某办公楼辐射空调系统供冷时热舒适性模拟研究

以上海市某办公楼的1间办公室为研究对象,研究辐射吊顶供冷与天花板送风联合运行下室内环境的热舒适性.首先对该办公室进行负荷计算,计算结果包括冷负荷及湿负荷.然后根据计算结果进行辐射空调系统的设计,设计内容分为辐射吊顶的设计和新风系统的设计.最后利用Airpak软件建立模型并模拟辐射空调系统稳定运行时办公室的热舒适性指标,主要包括预测平均评价(PMV)分布和预测不满意百分比(PPD)分布.模拟结果显示在辐射空调系统稳定对房间供冷时,可以得到分布均匀的PMV分布和PPD分布,室内大部分区域PMV值为0.5左右,PPD值为10％左右,总体上满足人体热舒适性要求和设计要求.     

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。     

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.     

火车站候车厅不同回风形式的热环境研究

为了改善西安火车站候车厅内的热环境,利用CFD模拟软件Airpak对两种不同气流组织方案下(上送上回,上送下回)候车厅内速度场、温度场、热舒适性指标PMV及PPD的分布进行数值模拟,通过对比分析,验证不同方案下气流组织形式的特点。结果表明采用上送上回风形式下气流组织的均匀性更好,为今后西安火车站改扩建在空调系统优化设计以及气流组织预测等方面提供借鉴和指导。     

一种基于数据的夏季居住环境热舒适度控制方法

采用超闭球CMAC(HCMAC)神经网络,建立家用空调器制冷环境下室内外温、湿度关联模型,预测室内空气的相对湿度.提出了基于PMV指标的家用空调温度设定值的计算实验方法.该舒适度控制方法只利用室内外环境参数历史数据,通过HCMAC样本学习和简便的计算实验,自适应地满足住户热舒适偏好需求.仿真结果表明,HCMAC模型能够较准确地预测室内空气的相对湿度;通过调整温度设定值,可将PMV值调整到任意给定的范围,实现室内建筑环境的节能和舒适.     

基于空调送风参数的车室内流模拟

对某轿车室内全尺寸模型进行了简化处理,选取Realizable k-ε湍流模型,合理地设置太阳辐射边界,引用人体热调节模型(TCM模型),对送风温度、送风速度以及送风角度3种送风参数的12种工况进行了仿真计算。结合整体热舒适性偏差指标AEQT、冷负荷Q以及得到的各截面的速度场、温度场,从舒适性与节能性角度分析了不同送风参数对轿车室内流场的影响规律。     

基于PMV模型和FCM算法的车内热舒适评估方法

自动监测和调控车内的热舒适环境是智能车及无人车改善乘车体验方面需要解决的新问题.鉴于目前缺少评估车内热舒适的方法,首先借鉴了用于评价建筑物空间热舒适的PMV模型,并对其用于车内环境的适用性进行分析;然后针对PMV模型在计算过程中存在的越界异常以及分类冗余等问题,进一步采用模糊C-均值聚类算法对车内的热舒适进行评价,将其分为热、舒适和冷三类.结果表明:若直接采用PMV模型计算车内热舒适,其值经常出现超越(-3,3)范围,而采用FCM聚类算法则既能够避免"越界"问题,同时能够根据驾乘人员的舒适体验,将PMV模型划分的7类热舒适降为3类,该结果更有利于车内环境调适系统的自动监测和调控.     

自然通风条件下热舒适性的模拟分析

采用基于CFD理论的Airpak软件对自然通风（正弦周期性波动的风速）条件下的热舒适性进行模拟分析,通过预测平均热感觉（PMV）指标和不满意率（PD）指标对热舒适性进行评价,比较人体对低频（0.3、0.4、0.5 Hz）变化风速的满意度。结果表明,在室内温度、相对湿度等条件不变时,PMV值与风速呈现出相同的变化规律,人体对变化频率为0.3 Hz的风速最满意。     

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。     

城市户外环境热舒适度评价模型

随着城市大规模发展,人们生活水平不断提高,在人口稠密的城市户外休闲环境中,热舒适性显得越来越重要。本文根据室内热舒适指标PMV,建立了评价户外热舒适的数学模型;该模型在室内能与PMV很好的吻合;与湿黑球温度WBGT热应力指标相比,更能反映人体热感觉,它是户外热环境的规划与设计的有用工具。     

室内热环境的测量及评估方法

高品质的室内环境不仅能满足人们对健康、舒适和节能的要求,而且对人类活动的表现产生积极的影响.基于热舒适指标PMV,分析了人体热舒适的基本条件,阐述了稳定、均匀热环境的测量和评估方法,对不均匀、不稳定热环境的特点及评估方法进行了探讨.     

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。     

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。     

高大空间建筑置换通风系统观众席舒适性研究

针对高大空间建筑置换通风系统的热舒适性问题,选取采用置换通风系统的高大空间建筑观众席典型区域,根据采暖通风与空气调节设计规范(GB50019-2003)的推荐参数,采用标准k-ε双方程湍流模型,利用CFD商业软件对该区域进行数值模拟,详尽地分析该区域的流场、温度场、PMV场等的分布.该区域内后排观众席有温度过高的可能;而前排观众席则可能有吹风感;顶部灯光辐射对舒适性影响较大.模型内的平均风速为0.03 m/s,平均PMV值为0.73.结果表明,大空间建筑置换通风系统观众席的舒适性可满足设计要求.     

基于XGBoost分类算法的热舒适预测模型

为考虑个性化因素对热舒适的影响,建立一种基于XGBoost分类算法的热舒适预测模型.利用独热编码的方法对原始数据进行特征参数转换,将转换后的数据作为XGBoost分类算法的输入,经迭代训练后获得最佳的公共建筑中人体热舒适预测模型;利用SHAP值对模型特征参数进行解释,得出影响个性化热舒适的关键因素.结果显示:XGBoost分类算法的热舒适预测模型在受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)和准确率分别为0.95,89％,均优于随机森林、逻辑回归、支持向量机、神经网络等算法模型,表现出较高的预测精度;影响个性化热舒适的关键因素为空气温度、相对湿度、空气风速和体重.     

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.     

风扇对亚热带气候区民居室内热环境影响分析

亚热带气候区具有高温高湿的气候特点,为了延长自然通风模式、减少空调使用、降低能耗,风扇调节在室内通风调节中的比重日益增加,因此,风扇对农村居住者主观热舒适性和感知空气质量的影响起到了不可忽视的作用.为研究自然运行住宅建筑在使用风扇状态(FC模式),和未使用风扇状态(NFC模式)的人体热适应规律,确定评估这种建筑居住者热感觉的最佳方法,选取亚热带气候代表城市中国三亚和北海进行了热舒适现场调查.使用SPSS软件学对调研结果进行统计回归分析,利用ASHRAE 55标准与中国GB/T 50785中建立的适应性模型对分析结果进行评估比较.结果表明:当TSV为1.9,体感温度为31.6℃,室外空气温度为32.68℃时,风扇的室内热环境调节作用受到了较大限制;两种模式下TSV和PMV随温度变化的规律存在明显差异;利用适应性模型(a PMV)计算得出NFC、FC模式下自适应系数λ分别为0.12和0.43,均与GB/T50785规定值有所差异;相较于GB/T 50785,通过ASHRAE 55适应性模型获得的的评估结果与问卷主观结果更加一致,因此ASHRAE 55适应性模型被认为更适用于评价亚热带气候区使用风扇的自然运行状态民居的室内热湿环境;通过对获取数据按温度段进行回归分析,得到室外温度下满意率为80%和90%的可接受温度范围上限.     

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。     

面向人体热舒适度模型的血压信号特征提取与选择方法研究

人体热舒适度模型对于建筑综合节能研究具有重要意义,生理参数能直接、有效地反映人体热舒适变化,是建立人体热舒适度模型的一种有效手段。血压信号是表征人体热反应状态的主要生理参数,对于建立热舒适模型具有重要的价值。为了提高模型的准确性,通过分析血压信号非稳态的特点并且结合应用背景,提出了具有任意多尺度分解特性的小波包方法进行特征提取和不易受干扰的能量作为信号特征用以构建模型。通过实验与传统特征提取与选择方法进行比较,验证了该方法的有效性。     

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。