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基于环境参数的过渡环境下人体热感觉预测

作　者: 许红波
导　师: 端木琳
学　校: 大连理工大学
专　业: 供热、供燃气、通风及空调工程
关键词: 非均匀环境过渡环境整体热感觉支持向量机 LS-SVM
分类号: TU831
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着人们生活水平的不断提高,人们对热舒适的要求也越来越高。稳态均匀的空调环境为人们营造了舒适的生活和学习空间,但在生活中人们常常会因为环境的过渡或环境参数的突变而引起不适,如进出空调房间、车内和车外之间的过渡、浴室内外之间过渡等等。有研究表明,通过合理设置过渡空间的环境参数,不仅可以使人体在偏热或偏冷的环境中达到舒适,而且还可以大大减少建筑负荷,降低日益紧张的空调能耗。然而目前过渡环境下人体热反应规律尚不明确,还没有类似稳态环境下PMV、有效温度等指标的成果出现。因此建立过渡环境下人体热反应与环境参数的关系就显得格外重要,这对于全面评价热环境对人体热反应的影响以及丰富和发展人体的热舒适性理论都具有重要的意义。本文通过人体热舒适实验的方法,对头部送风刺激下的非均匀环境与背景均匀环境之间的过渡进行了探索性研究。分别分析了夏冬两季不同工况对过渡后热感觉的影响,并由此给出了过渡环境下整体热感觉在冬夏两季变化规律的定性描述。通过对环境参数的筛选,最终选择了影响热反应的4个主要环境参数：背景区的空气温度、相对湿度以及工位区刺激部位的空气温度、风速,并通过偏相关分析得出了各参数对整体热感觉的偏相关系数,确定了各参数对整体热感觉的线性相关性大小。提出了用过渡前后环境有效温度的概念来分析对热感觉变化的影响,从而减少了建模的环境参数数量。经过分析发现有效温度对过渡后热感觉变化有直接影响。基于最小二乘支持向量机理论,分热过渡和冷过渡两部分分别建立了过渡后整体热感觉与背景区有效温度、刺激部位有效温度以及滞留时间的最小二乘支持向量机预测模型。通过对所建模型进行误差分析,结果表明：无论热过渡还是冷过渡,误差在[-0.3,+0.3]范围内的样本数都达到了88%以上,模型预测值能够很好地吻合实际值,预测结果较为理想。在模型建立的基础上,对其进行了延伸,计算出了置信水平为95%的模型预测值置信区间,从而可一定程度上消除个体差异的影响。使所建立的模型更具有实用价值。在所建模型的基础上,构架了整体热感觉与背景区有效温度、刺激部位有效温度以及滞留时间的四维模型关系图。从定性的角度分析了背景区有效温度、刺激部位有效温度以及滞留时间各自与整体热感觉的变化关系,并确定了人体在冷热过渡后处于中性区时的环境参数的调控范围。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-22
  1.1 课题研究背景和意义  10-12
    1.1.1 课题研究的背景  10-11
    1.1.2 课题的应用价值及研究意义  11-12
  1.2 国内外研究概况及发展趋势  12-20
    1.2.1 稳态环境下热反应与环境参数的研究  12-15
    1.2.2 动态环境下热反应与环境参数的研究  15-19
    1.2.3 温度突变研究的对比  19-20
  1.3 研究课题的提出  20-22
    1.3.1 存在的问题  20
    1.3.2 本文主要研究内容及方法  20
    1.3.3 本课题研究目标  20-21
    1.3.4 课题研究技术路线  21-22
2 工位区与背景区之间过渡的人体热舒适实验  22-31
  2.1 实验简述  22
  2.2 实验目的  22-23
  2.3 实验条件  23-26
    2.3.1 人工环境气候小室  23-25
    2.3.2 工位区送风系统  25-26
    2.3.3 受试者  26
  2.4 环境参数与热反应的测定  26-28
    2.4.1 背景区与工位区环境参数的测量  26-27
    2.4.2 背景区与工位区热反应的测量  27-28
  2.5 实验方案  28-30
    2.5.1 实验工况  28-29
    2.5.2 实验步骤  29-30
  2.6 本章小结  30-31
3 过渡实验研究结果分析  31-49
  3.1 小温差过渡前后热反应变化分析  31-41
    3.1.1 夏季不同工况对过渡后热反应以及稳定时间的影响  31-38
    3.1.2 冬季不同工况对过渡后热感觉以及稳定时间的影响  38-41
    3.1.3 过渡环境下整体热感觉实验现象的定性描述  41
  3.2 夏季不同工况下热感觉变化幅度比较  41-43
  3.3 影响因素分析  43-46
    3.3.1 环境参数的筛选  43-44
    3.3.2 偏相关分析  44-46
  3.4 背景区和工位区有效温度的计算  46-48
  3.5 本章小结  48-49
4 最小二乘支持向量机热感觉预测模型的建立及仿真验证  49-69
  4.1 支持向量机  49-55
    4.1.1 支持向量机理论基础  49-52
    4.1.2 支持向量机的分类模型  52-53
    4.1.3 支持向量机的回归模型  53-55
  4.2 最小二乘支持向量机  55-57
    4.2.1 LS-SVM的原理  55-57
    4.2.2 LS-SVM常用核函数  57
  4.3 基于LS-SVM整体热感觉预测模型的构建  57-59
    4.3.1 热感觉预测模型输入输出变量的确定  58
    4.3.2 过渡热反应实验数据的归一化处理  58
    4.3.3 LS-SVM热感觉预测模型参数的确定及优化处理  58-59
    4.3.4 热感觉预测模型评判的标准  59
  4.4 热过渡下整体热感觉预测模型的仿真与验证  59-64
    4.4.1 热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的训练及仿真  59-60
    4.4.2 热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的验证及误差分析  60-63
    4.4.3 热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的延伸  63-64
  4.5 冷过渡下整体热感觉预测模型的仿真与验证  64-68
    4.5.1 冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的训练及仿真  64
    4.5.2 冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的验证及误差分析  64-67
    4.5.3 冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的延伸  67-68
  4.6 本章小结  68-69
5 过渡环境热感觉模型的定性分析  69-77
  5.1 热过渡下LS-SVM模型的定性分析  69-72
    5.1.1 热过渡分析数据的获取  69-70
    5.1.2 热过渡整体热感觉四维模型的建立及定性分析  70-72
  5.2 冷过渡下LS-SVM模型的定性分析  72-76
    5.2.1 冷过渡分析数据的获取  72
    5.2.2 冷过渡整体热感觉四维模型的建立及定性分析  72-76
  5.3 本章小结  76-77
结论  77-79
参考文献  79-83
附录A LS-SVM建模及定性分析程序  83-86
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  86
攻读硕士学位期间参加科研项目  86-87
致谢  87-88

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