摘要
汽车热舒适已经成为评价汽车性能的重要指标,准确的预测乘客热感觉是汽车热舒适评价的关键.本文通过对夏季汽车稳态热环境进行测试,计算得到预计平均评价(Predicted Mean Vote,PMV)来预测驾驶员整体热感觉,利用Python编程定量分析各参数对PMV影响的敏感性,最后通过热适应性理论修正PMV并与主观热感觉投票进行比较.结果表明,服装热阻和新陈代谢率会显著影响PMV,试验时需要准确测量.环境参数对PMV影响的敏感性从高到低为空气温度、平均辐射温度、风速和相对湿度,为汽车驾驶员热感觉预测提供了参考.利用期望因子修正PMV后能够较准确的预测整体热感觉.
NETL
NSTL
维普
万方数据