PMV热舒适模型的定义和产生
PMV热舒适模型的定义和产生
PMV（Predicted Mean Vote），即预测平均投票数，由丹麦范格尔教授提出，用以衡量人体在某一环境中的冷热感受的平均值。PMV值代表同一环境内大多数人的冷热感觉平均值。PMV-PDD模型是人体体温调节的早期数学模型之一，表示大多数人对热环境的平均投票值，共七级感觉，从冷（-3）到热（3）。
当PMV值为0时，意味着室内环境达到了最佳的热舒适状态。根据ISO7730的推荐值，PMV应在-0.5到+0.5之间。计算PMV指数需要考虑人体活动的代谢率、服装的隔热值，以及环境参数如空气温度、平均辐射温度、相对空气流速和空气湿度。这个指数基于人体热平衡原理得出，即人体内部产生的热量与环境散失的热量相等时，人体达到热平衡状态。然而，PMV-PDD模型仅适用于稳定状态下的评价，对体温的整体描述不够准确。
PMV模型的产生基于体温调节和热平衡理论。人体通过生理过程如出汗、打冷颤和调节皮肤血流量来维持新陈代谢产热量和身体失热量的平衡。Fanger认为人体的体温调节非常高效，即使在不舒适的环境中，也能在较大的环境参数变化范围内达到热平衡。为了预测热中性感觉，Fanger研究了接近热中性时的生理过程，发现此时影响热平衡的主要因素是出汗率和平均皮肤温度，并与人体运动水平有关。他根据研究数据推导出运动水平和出汗率之间的线性关系，以及皮肤温度和运动水平之间的关系。将这些关系代入热平衡方程，得到了描述人体处于热中性时影响变量关系的舒适方程。
然而，舒适方程仅预测了人员感到热中性的情况，而实际应用中，人员对非中性热环境的感受同样重要。为了更全面地评估热环境的舒适度，Fanger结合了Nevins和McNall等人的研究，利用1396位受试者的数据扩展了舒适方程，并通过曲线回归分析得到曲线方程，从而得到PMV指数。
PMV指标代表了同一环境下的大多数人对热感觉的平均评价，但不同个体之间存在生理差异，因此Fanger提出了PPD（Predicted Percentage of Dissatisfied）指标，表示对热环境不满意的百分比。PPD指标通过概率分析方法与PMV指标建立了定量关系。根据Fanger教授的数据分析，得出PMV与PPD之间的公式，公式考虑了修正系数以适应不同国家和气候条件。对于中国，这一修正系数应为0.7，因为中国人与欧美人在体格、经济文化背景和生活习俗上的差异导致对热环境的接受度不同。
综上所述，PMV-PDD评价指标通过PMV和PPD两个指标综合评估环境的热舒适度，为设计适宜的热环境提供了科学依据。这些指标考虑了人体的生理反应和环境因素，有助于建立更符合人类需求的热环境标准。
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