人类社会的进步极大的改善了工作和生活环境，保持坐立姿势的时间越来越长，座椅为人类保持坐姿提供了有效支撑。由于静坐的时间较长，人逐渐会感觉身体疲劳，并产生焦躁的情绪，这不仅会导致工作效率的降低，严重的还会影响人的健康。随着时间的推移，不舒适的感觉会不断加深，甚至产生如腰痛、累积性创伤、腰间盘突出和褥疮等伤害或疾病。因此，为了改善座椅的工效学设计、提升座椅性能，关于座椅舒适度方面的研究已广泛开展，但大多数研究集中于座椅的人体姿态调整和压力承载分布上，有研究表明，座椅表面的热湿参数也是影响座椅舒适度的重要因素。本文分析了常用的几种座椅舒适度评价方法后，提出了基于座椅表面温湿度信息的客观舒适度评价思想，构建了接触面温度、湿度信息实时采集系统，完成了数据存储和分析，并通过特征分析法进一步优化传感器的布放与数量，达到最佳的采集效果。在此基础上，引入了BP神经网络理论来客观评价座椅舒适度，设计完成了座椅面温湿度采集实验及主观问卷调查工作，构建了BP神经网络模型的训练样本和输入输出变量，对实验数据归一化处理后进行网络训练，模型训练成功后，通过验证样本证明了舒适度客观方法评价与主观调查问卷舒适度的一致性，证明了基于BP神经网络的座椅舒适度客观评价方法的可行性。