为研究地铁车站公共区的环境舒适性,基于现场实测数据获得环境参数的变化规律,结合车站乘客衣着状态及活动状态的变化特性,提出改进预计平均热感觉指数(Predicted Mean Vote,PMV)计算模型,考虑环境温度的突变特性,改进预计不满意百分数(...为研究地铁车站公共区的环境舒适性,基于现场实测数据获得环境参数的变化规律,结合车站乘客衣着状态及活动状态的变化特性,提出改进预计平均热感觉指数(Predicted Mean Vote,PMV)计算模型,考虑环境温度的突变特性,改进预计不满意百分数(Predicted Percent Dissatisfied,PPD)计算模型,并在改进的PMV-PPD计算模型基础上分析车站的环境舒适度,利用灵敏度分析方法研究PMV及PPD对环境参数的灵敏度,最后基于可靠性方法,将乘客的新陈代谢率及服装热阻建模为随机变量,建立车站环境舒适度可靠性评估模型,分析车站环境的舒适度可靠性.研究结果表明:当监测点位置固定时,PMV及PPD值会围绕一个稳定数值上下波动,改进后的PMVPPD计算模型相对于传统PMV-PPD计算模型更具有一定的普适性;当新陈代谢率和服装热阻一定时,PMV对空气温度的灵敏度随着空气温度的升高先降低后增大,当新陈代谢率为58.15,服装热阻为0.35、0.5、0.7时,随着温度的变化,PMV对空气温度的灵敏度最低点皆为0,最高点依次为0.278、0.243、0.204;当新陈代谢率为58.15时,随着空气温度的升高,系统失效概率逐渐降低,当新陈代谢率为116.3、139.56时,随着空气温度的升高,系统的失效概率逐渐增大.展开更多
文摘为研究地铁车站公共区的环境舒适性,基于现场实测数据获得环境参数的变化规律,结合车站乘客衣着状态及活动状态的变化特性,提出改进预计平均热感觉指数(Predicted Mean Vote,PMV)计算模型,考虑环境温度的突变特性,改进预计不满意百分数(Predicted Percent Dissatisfied,PPD)计算模型,并在改进的PMV-PPD计算模型基础上分析车站的环境舒适度,利用灵敏度分析方法研究PMV及PPD对环境参数的灵敏度,最后基于可靠性方法,将乘客的新陈代谢率及服装热阻建模为随机变量,建立车站环境舒适度可靠性评估模型,分析车站环境的舒适度可靠性.研究结果表明:当监测点位置固定时,PMV及PPD值会围绕一个稳定数值上下波动,改进后的PMVPPD计算模型相对于传统PMV-PPD计算模型更具有一定的普适性;当新陈代谢率和服装热阻一定时,PMV对空气温度的灵敏度随着空气温度的升高先降低后增大,当新陈代谢率为58.15,服装热阻为0.35、0.5、0.7时,随着温度的变化,PMV对空气温度的灵敏度最低点皆为0,最高点依次为0.278、0.243、0.204;当新陈代谢率为58.15时,随着空气温度的升高,系统失效概率逐渐降低,当新陈代谢率为116.3、139.56时,随着空气温度的升高,系统的失效概率逐渐增大.
