关于"热感觉"与"热舒适"的讨论

对哈尔滨市居民的热感觉与热舒适状况的调查结果表明：热感觉投票值分布频率与热舒适投票值分布频率是有差异的。对新加坡现场调查结果的分析数据也表明：热感觉与热舒适是不同的,热感觉和热舒适既仔在于稳态热环境中又存在于动态热环境中。     

关于热感觉和热舒适与热适应性的讨论

系统地论述了人体热舒适研究的发展过程,讨论了热感觉、热舒适及热适应的定义,并分析了热感觉与热舒适的差异及与热适应性的关系,得出了人们对同一热环境有不同的热感觉及热舒适性,主要是由于人体的适应性产生的。     

均匀和不均匀热环境下热感觉、热可接受度和热舒适的关系

对30名受试者采用问卷调查的方式,研究了均匀热环境和不均匀热环境下人体全身热感觉、热可接受度和热舒适的关系。结果显示,在均匀热环境下,全身热感觉、热可接受度和热舒适具有较强的线性相关关系,可接受范围涵盖了(0,1.5)的热感觉投票和"舒适"与"稍有不适"标度范围内的热舒适投票;在不均匀热环境下,全身热可接受度与热舒适密切相关,而全身热感觉与热可接受度和热舒适出现分离,热感觉不均匀度是其原因。综合考虑全身热感觉和热感觉不均匀度的影响,提出了综合评价模型。经验证,该模型适用于全身热状态为中性偏热的均匀和不均匀热环境。     

冬季室内热环境与被褥微气候的匹配

冬季睡眠状态下,室内热环境与被褥微气候分别对人体头部和被覆躯体的热感觉造成直接影响。为了分析两个热环境的匹配关系以满足睡眠人体的热舒适水平,实验在不同的室内温度下,调节被褥微气候温度,测试了受试者的皮肤温度,并记录了热感觉和热可接受水平。研究结果表明:睡眠状态下,相比于室内热环境,人体热感觉对被褥微气候更敏感;此外,通过分析室内热环境和被褥微气候分别与整体热感觉和整体不满意率的关系,得到了睡眠热环境舒适区间。     

哈尔滨市住宅环境热舒适测试结果分析

对哈尔滨市冬季居民热舒适现场研究结果做了进一步分析和总结，重点讨论了不同性别的人体热感觉和热中性温度及预测不满意百分数PPD的最小值问题，并与寒冷地区及其他热舒适现场研究结果进行了对比分析。     

热湿环境下人体热反应的实验研究

采用问卷方式，对热湿环境下人体热感觉、对空气湿度的感觉、吹风感觉及热舒适感觉进行了研究，分析了空气相对湿度对热舒适的影响，给出了高温高湿条件下人体热反应的规律。并在分析人体散热的基础上，提出了一个可以对热湿环境中人体热舒适进行预测的数学模型。     

上海地区适应性热舒适研究

为研究上海地区人体热感觉和适应性热舒适现状,通过环境参数测量和问卷调查结合的方式来分析和探讨室内外气候条件、服装热阻、热感觉等关系。本文主要涉及自然通风建筑内人体热感觉和热中性温度随季节变化的关系。结果表明:在适应性热舒适研究中,人体中性温度与室外环境温度具有较强的相关性,得到的上海地区适应性热舒适模型可为适合我国自身特点的热舒适研究提供依据。     

局部热舒适性研究现状与展望

本文介绍了局部热舒适性的研究背景和主要进展,主要包括局部环境参数与局部热感觉的关系、局部环境参数与局部生理参数的关系、局部生理参数与局部热感觉的关系、不同部位的热感觉对整体热感觉的影响权重、局部热感觉对整体热反应的影响共5个方面,并且提出了今后的研究方向.     

室外硬化体育场地热环境测试及分析

介绍了对西安建筑科技大学三种不同室外硬化运动场地的热环境测试,得出了空气干球温度和地表温度在一天中的变化规律,分析了不同运动场地材料对热环境的影响,结合人体热舒适理论,分析了人体在相应热环境条件下运动时的热感觉状况,对合理安排运动时间提出了建议。     

个性化通风系统的热舒适性分析

个性化通风系统可以改善空气质量、改善人体热舒适性。介绍了个性化通风改善热舒适性方面的研究成果,指出可以利用局部热感觉对整体热感觉的影响、通过个性化送风手段来满足人的不同热舒适要求。     

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。     

Overall thermal sensation,acceptability and comfort

The relationships between overall thermal sensation, acceptability and comfort were studied experimentally under uniform and non-uniform conditions separately. Thirty subjects participated in the experiment and reported their local thermal sensation of each body part, overall thermal sensation, acceptability and comfort simultaneously. Sensation, acceptability and comfort were found to be correlated closely under uniform conditions and acceptable range ran from neutral to 1.5 (midpoint between ‘Slightly Warm’ and ‘Warm’) on thermal sensation scale and contained all comfortable and slightly uncomfortable votes on thermal comfort scale. Under non-uniform conditions overall thermal acceptability and comfort were correlated closely. However, overall thermal sensation was apart from the other two responses and non-uniformity of thermal sensation was found to be the reason for the breakage. Combining the effects of overall thermal sensation and non-uniformity of thermal sensation, a new thermal acceptability model was proposed and the model was testified to be applicable to uniform and non-uniform conditions over a wide range of whole body thermal state from neutral to warm.     

厦门高校教室冬季热环境测试及热舒适预测

为考察冬季非空调环境下人体热感觉,对厦门某高校教室的热舒适度进行了现场测试.在测量室内外热舒适参数的同时,通过问卷调查得到了人体热反应样本.分析样本得出厦门高校教室冬季非空调工况下人体热中性温度和热期望温度分别为19.3和19.4℃.综合考虑温度、相对湿度、平均辐射温度、风速及服装热阻对坐姿轻度活动状态人体的热舒适影响,使用MATLAB软件进行非线性回归,得到非空调工况下热舒适预测方程.该预测方程与实测得到的人体热舒适投票两者结果有较高相关度,同时较大程度上反映了冬季非空调环境下人体热感觉的变异.     

Extended predicted mean vote of thermal adaptations reinforced around thermal neutrality

Predicted mean vote (PMV) is a prevailing thermal comfort model adopted by thermal comfort standards. To extend its ability in explaining thermal adaptations, the PMV is multiplied by an extension factor. However, the original extended PMV (ePMV) cannot account for thermal adaptations around thermal neutrality, resulting in deviation around thermal neutrality, therefore, is unable to predict thermal sensation around thermal neutrality accurately. Given the unusual importance of thermal sensation around thermal neutrality for energy-efficient provision of indoor thermal comfort, this study modifies the ePMV to reinforce thermal adaptations around thermal neutrality by adding a thermal neutrality factor. The modified ePMV is quantified by explicitly expressing the extension factor and the thermal neutrality factor as functions of field datasets of the PMV, thermal sensation vote (TSV), and ambient temperature. The modified ePMV is validated to improve thermal sensation prediction effectively (by up to 73%), particularly for prediction around thermal neutrality with the TSV between −0.5 and 0.5, by mitigating deviation around thermal neutrality for different types of buildings under various climate conditions around the world. Moreover, the modified ePMV is explicitly formulated and, therefore, convenient for practical applications.