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基于环境参数的过渡环境下人体热感觉预测

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-22页
   ·课题研究背景和意义第10-12页
     ·课题研究的背景第10-11页
     ·课题的应用价值及研究意义第11-12页
   ·国内外研究概况及发展趋势第12-20页
     ·稳态环境下热反应与环境参数的研究第12-15页
     ·动态环境下热反应与环境参数的研究第15-19页
     ·温度突变研究的对比第19-20页
   ·研究课题的提出第20-22页
     ·存在的问题第20页
     ·本文主要研究内容及方法第20页
     ·本课题研究目标第20-21页
     ·课题研究技术路线第21-22页
2 工位区与背景区之间过渡的人体热舒适实验第22-31页
   ·实验简述第22页
   ·实验目的第22-23页
   ·实验条件第23-26页
     ·人工环境气候小室第23-25页
     ·工位区送风系统第25-26页
     ·受试者第26页
   ·环境参数与热反应的测定第26-28页
     ·背景区与工位区环境参数的测量第26-27页
     ·背景区与工位区热反应的测量第27-28页
   ·实验方案第28-30页
     ·实验工况第28-29页
     ·实验步骤第29-30页
   ·本章小结第30-31页
3 过渡实验研究结果分析第31-49页
   ·小温差过渡前后热反应变化分析第31-41页
     ·夏季不同工况对过渡后热反应以及稳定时间的影响第31-38页
     ·冬季不同工况对过渡后热感觉以及稳定时间的影响第38-41页
     ·过渡环境下整体热感觉实验现象的定性描述第41页
   ·夏季不同工况下热感觉变化幅度比较第41-43页
   ·影响因素分析第43-46页
     ·环境参数的筛选第43-44页
     ·偏相关分析第44-46页
   ·背景区和工位区有效温度的计算第46-48页
   ·本章小结第48-49页
4 最小二乘支持向量机热感觉预测模型的建立及仿真验证第49-69页
   ·支持向量机第49-55页
     ·支持向量机理论基础第49-52页
     ·支持向量机的分类模型第52-53页
     ·支持向量机的回归模型第53-55页
   ·最小二乘支持向量机第55-57页
     ·LS-SVM的原理第55-57页
     ·LS-SVM常用核函数第57页
   ·基于LS-SVM整体热感觉预测模型的构建第57-59页
     ·热感觉预测模型输入输出变量的确定第58页
     ·过渡热反应实验数据的归一化处理第58页
     ·LS-SVM热感觉预测模型参数的确定及优化处理第58-59页
     ·热感觉预测模型评判的标准第59页
   ·热过渡下整体热感觉预测模型的仿真与验证第59-64页
     ·热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的训练及仿真第59-60页
     ·热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的验证及误差分析第60-63页
     ·热过渡下LS-SVM热感觉预测模型的延伸第63-64页
   ·冷过渡下整体热感觉预测模型的仿真与验证第64-68页
     ·冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的训练及仿真第64页
     ·冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的验证及误差分析第64-67页
     ·冷过渡下LS-SVM热感觉预测模型的延伸第67-68页
   ·本章小结第68-69页
5 过渡环境热感觉模型的定性分析第69-77页
   ·热过渡下LS-SVM模型的定性分析第69-72页
     ·热过渡分析数据的获取第69-70页
     ·热过渡整体热感觉四维模型的建立及定性分析第70-72页
   ·冷过渡下LS-SVM模型的定性分析第72-76页
     ·冷过渡分析数据的获取第72页
     ·冷过渡整体热感觉四维模型的建立及定性分析第72-76页
   ·本章小结第76-77页
结论第77-79页
参考文献第79-83页
附录A LS-SVM建模及定性分析程序第83-86页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第86页
攻读硕士学位期间参加科研项目第86-87页
致谢第87-88页

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