMV指标

介绍了人工神经网络的基本原理并将其应用于计算人体热感觉的PMV指标，根据有关数据显示神经网络的计算值与实际相吻合，说明神经网络是人体热感觉预测方法，其网络结构在HVAC非线性实时控制中优异显著。     

CFD结合遗传算法优化室内热舒适性参数

在遗传算法中直接调用CFD程序优化室内空气质量的模型需要消耗大量时间,针对此问题,文中提出了CFD结合遗传算法对模型进行寻优并替代该模型。通过CFD建立教室模型并输出相关数据,使用BP神经网络建立CFD模型的替代模型,并根据PMV指标和空气龄数据建立遗传算法的目标函数,设置不同的权重对该模型寻优,然后与原CFD模型做比较。结果表明,CFD结合遗传算法可以很好地替代用遗传算法中直接调用CFD程序优化的模型,缩短了时间,改善了室内空气质量。     

窗墙比对室内热舒适性指标PMV影响的研究

通过建立数学模型进行数值模拟计算,在相同节能改造方案下,对窗墙比与热舒适性之间的变化关系进行了研究。研究表明：窗墙比为0．2时室内舒适性指标较高,但窗墙比为0．32和0．4时的室内舒适性指标基本相同,而且窗墙比为0．32时的室内舒适性指标稍小于窗墙比为0．4时的室内舒适性指标,这与通常窗户越小越舒适的说法有所不同。     

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。     

基于神经网络的室内热舒适评判模型

为更加科学地建立室内热舒适度评判体系,以某个体对不同热环境4个室内环境主要影响因素(环境温度、风速、相对湿度、平均辐射温度)的热舒适判断作为教师对神经网络的权值进行修正,以MatLab为开发工具,建立了室内热舒适的BP神经网络评判模型,给出了模型的算法．几种不同环境的验证结果表明,该模型的预测结果与此个体的实际判断高度吻合．     

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．     

亚热带地区自然通风体育馆室内热舒适范围

以广州地区自然通风体育馆为研究对象,用问卷和实测的方式分别采集了建筑内运动人群及观众人群的热感觉投票值和室内外热环境参数,初步建立了这两类人群的适应性热舒适模型和对应的热舒适范围。并通过对比,分析了两类人群的适应性热舒适模型和热舒适范围的区别。研究结果表明：自然通风体育馆室内运动人群的热敏感度0.326 6要小于观众人群的热敏感度0.379 9;运动人群和观众人群的中性操作温度都随着室外温度的升高而升高,前者中性操作温度高于后者,差值在0.80~1.48℃之间;运动人群和观众人群热舒适范围的上下限都随着室外温度的升高而升高,前者热舒适范围的下限与后者相似,但是前者热舒适范围的上限比后者高,差值在1.86~2.48℃之间。     

舒适性指标PMV在暖通空调控制中的应用

在分析了影响人体舒适性感觉诸因素的基础上,讨论了PMV(预测平均投票值--Predicted Mean Vote)指标的作用和运算方法.利用人工神经网络建立了PMV指标的预测模型,并将PMV指标用作空调系统的优化性能指标,研究了空调系统优化控制方案.优化指标取舒适性指标和耗能量之和,在模型不确定和环境、负荷参数不断变化的情况下既达到了节能的要求,又可以使空调区域内的温、湿度保持在舒适性范围内.研究表明将PMV指标用于空调系统的优化控制,具有良好的适用性.     

Fanger热舒适方程及其应用

本文详细介绍了Fanger教授的热舒适方程和舒适图、PMV、PPD等热舒适评价指标及其在服装舒适性评价方面的实际应用,为在不同环境条件下穿着不同服装时的热舒适性提供可靠的评价方法。     

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.     

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。     

Optimization Method for Indoor Thermal Comfort Based on Interactive Numerical Calculation

In order to implement the optimal design of the indoor thermal comfort based on the numerical modeling method, the numerical calculation platform is combined seamlessly with the data-processing platform, and an interactive numerical calculation platform which includes the functions of numerical simulation and optimization is established. The artificial neural network (ANN) and the greedy strategy are introduced into the hill-climbing pattern heuristic search process, and the optimizing search direction can be predicted by using small samples; when searching along the direction using the greedy strategy, the optimal values can be quickly approached. Therefore, excessive external calling of the numerical modeling process can be avoided,and the optimization time is decreased obviously. The experimental results indicate that the satisfied output parameters of air conditioning can be quickly given out based on the interactive numerical calculation platform and the improved search method, and the optimization for indoor thermal comfort can be completed.     

Optimization Method for Indoor Thermal Comfort Based on Interactive Numerical Calculation

In order to implement the optimal design of the indoor thermal comfort based on the numerical modeling method,the numerical calculation platform is combined seamlessly with the data-processing platform,and an interactive numerical calculation platform which includes the functions of numerical simulation and optimization is established. The artificial neural network (ANN) and the greedy strategy are introduced into the hill-climbing pattern heuristic search process,and the optimizing search direction can be predicted by using small samples; when searching along the direction using the greedy strategy,the optimal values can be quickly approached. Therefore,excessive external calling of the numerical modeling process can be avoided,and the optimization time is decreased obviously. The experimental results indicate that the satisfied output parameters of air conditioning can be quickly given out based on the interactive numerical calculation platform and the improved search method,and the optimization for indoor thermal comfort can be completed.     

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。     

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．