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人体舒适度指数预报体系研究人体舒适度指数预报体系研究随着现代社会的发展，人们对于身体舒适度的要求越来越高。
人们在工作、生活的时候，希望能够处于一个舒适的环境中，从而提高工作效率和生活质量。
人体舒适度指数的预报体系研究，旨在为人们提供一个准确预测人体舒适度的工具，从而让人们更好地调整自己的环境，达到最佳的舒适状态。
人体舒适度可以被定义为人们对环境的感官和生理反应。
这包括了温度、湿度、气流速度、照明条件、噪音水平等多个因素。
而人体舒适度指数则是对这些因素的综合评价。
这个指数的预测，可以帮助人们了解到在不同的环境下，自己的舒适度水平会有怎样的变化。
这对于工作者来说尤为重要，因为他们的工作效率和工作品质与舒适度之间有着密切的关系。
为了研究人体舒适度指数的预测体系，我们首先需要收集大量的数据。
这些数据应该包括不同环境条件下的舒适度水平以及相应的环境因素。
然后，我们需要运用统计学和机器学习的方法，来对这些数据进行分析和模型建立。
这样，我们就能够建立一个准确地预测人体舒适度指数的模型。
为了提高模型的准确性，我们可以引入其他的影响因素。
比如，健康状况、体质以及心理因素等。
这些因素与舒适度之间存在着复杂而微妙的关系，需要更多的研究来深入地探讨。
通过将这些因素考虑进去，我们能够更加准确地预测人体舒适度指数。
除了预测人体舒适度指数以外，我们还可以进一步研究如何通过调整环境因素来提高人体舒适度。
通过模拟不同的环境条件，并对舒适度的变化进行监测，我们可以找到最优的环境调节方法。
这些方法可以应用在工作场所、住宅、交通工具等多个领域，帮助人们创造一个更加舒适的环境。
人体舒适度指数预报体系的研究对于我们的生活具有重要的意义。
它可以让我们更加清楚地了解到不同环境条件下的舒适度变化规律，并为我们提供一个调整自己环境的参考。
这对于提高工作效率、保护健康以及提升生活质量都有着积极的作用。
希望在未来的研究中，我们能够不断改进和完善人体舒适度指数预报体系，为人们创造一个更加舒适的生活环境综上所述，研究人体舒适度指数预报体系对于我们的生活具有重要的意义。
人体舒适度指数预报体系研究人体舒适度指数预报体系研究导言：随着人们对生活质量要求的不断提高，人体舒适度成为人们关注的焦点之一。
有一种指数能够量化人体在特定环境条件下的舒适程度，这就是人体舒适度指数。
本文将探讨人体舒适度指数预报体系的研究。
一、人体舒适度指数的定义人体舒适度指数是对人体在特定环境中的感受进行综合评价的一种量化指数。
主要从温度、湿度、风速、大气压力等因素入手，综合考虑人体感知温度、湿度以及周围条件对人体活动的影响。
该指数能够准确地预测人体舒适度，为人们提供舒适的生活环境。
二、人体舒适度指数的预报体系人体舒适度指数的预报体系是通过研究人体在不同环境条件下的感受，建立一套预测模型，从而准确地预测人体在未来一段时间内的舒适程度。
该预报体系由以下几个组成部分构成：1. 数据采集：通过在不同环境条件下对人体进行感受调查和数据采集，获得大量的实验数据。
这些数据包括温度、湿度、风速等环境参数以及人体的舒适感受。
2. 数据处理：对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、归一化处理等。
同时，还需要对数据进行统计分析，探究人体舒适度与环境因素之间的关系。
3. 模型建立：在数据处理的基础上，建立人体舒适度指数的预测模型。
模型可以采用统计学的方法，如回归分析、时间序列分析等，也可以采用机器学习的方法，如神经网络、支持向量机等。
4. 模型验证：将建立的预测模型应用于新的环境中，对模型进行验证。
通过与实际测量结果的对比，评估模型的准确性和可靠性。
5. 预报系统建立：根据验证结果，建立人体舒适度指数的预报系统，并进行实际应用。
预报系统可以通过各种媒介向公众提供舒适度预报，帮助人们合理安排活动，提高生活质量。
三、研究的意义和挑战人体舒适度指数预报体系的研究对于提高人们的生活质量、保障健康至关重要。
通过准确预测人体舒适度，人们可以合理选择穿着、活动强度和时间，并调整室内外环境条件，从而提高工作、学习和休闲的效率和质量。
然而，人体舒适度指数预报体系的研究也面临一些挑战。
基于平均皮肤温度的个体热舒适评价模型
基于平均皮肤温度的个体热舒适评价模型是一种用来衡量人体热舒适感受的模型，根据个体的平均皮肤温度来评估其热舒适感受，目的是使得人们能够在安全、舒适、健康的环境中工作或休息。
该模型包括以下几个方面：1.热舒适指数（RII），即对个体热舒适感受的评估；2.最小热舒适指数（MCSI），用于计算最低温度；3.热舒适门限指数（TCLI），用于评估热舒适度。
4.热舒适分布图，用于分析热舒适性分布情况。
该模型测量的平均皮肤温度应在33℃-35℃之间，如果这个温度偏低，将会导致个体感到寒冷，如果这个温度偏高，会导致个体感到不舒服，所以这个模型的正确使用非常重要。
1 引言在炎热的夏季和寒冷的冬季，使用空调制冷、制热已经成为人们的习惯。
随着生活水平的提高，人们对空调的需求已经从单纯的制冷、制热功能逐渐转变为噪声、热舒基于Qt 和Fluent 的挂式房间空调热舒适性仿真平台开发古汤汤 孙品品 李松 吴佳钉 白韦韡（宁波奥克斯电气股份有限公司，315100）适性指标等的提升。
开发一款热舒适性好的空调已经成为空调企业的主要目标之一。
目前，开发阶段利用有限元软件对产品性能进行预测越来越受到各大企业的重视。
何博等利用STAR-CCM+软件对某空调房间内的气流组织进行摘要：随着生活品质的提高，人们对空调的噪声、热舒适性指标提出了越来越高的要求。
在产品开发阶段利用有限元软件进行数值仿真预测产品性能，已经成为各大空调企业的主流开发模式。
本文致力于搭建空调热舒适性仿真平台，研究了影响仿真结果准确性的各种因素，并在此基础上为降低仿真门槛，利用Qt 语言和Fluent 软件对仿真流程进行二次开发，开发了一款界面友好、关键参数可调、仿真结果自动处理的应用软件。
仿真和实验的对比结果表明，开发的热舒适性仿真平台，仿真精度达到96%，仿真效率较手动操作提升20倍。
同时，即便是无仿真基础的设计员，也能通过该平台在产品设计阶段进行仿真实验，大大提高了研发效率。
关键词：空调 热舒适性 二次开发 Fluent 软件Development of Hanging Room Air-conditioning Thermal Comfort SimulationPlatform Based on Qt and FluentGu Tangtang，Sun Pinpin，Li Song，Wu Jiading，Bai Wei（Ningbo AUX Electric Co. Ltd.，315100）Abstract ：With the improvement of the quality of life, people put forward higher and higher requirements for comfort indicators such as air conditioning noise and heat. At the stage of product development, the use of finite element software for numerical simulation and prediction of product performance has become the mainstream development mode of major air-conditioning enterprises. This paper is committed to building the thermal comfort simulation platform of air conditioning. First, various factors affecting the accuracy of simulation results are studied. On this basis, in order to reduce the simulation threshold, the simulation process is developed by using Qt language and Fluent software, and an application software with friendly interface, adjustable key parameters, and automatic processing of simulation results is developed. The comparison results of simulation and experiment show that the developed thermal comfort simulation platform has a simulation accuracy of 96%, and the simulation efficiency is 20 times higher than that of manual operation, so that designers without simulation foundation can also achieve synchronous simulation in the product design stage, greatly improving the research and development efficiency.Keywords ：Air conditioner，Thermal comfort，Secondary development，Fluent software此外，由于空调尺寸和房间尺寸不是一个数量级，如果直接进行三维仿真，网格数量将变得非常庞大，且我们并不关注空调内部流场和温度场的分布情况，而是关心房间内的气流分布，因此可以把空调简化成黑箱处理，通过二维仿真得到空调出风口的相关参数，再代入到三维模型中，再进行后续计算。
基于人体-服装-环境的高温人体热反应模拟与实验研究共3篇基于人体-服装-环境的高温人体热反应模拟与实验研究1基于人体-服装-环境的高温人体热反应模拟与实验研究随着全球气候变暖的加剧，高温环境在很多地区已成为人们关注的热点问题之一。
在高温环境下，人们的身体容易受到很大的影响，甚至会引起各种健康问题。
因此，研究高温环境下人体热反应的规律对于人们的健康和安全至关重要。
本文介绍了一种基于人体-服装-环境的高温人体热反应模拟与实验研究方法。
该方法通过对人体、服装和环境的建模，分析人体在不同高温环境下的热反应情况。
具体实践过程如下：首先，对人体进行建模。
人体的热反应是由许多生理机制共同参与的，如汗腺、血管、呼吸等系统。
这些机制的复杂性使得简单的模型难以精确地描述人体的热反应。
因此，在本研究中，采用了一个基于人体神经和代谢系统的生理学模型来描述人体的热反应。
该模型将人体分为多个组织和器官，通过计算不同组织的热传导和代谢率，得出人体温度的分布和变化。
其次，对服装进行建模。
服装作为人体热交换的主要接口之一，其对人体热反应的影响不能忽视。
在本研究中，采用了一个基于热力学原理的服装模型来描述服装的热性能。
该模型考虑了服装的热导率、热容、吸湿性等因素，并将其与人体模型相结合，计算了人体和服装之间的热量传递过程。
最后，对环境进行建模。
高温环境下，人体和环境之间的热交换是不可避免的，环境温度、湿度、风速等因素会直接影响人体的热反应。
因此，在本研究中，采用了一个基于气象学原理的环境模型来描述环境的热性能。
该模型将环境划分为多个区域，考虑了热传递、风对流、辐射传热等因素，并计算了环境对人体的热影响。
通过将人体、服装和环境模型相结合，可以得到高温环境下人体的热反应情况。
接下来，我们进行了一系列实验来验证模型的准确性。
实验中，我们将被试者置于高温环境下，记录其体温、心率、代谢率等生理参数，并将这些数据与模型预测结果进行比较。
实验结果表明，该模型能够较为准确地预测人体在不同高温环境下的热反应情况。
夏热冬冷地区人体热舒适的气候适应模型研究﹡摘要室内舒适温度的设定标准直接影响着人体的热舒适与建筑设备能耗。
以实测研究为基础的适应性热舒适理论认为：人们在实际环境中的热感觉受着过去的热经历、文化背景、建筑特性、室内外气候等诸多因素的影响，室内舒适温度与室外平均温度显著相关。
因此，从适应性的观点来看，传统上的空调系统设计过程中，室内设定温度为一固定点，且没有考虑人的主动控制调节能力是不恰当的。
适应性热舒适理论充分考虑人们对其生活环境的主动调控能力，允许舒适温度在一定范围内随室外温度的变化而变化，迎合了人们喜欢变化的自然环境的心理。
因此，确立一个与当地室外气候、建筑特性、文化背景、生活习惯等因素相适应的室内舒适温度设计指标，既可以积极地改善室内的热舒适度，又能够显著地降低建筑设备能耗。
我国夏热冬冷地区夏季炎热、冬季寒冷。
其冬夏季节气候特征虽然没有寒冷地区及夏热冬暖地区气候恶劣，但是由于其建筑围护结构的保温隔热性能差，自然通风室内热环境状况较差。
而这一地区又不在采暖区范围之内，大部分地区都没有集中采暖，随着人们生活水平的提高，对室内舒适度的要求也在不断提高，人们自行采取降温与采暖措施，缺乏科学指导，使得夏热冬冷地区空调与采暖能耗正大幅度急剧增加。
为了切实改善夏热冬冷地区室内的热环境状况，降低空调与采暖能耗，本文以实测与问卷相结合的方式对夏热冬冷地区室内的热环境状况、主动调节热环境的适宜性措施等做了详细调查，并以ASHRAE的7级热感觉标度记录了居民的热感觉主观反应。
借助于统计学分析方法对测试与调查结果进行了统计回归分析，得出如下结论：*本项研究得到国家自然科学基金重大国际合作项目（50410083）及国家青年自然科学基金项目（50408014）的资助。
1.夏热冬冷地区居民对室内热环境的适应性调节措施为：夏季主要为开窗通风、使用电风扇、空调等设备以及减少着衣量，而冬季的主要控制措施为增加衣服的数量及厚度，从而加大衣服的热阻；改变着衣量是适应温度变化的主要调节措施，夏热冬冷地区夏季居民室内着装的平均热阻为0.28clo,冬季为 1.41clo,着衣量的季节性特点显著。
382023年12月下祖国“四有”探索核心科技 “四力”筑牢育人根基绿水青山就是金山银山。
大力发展循环经济、提高资源循环利用水平是我国经济社会发展的一项重大战略任务。
而实现这一国家战略的关键在于创新科技的有力支撑。
昆明理工大学环境科学与工程学院瞿广飞教授始终牢记国之大者，把科学研究与国家需求有机结合，运用“四有”科研理念，成功突破并掌握了循环利用核心技术；独创“四力”传递链，立德树人，筑牢育人根基。
“四有”理念攻克核心技术 成果转化产业报国谈到瞿广飞教授的阅历和职务，可谓丰富多彩。
工学博士，教授，博士研究生导师，昆明理工大学教学名师，冶金及化工行业废气资源化国家地方联合工程研究中心常务副主任，国家一流专业资源环境科学专业负责人。
兼任中国治沙暨沙业学会荒漠矿业生态修复专业委员会委员、中国有色金属产业技术创新联盟专家委员会委员、云南省化学化工学会环境化学分会副理事长等。
除此之外，还在国外学术组织兼职：巴塞尔公约亚太区域中心化学品和废物环境管理智库专家；并于2022年文/邱玥当选为俄罗斯自然科学院外籍院士，可谓是一张张卓越的名片，展现了他在多个领域的成就。
瞿广飞教授始终清醒地认知科研创新给国家和社会带来的影响力，坚信“科技是第一生产力”理念，锚定科研创新“法宝”不动摇。
围绕资源再生与循环利用创新科研，并取得了突出贡献。
实现清洁再生循环的关键共性技术是突破污染物高效分离与迁移转化精准调控的技术。
瞿广飞教授切中关键技术要点，创新性地提出了“四有”科研理念——“有所发现、有所发明、有所创造、有所应用”，并以“四有”科研理念为导向，主要开展了“有机废物分类收集处理利用理论与技术”、“资源回收环境功能材料及其应用体系构建”和“资源循环过程的外场强化精准调控”三个方面的研究，形成了以“分”、“转”、“合”为特征架构的循环利用核心技术，不断完善丰富再生资源与循环利用核心技术与理论，逐步搭建起废物的经济高效资源化循环利用生态链接技术体系。
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题目及论文精选（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题高温作业专用服装设计在高温环境下工作时，人们需要穿着专用服装以避免灼伤。
专用服装通常由三层织物材料构成，记为I、II、III层，其中I层与外界环境接触，III层与皮肤之间还存在空隙，将此空隙记为IV层。
为设计专用服装，将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中，测量假人皮肤外侧的温度。
为了降低研发成本、缩短研发周期，请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况，并解决以下问题：(1)专用服装材料的某些参数值由附件1给出，对环境温度为75ºC、II层厚度为6mm、IV层厚度为5mm、工作时间为90分钟的情形开展实验，测量得到假人皮肤外侧的温度（见附件2）。
建立数学模型，计算温度分布，并生成温度分布的Excel文件（文件名为problem1.xlsx）。
(2)当环境温度为65ºC、IV层的厚度为5.5mm时，确定II层的最优厚度，确保工作60分钟时，假人皮肤外侧温度不超过47ºC，且超过44ºC的时间不超过5分钟。
(3)当环境温度为80C 时，确定II层和IV层的最优厚度，确保工作30分钟时，假人皮肤外侧温度不超过47ºC，且超过44ºC的时间不超过5分钟。
附件1.专用服装材料的参数值附件2.假人皮肤外侧的测量温度优秀论文第一篇高温作业服设计第二篇高温作业专用服装设计第三篇基于非稳态导热的高温作业专用服装设计高温作业服设计【摘要】高温作业服可以避免高温灼伤，在实际作业中有广泛应用。
本文对高温作业服的优化设计进行研究，分析作业服的传热过程，综合考虑各种传热方式、边界和初始条件，建立非稳态一维传热模型，并应用于作业服厚度的优化设计。
对于问题一：通过分析传热模型特点，将三维问题简化为一维问题，研究非稳态传热过程。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011438321.1(22)申请日 2020.12.10(71)申请人 广东省科学院智能制造研究所地址 510070 广东省广州市先烈中路100号大院15号楼(72)发明人 王晓旭 秦昊 张昱 魏千洲 刘智 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限公司 44202代理人 陈旭红 吕金金(51)Int.Cl.F24F 11/54(2018.01)F24F 11/64(2018.01)F24F 11/77(2018.01)F24F 11/79(2018.01)F24F 11/80(2018.01)F24F 11/61(2018.01)F24F 110/10(2018.01)F24F 110/12(2018.01)F24F 110/20(2018.01)F24F 110/22(2018.01)F24F 120/20(2018.01)(54)发明名称基于人体热舒适度的空调节能智能控制方法及装置(57)摘要本发明公开了基于人体热舒适度的空调节能智能控制方法及装置，根据遗传算法对人体热舒适度与空调能耗进行迭代优化，获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值，构建Agent模型，输入环境参数以及人体热舒适最优值作为约束条件进行Agent模型训练，获得空调控制指令，空调接收到空调控制指令，空调运作过程中引起环境参数变化，若室内的温度大于所述室内的舒适温度值，或室内的湿度大于所述室内的舒适度湿度值，或当室内人数或热负荷增加或减少时，重新训练调整所述空调控制指令。
本发明通过对人体热舒适度进行寻优，优化SVR模型获得空调指令，实现实时满足人体的舒适度并达到空调节能的效果。
权利要求书4页 说明书13页 附图2页CN 112577159 A 2021.03.30C N 112577159A1.基于人体热舒适度的空调节能智能控制方法，其特征在于，包括：根据遗传算法对人体热舒适度与空调能耗进行迭代优化，获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值；构建Agent模型，所述Agent模型采用粒子群算法调参优化预设的SVR模型得到的SVR预测模型，输入环境参数以及所述人体热舒适最优值作为约束条件进行Agent模型训练，获得空调控制指令，所述空调控制指令包括空调温度控制指令、空调风速控制指令和空调风向控制指令；空调接收到所述空调控制指令，空调运作过程中引起环境参数变化，若室内的温度大于所述室内的舒适温度值，或室内的湿度大于所述室内的舒适度湿度值，或当室内人数或热负荷增加或减少时，重新训练调整所述空调控制指令。
