基于红外传感的夏热冬冷地区人体热舒适度模型研究与实现

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我国夏热冬冷地区地域宽广,其气候特点是夏季炎热、冬季寒冷且空气湿度大。虽然该地区冬夏季气候没有严寒地区、寒冷地区和夏热冬暖地区那样恶劣,但由于该地区大部分的建筑围护结构没有考虑保温隔热性问题,因此室内热环境状况较差。随着人们生活水平的提高,人们对室内热舒适的要求也随之提高,由于夏热冬冷地区气候的特殊性,要获得同等条件的热舒适性会带来更多建筑能耗。研究夏热冬冷地区热舒适度模型,科学指导该地区进行建筑节能,具有重大的社会意义和经济价值。虽然人体热舒适度问题的研究无论在理论上还是在实际应用上都已经相对比较成熟,但由于气候特征对热舒适度的影响,使不同地区热舒适度指标相差较大,因此有必要在合肥这样一个典型气候进行室内人体热舒适的研究。在实验室进行室内热环境进监测研究与对实验人员开展主观性实验,获取影响夏热冬冷地区相关因素,建立夏热冬冷地区室内人体热舒适度模型。本文首先分析了我国建筑能耗现状和国内外人体热舒适度研究现状,获得目前建筑节能与人体热舒适研究存在问题。其次,围绕夏热冬冷地区室内热环境气候特点,对室内热舒适度影响因素的分析。通过探讨影响人体热舒适的因素,获得夏热冬冷的地区室内热环境中各因素对热舒适度的影响程度,将空气温度、空气湿度和人体穿衣量作为夏热冬冷地区热舒适度影响因素的研究重点,为夏热冬冷地区的室内热舒适度相关因素的选取提供了理论依据。再次,在实验室环境下,通过获得具有代表性物理环境因素数据,并对实验数据进行数据处理与统计分析。在对数据进行处理时发现,用红外热像仪对建筑墙体进行监测时,由于其图片存在噪声,且对实验结果影响很大,需要进行有效的去噪处理。研究了基于总变分方程的红外图像去噪方法,并且其去噪的准确性和可行性在对室内墙体监测实验中得到了有效的验证。最后,通过对实验室的监测,收集了相关研究数据,在大量样本数据的基础上,根据神经网络的理论,利用神经网络的建立夏热冬冷地区热舒适模型,并通过对具有典型气候特点的合肥某高校的调研,对模型进行了初步的检验和描述。改善建筑室内居住热环境状况,降低建筑能耗,是我国可持续发展必须解决的难题。利用夏热冬冷地区室内热舒适度模型判断人们的热舒适程度,对室内环境因素的调节具有一定的现实意义,使获得较好的舒适状态的同时又实现了建筑节能。
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