严寒地区居室热环境模糊综合评价

用模糊集合理论对哈尔滨市冬季居室热环境与居民热舒适现场调查结果进行了模糊统计分析,建立了居室热环境模糊综合评判模型．所建立的模糊模式识别系统,可对人体热感觉进行模糊模式识别．对居室热环境进行了热舒适性评价．根据最大隶属原则,满足80％居民热中性的温度范围是18-24℃．对模糊综合评判模型进行了模型实验,结果表明该模型计算准确度较高、适应性较好．     

供暖房间动态热环境及热舒适分析

将热舒适评价标准模型与供暖房间热环境动态数值模拟相结合，以西安地区为算例，对供暖房间１１个工况进行了室内动态热环境及热舒适模拟与分析，证实了现行规范的可行性。     

建筑物室内热湿环境

本文以人本在热环境中的热交换与热反应为基础，对影响人体舒适感觉的建筑物室内热，湿环境进行了全面的分析，同时结合室内热环境的评价方法，提出在特定室内热，湿环境条件下保证人体舒适感觉的措施，从而为我们创造和建立舒适的室内热湿环境奠定了基础，指明了方向。     

燃池采暖建筑的室内热环境分析

为了定量分析燃池采暖的热环境,以辽宁省阜新市农宅为研究对象,对燃池采暖的建筑室内热环境进行分析。提出了燃池采暖房的热环境稳定性和热舒适性以及室内热稳定性的评价指标:室内外温度波动比率和综合温度的波幅。结果表明,综合2个指标燃池采暖房的热稳定性高于炕采暖房,分析了影响北方冬季农民室内热舒适的围护结构、生活习惯等因素后,利用扩展的热舒适模型计算燃池采暖房间的PMV值,从定量上得到了燃池采暖房更舒适,为农户选择不同的采暖方式提供依据。     

低能耗建筑室内热环境质量评价

通过对室内热环境的理论分析,建立了室内热环境质量评价模型。利用该模型并结合计算机模拟技术对地下埋管通风的低能耗建筑室内热环境质量进行了评价。评价结果表明,ＰＤ〈２５％,室内热舒适性可达到令人满意的水平。     

多变量模糊舒适度评价仪

根据室内热环境人体舒适性具有的不绝对、模糊的特点,研制出了一种多变量模糊舒适度评价仪表．仪表以室内空气的温度、相对湿度、流速为输入变量,以模糊综合评判方法为原理,以ADμC812单片机为硬件电路核心,给出了各影响因素的权重系数及各语言变量语言值的化分,对于温度、相对湿度影响因素具有耦合关系问题,通过不同温度区间采用不同的权重系数及不同的语言值的化分的方法解决,能够实现数据采集,运算合成及解耦合,得出评价结论的功能,实验结果表明：该仪表具有较高的可信度,是对室内热环境舒适性作出评价的一种有效工具。     

建筑物室内热湿环境

本文以人体在热环境中的热交换与热反应为基础 ,对影响人体舒适感觉的建筑物室内热、湿环境进行了全面的分析。同时结合室内热环境的评价方法 ,提出在特定室内热、湿环境条件下保证人体舒适感觉的措施 ,从而为我们创造和建立舒适的室内热湿环境奠定了基础 ,指明了方向     

人工免疫算法在室内热舒适模型优化中的应用

将人工免疫算法应用于建筑室内热环境设计和空调系统的参数优化方面,根据Fanger热舒适模型, 建立室内热舒适目标函数,进而确定满足热舒适要求的室内风速和温度范围.研究表明,基于免疫算法的室内热舒适组合优化方法可以作为热工设计和空调系统控制的依据.     

住宅建筑环境评价与分析

住宅建筑环境评价采用主观评价与客观评价相结合的综合评价方法,通过对室内热舒适环境、空气品质、综合舒适环境分析研究,评判室内的空气温度、相对湿度、气流速度、平均辐射温度;室内空气品质：一氧化碳、二氧化碳、甲醛含量、可挥发性有机化合物,听觉环境和视觉环境：“声、光、电”及建筑装饰色彩等多项内容．     

豫西南农村住宅的舒适性模拟分析

为了分析豫西南农村住宅外围护结构的变化对室内舒适性的影响,以河南省南阳市农村住宅为例,建立了南阳地区农村住宅的基本模型,以卧室为模拟对象,运用Autodesk Ecotect Analysis软件分析不同外围结构在自然通风状态下西侧卧室的室内逐时温度、逐时得失热、逐月不舒适度,提出了提高该区农村住宅室内舒适性的对策。     

卡特政府外交与巴列维国王的倒台

1978年初伊斯兰革命兴起,美国的反应滞后,直至11月初才确定了应对危机的政策。由于政府内部存在巨大分歧,美国无法确立明确一致的危机处理政策。而得不到明确指示的巴列维国王只能坐以待毙。美国在处理伊朗问题时的失误包括：对伊斯兰革命反应滞后,造成了战略被动;政府内部分歧重重,决策混乱;对伊斯兰革命缺乏正确的认识。     

基于TinyOS的无线热舒适度测量系统

单一的室内环境温度作为被控变量的控制系统,难以满足人们对室内环境舒适性以及节能的要求。开发了基于TinyOS操作系统的无线热舒适度测量系统,无线传感网络节点组成多跳网络,用以采集温湿度等室内环境参数,并实时计算热舒适度PMV（Predicted Mean Vote）指标值。分析了测量误差产生的主要原因,并利用超闭球CMAC（Hyperball CMAC,HCMAC）神经网络进行了误差补偿,实验结果表明,补偿后的PMV精度得到了明显的改善。该系统可为热环境舒适度实时控制提供便捷的无线数据采集和有效的PMV指标测量方法。     

动态条件下室内热舒适问题研究

分析了动态条件下室内风速、温度、湿度对热舒适度的影响.对动态热舒适的研究主要集中在风速大小和频率变化上;通过现场测试和计算比较了PMV和PD指标在动态条件下对热舒适的评价和适用性,认为PD指标更适合评价动态热舒适.     

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。     

室内温、湿度对人体热舒适和空调能耗影响的研究

以采用一次回风集中空调系统的办公建筑为例,就室内温、湿度设计参数对空调房间热舒适环境和空调系统能耗的影响进行了分析。研究结果表明,在同样的室内人体热舒适环境(等效温度)的条件下,随着室内温度的增加,一次回风系统的需冷量和总的耗能量是增加的。因此,夏季提高空调室内温度是不节能的。在相同热舒适(等效温度)条件下,要减少空调系统的冷负荷,室内设计温、湿度参数在推荐的热舒适区范围内,宜采用较大的室内相对湿度和较低的室内干球温度的组合,或采用较高的等效温度。     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

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．     

浅谈PMV方程的适用范围

近年来随着人们对居住环境热舒适度的重视,利用ISO7730标准中PMV-PPD指标来进行室内热环境舒适度评价的现象越来越普遍,目前许多研究室内热环境的文章也是把PMV-PPD指标作为参考和依据,来进行研究与分析.但是对于PMV-PPD指标的适用范围却很少有人关注和了解,从而出现了对PMV指标的误用和滥用,并推导出某些不准确的结论.通过对PMV方程推导过程的分析,解释了在高温条件下PMV指标与实际情况不符的现象,进一步说明PMV方程的适用范围,从而保证在进行热舒适度研究过程中可以作出科学合理的评价与结论.     

Thermal comfort in offices: comfort values and optimization of indoor control variables

In order to search for reasonable air-conditioned indoor control variables and save energy consumption and meet to need of personal thermal comfort,a method which is based on numerical simulation is employed to optimize indoor control variables.Computational fluid dynamics(CFD)is used to describe thermal state of office.An optimal method is proposed in this paper,dual neural network model is firstly used to acquire reliable information,data from CFD model are pre-processed,and the remaining data are used to train artificial neural networks(ANN),then CFD model is replaced by ANN model to reduce computational cost when is optimized,indoor control variables are optimized by genetic algorithm.Simulation results show that indoor thermal comfort is improved obviously,and the energy cost is decreased accordingly.     

太阳能辅助火炕供暖系统热工性能

目的研究毛细管网型太阳能辅助火炕供暖系统的热工性能和效果.提出利用毛细管网型火炕的供暖模式,提高炕面的舒适性.方法利用数值模拟和实验测试两种手段分析两个对比房间的炕面温度和室内温度的变化趋势和规律.结果测试数据显示普通房间炕头、炕中、炕尾的平均温度分别为65.7℃、43.28℃、39.82℃,炕面温差大于20℃,而采用该系统的房间炕头、炕中、炕尾的平均温度分别为51.34℃、38.26℃、33.79℃,普通室内房间平均温度为12.2℃,太阳能辅热火炕房间室内平均温度为18.5℃,比普通房间室内平均温度高6.3℃.结论毛细管网末端热惯性小,运行时室内温度迅速升高,炕面的温度分布比普通火炕均匀,可依据主观意愿实时改善室内热环境,辅助火炕运行时有效地改善了农居室内及炕面的热舒适性.