基于投影寻踪的热舒适性评价模型

本文根据4个影响热舒适的主要因素(环境温度、风速、相对湿度和平均辐射温度),研究建立了热舒适评价的投影寻踪模型,利用该模型可将影响热舒适的多个指标转换为反映各指标综合信息的投影特征值,并根据投影特征值的差异性大小对热舒适进行客观评价。通过与实际环境的主观评价相比较,表明其评判结果与主观感受是一致的。这种方法计算简单、方便实用,为室内环境热舒适的评价问题提供了一条新的方法与思路。     

自然通风建筑热舒适评价模型

针对自然通风建筑环境内预计平均热感觉指数PMV与实际热感觉投票值TSV有明显偏差的问题,总结分析了目前自然通风建筑热舒适评价模型的研究成果,介绍了PMV修正模型和适应性模型以及将二者结合的预测适应性平均热感觉aPMV模型。结果表明,3种评价模型均可预测自然通风建筑的热舒适性,但各有优缺点。虽然目前我国已有针对自然通风建筑的热舒适性评价标准,但PMV模型与适应性模型相结合的研究还不够,二者结合的作用机理尚不完全明确。如何利用已有的评价模型指导自然通风建筑的设计和运行,使之发挥更大的节能潜力是未来自然通风建筑热舒适性研究的方向之一。     

现场研究中热舒适指标的选取问题

对热舒适现场研究结果进行了总结，并对热舒适指标的选取、有效温度的计算、热感觉的表述方式等问题进行了讨论分析。认为当相对湿度在热舒适范围内时，采用有效温度作为热舒适指标并采用平均热感觉值，能更好地预测人体热感觉。     

基于自然通风建筑的热舒适模型研究

针对目前基于各地区人口、地域、气候特点的自然通风建筑热舒适标准不够完善的问题,系统介绍了国内现有的自然通风建筑热舒适评价模型,包括修正PMV模型、气候适应性模型及其修正模型,以期为今后的进一步研究提供参考。归纳的结果表明,利用自然通风建筑热舒适评价模型指导建筑设计以及空调、供暖设备运行,可以很好地发挥建筑节能潜力。国内热舒适研究样本充裕,但尚未建立可共享的完整的人体热舒适研究数据库,难以形成规范的热舒适评价体系。各类模型在用于评价自然通风建筑室内热舒适性时各有优缺点。后续研究应考虑误差修正,并注重PMV模型和适应性模型结合作用机理的探讨,最终形成能够综合展现人体热平衡理论和人体适应性理论相结合的更为全面的集总参数评价模型。     

热舒适评价指标PMV及其实际应用

对室内气候因素引起的生理反应和感觉反映的热环境舒适性指标,前人已进行过不少的研究。然而早期的研究偏重于评价方法。自从空调节能问题受到重视以来,热舒适评价指标的研究及其应用力图与空调节能相联系。其中最有代表性最引人瞩目的是丹麦 Fanger 氏的研究。国际标准化组织     

基于热舒适指标PMV的空调控制系统研究综述

给出了衡量人体热舒适性指标PMV的发展过程,总结了空调系统以热舒适性指标PMV为控制对象的详尽的文献综述成果,全面展现了其在暖通空调领域的应用现状,并从空调系统的舒适性和节能性出发,分析不同控制策略在这样一对矛盾体上的对比应用。最后文章指出以PMV为控制对象的空调系统在现实应用存在的缺点和不足,并提出几点改进和完善的意见。     

重庆自然通风热舒适模型的建立及热环境评价

在分析国内外自然通风热舒适研究的基础上,结合重庆地区潮湿的气候特点,对现有自然通风热舒适评价模型进行了湿度修正.采用电子温湿度记录仪对重庆地区村镇典型住宅的室内外热湿参数进行了全年监测,并利用该模型对村镇住宅的室内热环境进行了评价.分析表明,村镇住宅室内和室外相对湿度高于70％的时间分别占全年总时间的95.4％和87.2％,室内温度高于28℃且相对湿度高于70％的时间达1 196 h;全年舒适时间为3 838 h,占全年总时间的43.8％;现有评价模型与修正模型的舒适时间相差405 h,其中空调季相差342h,且温度越高,相对湿度对热舒适的影响越大,说明在温度较高时应考虑相对湿度对热舒适的影响,但修正模型的可靠性还需进一步验证.     

热舒适评价指标及冬季室内计算温度探讨

以Fanger热舒适方程及PMWV，PPD评价指标为理论依据，模拟计算了严寒地区居室热环境，结果表明，满足人体热舒适的室内空气温度为21－24℃，明显高于现行暖通规范规定的冬季居室内计算温度16－20℃。认为应研究适于我国严寒地区居民的热舒适标准。     

关于室内环境舒适性评价指标的研究

本文针对传统的室内环境舒适性评价方法的局限性，提出广义舒适的概念，利用模糊数学的方法建立了多级ＦＣＥ指标，并用实验的方法对该指标的精度和可靠性作了检验。最后，还介绍了ＦＣＥ指标的有关应用。     

地铁站乘客动态热舒适评价研究

分析了地铁站环境的特点和乘客出入地铁站时的热舒适变化特点。针对地铁站公共区域热环境特点,以南京某地铁站为研究对象,采用现场测试、问卷调查及动态热舒适评价模型RWI/HDR,对公共区域不同季节、不同评价单元的热舒适情况进行了分析和研究,得出了不同条件下乘客的热舒适度。研究发现,采用热感觉投票和相对热指标RWI相结合的方法能更为准确地评价地铁站热环境。最后结合南京地铁现有的环境与设备监控系统提出了车站温度动态控制模型。     

关于热舒适模型研究发展的综述

在大量热舒适模型研究的基础上,综述了模型建立的形式、研究的内容、处理问题的方法手段等,总结了目前研究中存在的问题,并对未来热舒适模型的建立和发展提出了展望。     

基于热感觉指标确定热舒适判据的一项国际标准简介

介绍了国际标准ISO 7730-2005<热环境人类工效学--基于PMV-PPD计算确定的热舒适及局部热舒适判据的分析测定和解析>在1994年版本基础上增加的内容,包括热环境等级划分、整体热舒适长期评价、局部热不舒适、非稳态热环境与适应性等.与美国标准ANSI/ASHRAE 55-2004相比,该标准增加了热环境等级划分、整体热舒适长期评价等规定,更便于操作.该标准对于我国热舒适研究和建筑室内热湿环境评价标准的编制具有参考价值.     

热舒适模型与热适应模型的对比分析

PMV模型是目前应用最广的室内热舒适评价模型,但在实际应用中出现了比较大的误差,本文对比分析了各个边界条件对PMV模型和a PMV模型的影响,得出了用a PMV模型要比用PMV模型所得的不满意率比要低,即在人们可接受的范围内,用a PMV模型评价热舒适可以避免不必要的热量和冷量损失,降低能源消耗和运行成本,从而确保人们的健康和工作效率,这对提高室内热舒适和建筑节能具有一定的意义。     

寒冷地区大型商业综合体冬季室内热舒适评价模型研究

本文以北京地区某大型商业综合体为研究样本,对冬季室内热环境参数进行测试,同时通过主观问卷得到室内人员的实际热感受评价情况。基于实地调研结果和PMV-PPD模型,计算得到大型商业综合体内人体热感觉的理论预测值,将预测结果与实际调研结果进行对比分析,得到二者差异。进而利用最小二乘法优化PMV-PPD模型,选取合适的修正因子,建立适应性PMV修正方程,最终提出适用于寒冷地区大型商业综合体冬季热环境评价的数学模型。     

基于热环境评价指标的数据中心气流组织模拟研究

归纳对比了数据中心热环境评价指标及其数值意义。以南京市某数据中心为例,应用数据中心专用CFD模拟软件模拟分析了4种工况下机房内的热环境与气流组织,计算了各指标的数值,并分析了其适用性。结果表明:机房中间位置机柜的环境温度相对较高,两侧位置相对较低;对于同列机柜中间及偏后位置地板格栅送风量稳定均匀,机柜出风温度较低;接近室内机组位置地板格栅出风量小,环境温度不稳定;设备安全性要求较高的机柜应置于每列的中间及偏后位置;利用SHI,RHI指标来评估机房整体的热环境,根据β,ηr指标来分析每列不同位置处设备的冷量利用及热安全。     

基于决策树模型的居住建筑人员热舒适预测

传统热舒适模型由于确定的变量引入降低了其预测精度,而神经网络等模型由于其复杂的运算规则限制了对模型的解释能力。通过引入分类应用中的经典CRT决策树方法,对夏热冬冷地区6个城市自由运行居住建筑中的人员热舒适及影响因素和权重进行了预测分析,建立了以城市为第一分类特征的热感觉预测决策树模型,解释了这些因素之间的内部逻辑,并较好地识别了影响热感觉的关键因素,从而为热舒适的预测评价和热环境营造提供了新的方法参考。     

出汗状态下热舒适指标的探讨

平均预计热指标（PMV）是评价环境热舒适的主要指标之一,具有很强的实践操作性。在充分肯定其优点的基础上,应用人体在出汗状态下皮肤湿度这一概念,通过对皮肤湿度与PMV之间的关系展开讨论,指出PMV在考虑某些环境因素的影响方面还有待于完善。     

基于BP神经网络的过渡环境热舒适评判模型

突变环境下的人体热反应是由许多主客观因素所决定的,利用神经网络具有通过学习最佳逼近非线性映射的能力,将其应用于突变环境下人体热反应的研究,具有一定的可行性。本文通过局部非均匀环境与背景均匀环境之间的过渡实验,利用Matlab工具,分别建立了向热环境过渡和向冷环境过渡的整体热感觉以及头部执感觉的BP(Back Propagation)神经网络热舒适评判模型。经验证,该模型对不同工况过渡后的逐时热感觉预测较为准确,从而为非均匀环境与均匀环境之间过渡的热舒适模型的建立提供了一种可借鉴的方法。     

基于神经网络的寒地高校冬季热舒适模型应用

本文利用神经网络训练并验证寒地高校冬季热舒适模型,分析寒地高校教学空间的热工情况。热舒适合理预测是创造满意热环境和建筑节能的重要基础。传统的热舒适评价主要以PMV评价指标模型为主。然而,根据一些学者的研究,该指标模型的计算过程十分复杂而且在操作中与实际情况有一定的偏差。随着计算机科学的发展,一些学者开始尝试使用机器学习模型建立热舒适预测模型。本文通过河北建筑工程学院的实地测试,利用神经网络训练和预测PMV评价指标,发现神经网络仿射模拟PMV计算值的误差较小。训练集的均方误差(MSE)为0.011,验证集的均方误差(MSE)为0.023。同时利用神经网络训练和预测实际热感觉投票值,整体准确率为84.8%,平均准确率为84.0%。根据预测结果,拟合出的热中性温度为23.5℃,热舒适范围为(y∈[-1, 1])[19.6℃,27.3℃]。与实际投票值的拟合结果基本趋同。     

吐鲁番地区民居人体适应性热舒适评价研究

为了解我国干热干冷气候下人体适应性热舒适的特点,采用传统热舒适现场研究方法,对吐鲁番地区冬、夏两季人体热感觉与操作温度及湿感觉与相对湿度的关系进行了回归分析,运用适应性PMV(aPMV)模型中提出的自适应系数λ量化计算了2个季节人体的自适应水平,得到了冬、夏季λ分别为-0.49和0.53,冬季λ值与《民用建筑室内热湿环境评价标准》提出的λ值基本相同,而夏季差异较大。建议对干热干冷地区室内热湿环境进行评价时,应选用不同的λ值,以避免出现偏差。