为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理...为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。展开更多
采用kε湍流模型和贴体坐标,应用整体求解法计算车室内气固耦合传热问题,应用Monte Carlo法分析计算太阳辐射在车室内固体表面引起的附加热流变化,研究空调客车室内空气流动速度和温度分布规律及热舒适评价指标(Predicted mean vote-pre...采用kε湍流模型和贴体坐标,应用整体求解法计算车室内气固耦合传热问题,应用Monte Carlo法分析计算太阳辐射在车室内固体表面引起的附加热流变化,研究空调客车室内空气流动速度和温度分布规律及热舒适评价指标(Predicted mean vote-predicted percentage of dissatisfied,即VP和PD)分布状况。研究结果表明:靠窗侧座椅区VP绝对值较小,但PD较大,有吹冷风感,从热舒适性出发,空调送风速度不应大于2m/s;车室内靠走廊座椅区和走廊区的VP的绝对值小于0.5,而PD小于10%,能满足大部分乘客的热舒适性要求;车厢前部区域温度偏高,对人体热舒适不利。展开更多
文摘为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。
文摘采用kε湍流模型和贴体坐标,应用整体求解法计算车室内气固耦合传热问题,应用Monte Carlo法分析计算太阳辐射在车室内固体表面引起的附加热流变化,研究空调客车室内空气流动速度和温度分布规律及热舒适评价指标(Predicted mean vote-predicted percentage of dissatisfied,即VP和PD)分布状况。研究结果表明:靠窗侧座椅区VP绝对值较小,但PD较大,有吹冷风感,从热舒适性出发,空调送风速度不应大于2m/s;车室内靠走廊座椅区和走廊区的VP的绝对值小于0.5,而PD小于10%,能满足大部分乘客的热舒适性要求;车厢前部区域温度偏高,对人体热舒适不利。
