为探究气候温和地区高校教室内的热舒适性,且修正预测热感觉和不满意度模型(predicted mean vote-predicted percentage of dissatisfaction,PMV-PPD模型)与实际热感觉投票值存在偏差情况,本文以昆明某高校大学生受试者为试验对象,分别...为探究气候温和地区高校教室内的热舒适性,且修正预测热感觉和不满意度模型(predicted mean vote-predicted percentage of dissatisfaction,PMV-PPD模型)与实际热感觉投票值存在偏差情况,本文以昆明某高校大学生受试者为试验对象,分别测试室内环境参数、人员评估环境温度(t_(1))以及受试者主观评价等,共获得2229份有效数据。结果表明:在自然通风教室中,超过80%的大学生可以接受当前的热湿环境,PMV与实际平均热感觉投票(mean thermal sensation,MTS)模型相关较弱,PMV模型高估了受试者的实际热感觉,实测人员不满意百分比普遍大于预测不满意百分比。鉴于PMV模型预测准确性较低,综合考虑温度变化、主观反应等影响因素,提出人员评估环境温度(t_(1))作为修正性指标。人员评估环境温度与实际环境温度存在较强相关性,且在不同场景中两者温差值小于1.5℃。将t_(1)与热感觉投票进行回归分析,该参数与热感觉投票高度相关。在PMV计算中使用t_(1)代替空气温度对PMV模型进行修正得到tPMV,修正后的tPMV更接近于MTS模型,对PMV起到显著有效的修正作用。展开更多
文摘为探究气候温和地区高校教室内的热舒适性,且修正预测热感觉和不满意度模型(predicted mean vote-predicted percentage of dissatisfaction,PMV-PPD模型)与实际热感觉投票值存在偏差情况,本文以昆明某高校大学生受试者为试验对象,分别测试室内环境参数、人员评估环境温度(t_(1))以及受试者主观评价等,共获得2229份有效数据。结果表明:在自然通风教室中,超过80%的大学生可以接受当前的热湿环境,PMV与实际平均热感觉投票(mean thermal sensation,MTS)模型相关较弱,PMV模型高估了受试者的实际热感觉,实测人员不满意百分比普遍大于预测不满意百分比。鉴于PMV模型预测准确性较低,综合考虑温度变化、主观反应等影响因素,提出人员评估环境温度(t_(1))作为修正性指标。人员评估环境温度与实际环境温度存在较强相关性,且在不同场景中两者温差值小于1.5℃。将t_(1)与热感觉投票进行回归分析,该参数与热感觉投票高度相关。在PMV计算中使用t_(1)代替空气温度对PMV模型进行修正得到tPMV,修正后的tPMV更接近于MTS模型,对PMV起到显著有效的修正作用。
