韩佩儒[1]（2021）在《包头市过渡季节高层住区公共空间布局对微气候的影响研究》文中研究指明随着城镇化的不断推进,城市土地资源逐渐紧张,城镇人口与土地资源的矛盾日益突出,而高层住宅的建设是解决这一矛盾的有效手段。目前设计者对高层住区规划设计多停留在满足其功能性的基本要求上,忽略了室外住区微气候对人们的影响,而住区的微气候环境对人们的影响也是极其重要的,因此本文研究包头市过渡季节高层住区内室外公共空间的布局对微气候的影响也是十分有意义的。首先,基于对包头市4个市辖区范围内的典型性住区进行实地调研结合网络搜索引擎,初步掌握包头市近十年典型住区的用地规模、容积率、建筑密度、建筑布局、建筑层数以及住区室外公共空间的布局现状等客观数据并进一步整理与归纳。然后,通过文献阅读,归纳总结了影响公共空间相关布局要素及对应的量化方法,布局要素包括公共空间的面积、位置、分散度以及与风的关系四个。其中用文字定性描述公共空间的位置,量化选取与公共绿地面积占地比、平均最近邻体距离比指标以及与过渡季节主导风向夹角等内容。基于微气候数值模拟软件ENVI-met构建了符合实际的高层住区数值概化模型和集中式和分散式公共空间布局模式下一系列模型。运用软件ENVI-met对各案例在春季和秋季典型气象日下的微气候情况进行模拟,基于评价微气候单一型物理指标空气温度、相对湿度、风速以及综合型理论指标PMV对模拟结果进行进一步分析。通过本次研究可知,公共空间面积占比越大,住区微气候效应变化比较大（温度降低、湿度增加、风速减小,热舒适性秋季更好）,当公共空间面积占比达4%时住区内温度环境和人体热舒适性最好。公共空间分布越分散,高层住区内微气候效应变化较大（温度增加、湿度减小,风速减小,热舒适性秋季更好）;当公共空间分散度为0.23时住区内的温度环境和人体热舒适性最好;公共空间位于住区入风口越小,高层住区内微气候效应变化较大（温度增加、湿度减小、风速减小、热舒适性秋季更好）;公共空间与春、秋季主导风向夹角越大,高层住区内微气候效应变化较大,当公共空间与风向夹角为90°对住区内秋季温度和热舒适性改善最好,与风向夹角为0°时,对春季人体热舒适性改善最好;公共空间布局因素对微气候的影响程度:位置>入风口大小>面积>与季节风向夹角>分散偏离度。望从微气候角度出发,对未来包头市高层住区的规划设计提出一定参考,从而改善包头市住区内的微气候状况,有效的提高住区内人体热舒适。
李超[2]（2021）在《中亚热带森林地上生物量遥感估测精度提升方法及影响因素分析 ——以湖南省西北部为例》文中研究说明森林生态系统是陆地上最大的生态系统,在陆地物质循环和能量交换中具有重要作用。森林作为陆地生态系统重要的碳源和碳汇,对全球碳循环具有至关重要的影响。森林生物量是森林生态系统的重要参数,林木储存的碳也是以生物量的形式保留在森林中,估测森林生物量对于监测毁林和森林退化造成的碳排放和碳损失以及分析森林的固碳能力、缓解气候变化具有重要意义。准确的森林生物量估测尤其是森林地上生物量（Forest Aboveground Biomass,AGB）估测,是林学、生态学和全球变化研究的重点。遥感技术的快速发展,弥补了传统地面调查估算AGB的不足,而多源遥感数据的融合,为准确估测大区域森林AGB提供了可能。但是基于遥感的AGB估测精度受多种因素的影响,从而导致了估测结果的不准确问题。因此,探讨基于遥感的AGB精确的估测方法,提高AGB估测精度,分析区域AGB分布,揭示AGB及其估测结果对环境、林分等因素的响应规律,对深入研究区域碳循环、估测区域森林碳汇、提高森林经营水平具有重要的理论和实践意义。本研究以湖南省西北部的大湘西和洞庭湖地区森林为研究对象,融合多源数据及技术进行理论和方法研究,探讨能够实现准确估测AGB、解决AGB估测中的低值高估和高值低估问题的方法,分析AGB及其估测结果的影响因素,以期为森林资源监测及森林经营规划提供精确的数据指导。首先本研究从遥感源数据角度入手,以不同季节（春、夏、秋、冬）一景Landsat 8 OLI和Sentinel-1影像为基础,探讨不同季节的主被动遥感影像在AGB估测中的优劣,选取最优的估测影像的获取季节,之后分析不同的光学影像预处理方式对AGB估测的影响,选取对AGB估测最优的预处理方式组合;其次,结合主被动遥感数据,建立基于主被动遥感的线性模型（LR）,探讨多源传感器结合在AGB估测中的优劣;然后在分析基于主被动传感器的AGB估测LR模型准确性的基础上,结合FCD（Forest Canopy Density）等级和分段模型（Piecewise Model）,分别建立基于LR模型变量的分段模型（PM）和基于不同FCD等级变量筛选的分段模型（PMV）,分析模型优劣,并估算区域AGB;最后,结合样地调查的环境（地形和土壤）、林下、林分和树种多样性因素,利用结构方程模型（Structural Equation Modelling,SEM）探讨和揭示除遥感影像源数据外,林分（生态系统）尺度上影响AGB、AGB估测结果及其估测结果残差的因素。通过研究主要得到以下结论:（1）利用线性模型,分析了主被动遥感季节影像在不同林分类型上的估测表现,确定了光学（Landsat 8）和SAR（Sentinel-1）影像在大范围生物量估测应用时的最优成像季节。Landsat和Sentinel-1影像在所有的林分类型上都是秋季影像的AGB估测结果最好,它们的R2（决定系数）更高,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和相对均方根误差（relative RMSE,rRMSE）更小,并且经交叉验证后的AGB分布图中AGB的标准差（Standard Deviation,Std）更小。对于Landsat 8影像,生长旺盛季（夏季）影像在所有林分类型上表现均是最差的（R2≤0.37）,而Sentinel-1的夏季影像仅在针叶林（CFF）上表现最差（R2=0.24）。两种影像都是在混交林（MXF）上估测效果最好（R2≥0.34）,在总林分（所有的样地）上估测效果最差（R2≤0.39）。除MXF外,其余林分类型上均表现为不同季节Landsat的AGB估测结果好于Sentinel-1。（2）Landsat 8影像用于AGB估测时,必须要进行大气校正和地形校正,以消除大气和地形对影像的影响,提高AGB估测精度。所有大气校正后的影像都比未经大气校正的影像具有更好的估测精度,它们的R2差异>0.02（去除MXF后R2差异>0.05）。在所有的林分类型上,基本上所有的Landsat 8地表反射率（Surface Reflectance,SR）数据的R2最优,并且它的RMSE也基本上是最小或第二小的;除MXF外,其他林分类型上SR数据的AGB估测结果与未经大气校正处理的AGB估测结果之间存在显着差异（p<0.05）。所有的地形校正方法均可以在一定程度上减小地形起伏带来的阴、阳坡上的Landsat反射率差异,但是它们校正的好坏和对AGB估测能力存在一定的差异;基于SR数据进行C地形校正的影像在所有林分类型上的AGB估测结果总是最优的,它们的R2与SR数据的R2差异在0.03–0.05之间,它们的估测结果间的差异呈现显着或接近显着的水平（p在0.05左右）。Landsat 8 SR数据进行C地形校正是本研究中对AGB估测最优的处理组合。（3）在所有的林分类型上,利用光学影像对整个研究区的样地AGB进行估测时,估测结果均好于SAR影像,它们的R2差异大于0.07;结合光学和SAR数据可以获得比单传感器更好的估测结果,它们的R2差异大于0.03;主被动遥感结合的线性模型（LR）获得的所有林分类型的AGB估测效果较差,它们的R2<0.4,rRMSE均>45%（除MXF外均>50%）,估测结果极不准确,存在明显的低值高估和高值低估问题。（4）FCD等级是一个影响AGB估测的重要变量,考虑FCD等级的分段模型可以很好地解决LR模型存在的高值低估和低值高估问题。利用K均值聚类对研究区FCD进行分类分级,结合FCD等级利用不同林分类型主被动遥感结合的LR模型变量建立PM（基于LR模型变量的分段模型）模型,PM模型在分段数为3时具有最优的模型效果。根据3个FCD等级,为不同林分类型的不同FCD等级上的AGB进行变量筛选,据此建立PMV（基于不同FCD等级筛选变量的分段模型）模型。PM模型在所有的林分类型上都显着好于LR模型,PM模型的R2在0.46–0.55之间,rRMSE在37.89%–54.04%之间,相比LR模型,R2增加0.18以上,rRMSE减小7%以上。PMV模型在所有林分类型上显着好于LR和PM模型,PMV模型的R2在0.62–0.74之间,rRMSE在29.78%–43.30%之间;相比LR模型,PMV模型的R2增加0.37以上,rRMSE减小15.40%以上;相比PM模型,PMV模型的R2增加0.15以上,rRMSE减小7.00%以上。PM和PMV模型在所有FCD等级上的RMSE和rRMSE都小于LR模型,LR模型在疏和密两个郁闭度等级上分别存在显着的低值高估和高值低估问题,PM和PMV模型则没有。（5）研究区（大湘西和洞庭湖地区）的中部、南部和北部的森林地上生物量值较高,西部森林地上生物量值较低。研究区接近65%的区域森林地上生物量值>60 Mg/ha,仅有不到10%的区域森林地上生物量值>90 Mg/ha,整个研究区的森林地上生物量水平较低。（6）在分析遥感影像源数据影响的基础上,从样地——林分尺度分析发现,AGB、AGB估测值和估测值残差受环境、林下、林分和树种多样性因素共同影响,其中环境（地形和土壤）、林分和树种多样性因素对它们有显着的正向影响,而林下因素对它们有显着的负向影响。各因素除对AGB、AGB估测值和估测值残差具有直接影响外,还通过影响其他因素间接对AGB产生影响,只是间接影响的显着性在不同林分类型上略有不同。在这些因素中,林分因素总是影响最大的（通径系数最大）。利用这些因素,结合SEM方程,方程对AGB实测值的解释能力最强（R2≥0.59）,对AGB估测值的解释能力表现为LR<PM<PMV,对AGB估测值残差的解释能力表现为PMV<PM<LR;在对AGB估测值进行解释时,从LR-PM-PMV的估测值上林分因素和树种多样性因素的通径系数逐渐增加;在对AGB估测值残差进行解释时,从LR-PM-PMV的估测值上林分因素和树种多样性因素的通径系数逐渐减小,但是林下因素和环境因素的通径系数基本一致,说明在考虑林分结构进行AGB估测后,基于遥感的AGB估测结果仍然受到环境和林下因素的影响。
徐文文[3]（2021）在《严寒C区综合教学类建筑不同特征空间热舒适研究》文中进行了进一步梳理人的生活生产活动绝大部分时间都是在室内度过的,建筑内部热环境直接影响到室内人员的健康、工作效率以及舒适感。对于高大空间结构类型、封闭空间结构类型及半开放空间结构类型等公共建筑研究发现,不同特征空间区域的热舒适存在明显差异。随着建筑功能的多元化发展,其内部各空间区域的热环境变得更为复杂,尤其对于影响师生工作和学生学习效率的综合教学类建筑室内热环境研究尤为重要。本课题以呼和浩特市某高校由废旧工业厂房改造的综合教学类建筑（以下称建筑馆）为研究对象,采用现场热环境实测和主观问卷调查相结合的方法,得到各空间区域的热环境参数及室内人员的热湿感受投票;在数据统计、计算、回归分析的基础上,建立了TSV模型和PMV模型,分析了各空间区域的人体热舒适的差异性,得到适用于本地区综合教学类建筑人体热舒适评价模型;最后对各空间区域影响人体热舒适的各因素进行正交试验,得出各影响因素的显着程度。研究结果对严寒C类地区综合教学类建筑热舒适分析具有一定的借鉴作用。主要结论如下:（1）对建筑内部各空间区域进行热环境参数测试得到:测试周期内,各空间区域内的室内温度、相对湿度、空气流速平均值均符合热舒适度等级Ⅱ级要求,但冬季半开放空间区域的相对湿度平均值不满足要求,低于热舒适度等级Ⅱ级相对湿度要求值。（2）对各空间区域人员进行问卷调查得到:南方受试者对室内湿感觉描述更敏感,北方受试者受耐候性影响,呈现出对环境的适应性。（3）由TSV模型得到的实际热中性温度表示室内人员对热的承受能力,各空间区域的实际热中性温度由高到低顺序为:封闭空间区域>高大空间区域>半开放空间区域,即,封闭空间区域人员对热的承受能力最强,半开放空间区域人员对热的承受能力最弱。（4）TSV拟合曲线斜率的大小表示室内人员对温度变化的适应能力,各空间区域的拟合曲线斜率由小到大顺序为:半开放空间区域>高大空间区域>封闭空间区域,即,半开放空间区域的室内人员对温度变化的适应能力最强,封闭空间区域的室内人员对温度变化的适应能力最弱。（5）为进一步探索造成不同特征空间区域热中性温度和舒适温度范围不同的原因,对影响人体热舒适的环境因素和人体因素进行正交试验得出:过渡季,高大空间和半开放空间区域人体热舒适均受服装热阻影响显着;封闭空间区域人体热舒适受空气温度影响显着。冬季,高大空间区域人体热舒适受空气温度影响显着;封闭空间区域人体热舒适受服装热阻影响显着;半开放空间区域人体热舒适受相对湿度影响显着。
林成楷[4]（2021）在《半透明光伏外窗建筑光热环境评价及多目标参数优化研究》文中认为随着社会的发展和人居生活品质的提高,建筑能耗突出的问题日益显着化,而作为建筑热工性能较为薄弱室外透光围护结构的性能改善,则成为建筑节能的关键问题之一。半透明光伏窗通过将光伏组件和普通白玻璃进行组合,在满足建筑采光、装饰等需求时,还可以利用太阳能产生清洁电力,具有良好的主动节能优势。但由于光伏外窗的光热性能具有一定的特殊性,对室内光热环境的影响也有其显着的特征,这导致其与传统玻璃窗的设计与应用有所不同,仍有待进一步深入研究。因此,本文探讨了光伏外窗建筑热环境、光环境和能耗水平方面的可选择评价指标,并通过实验平台的实验测试结果,定性描述光伏外窗房间和普通窗房间的环境参数变化特征,并得到光伏外窗房间及普通窗房间的室内环境是典型非均匀、非稳态的热环境的结论。在此基础上,进行了光伏外窗和普通窗建筑内的光热耦合影响的适应性热评价实验,先通过两类房间的光热环境参数的实验数据,并结合已有的光伏窗和普通窗视觉舒适阈值和普通窗生理效应阈值,运用样本均数方差分析法验证了光热耦合效应的显着性,从而建立起基于光热耦合影响的a PMV评价模型,并且发现,光伏外窗建筑的生理效应照度下限阈值为400lx,这与普通玻璃建筑的生理效应照度下限阈值有是不同的。之后,采用基于灰色关联改进型TOPSIS法对太原地区和成都地区的双层光伏外窗设计方案进了多目标优化分析和方案层面的选优,为双层光伏外窗的实际工程实际应用提供了技术思路;并且,通过德尔菲专家调查法确定了光伏外窗建筑热环境、光环境和能耗水平方面运行层面的指标的主观权重值,在类比了动力机械工程领域的RCM理论的基础上,建立起基于组合赋权法光伏外窗建筑运行状态的综合性能评价模型,并以实验平台的光伏外窗建筑为例,分析其测试期间的的运行综合性能值以及各方面指标的变化情况,并提出了基于指标阈值与综合性能阈值耦合控制方法,为光伏外窗与建筑设备之间运行的协调和合理集成提供了可行的技术思路。本文的研究结论如下:（1）光伏外窗房间和普通窗房间的室内热环境都属于典型的非稳态、非均匀环境,其根本原因在于太阳辐射造成了室内热环境的分布不均匀性,其日变化使得室内热环境参数的变化波动性较大。非稳态体现于被测量环境的温度变化幅度大多数时段超过1K,且温度的漂移和斜变率也超过2K/h。非均匀性体现于两个房间在室内各围护结构内表面平均温度间的变异系数也体现出很强的日变化规律,且在中午时段的变异系数水平最高;（2）光伏外窗房间的室内工作面照度水平整体上低于普通窗房间,同时,二者的照度舒适阈值范围和生理效应的显着性阈值也不同,前者照度舒适阈值为400lx-2000lx,生理效应的显着性阈值为400lx,后者照度舒适阈值为450lx-2000lx,生理效应的显着性阈值为500lx;并且,光热耦合效应对热感觉的影响在统计学角度上为显着性,基于不同照度范围的划分,计算出各个照度范围内相应的自适应系数,建立起两个房间各自的基于光热耦合效应的a PMV模型;（3）根据以已有的研究成果所提出的采光环境动态评价指标s UDI、建筑净能耗和建筑节能率等评价指标为基础,根据逼近理想解的排序法、灰色关联分析法、熵值法的原理,综合几种常用评价方法的优点,建立了基于灰色关联改进的TOPSIS双层光伏外窗建筑采光与能耗评价模型;该评价模型的建立为光伏外窗建筑设计方案优化提供了一条新的可行途径。该评价模型具有工程应用性高,能在根据工程实际情况以及结合相关软件模拟的情况下进行实际应用,比较出各个方案的相对优劣程度;（4）本文进行了有关光伏外窗建筑的热环境、光环境及能耗水平方面的权重专家征询调研并获得了有关以上三个方面的主观权重值并对其进行显着性检验,之后,建立起基于组合赋权法的光伏窗建筑运行状态综合性能评价模型,并验证了该模型基于a PMV评价指标的预测状态综合性能值与实际计算的状态综合性能值的吻合度是良好的。结合光伏外窗建筑自由运行时的各性能指标值的日运行特征和所建立的预测状态综合性能值运算机制,提出了起光伏外窗建筑运行动态的综合调控的控制逻辑和可行的运行模式。这一控制方法能保证为光伏外窗与建筑设备之间运行的协调和合理集成的目标得以实现。本文的研究成果可为我国双层半透明光伏外窗建筑的室内热环境与光环境评价提供理论支撑,并为既有光伏外窗设计方案选优和光伏外窗与建筑设备之间运行的协调和合理集成提供技术依据和理论支撑。
刘艳艳[5]（2021）在《冬季热舒适视角下农村住宅屋顶节能改造设计研究 ——以郓城县为例》文中指出近年来,随着乡村振兴政策的实施,农村居民的经济收入和生活水平得到显着提升;与此同时,农村居民对于建筑室内环境的舒适性要求不断提高。因此,住宅用于改善室内环境所需的能耗不断增长,但是农村建筑围护结构的热工性能往往较差,造成巨大的能源浪费。与城市住宅不同,农村住宅由于建筑低矮,屋顶在建筑围护结构中所占比重较大。屋顶作为建筑顶部围护结构,除应该具有较好的承重能力外,还应该具有优良的热工性能。因为屋顶所处位置较特殊,大量热量会通过屋顶进出建筑室内外,导致建筑夏季室内温度较高而冬季室内温度又较低。因此对农村住宅来说,提高屋顶的热工性能,能够减少营造舒适的室内热环境时所需的能耗。本文以山东郓城地区农村住宅的屋顶为研究对象,采用理论分析、问卷调研、现场实测与模拟分析的方法,研究屋顶热工性能的提升对建筑冬季室内热环境和建筑节能的影响。本文首先对国内外住宅节能改造和建筑热舒适相关研究进行回顾和总结,在热舒适理论的基础上,探究农村住宅屋顶节能改造对建筑能耗和冬季室内热环境的改善效果。其次,通过调研归纳总结农村住宅屋顶的常见做法和常用材料,现场实测冬季建筑室内外温度和湿度,以及室内黑球温度,测量的同时进行问卷调查,调查居民热舒适的主观感受和热适应方式,分析得出冬季该地区农村居民的舒适温度范围。再次,选择其中具有代表性的建筑,运用Rhinoceros 6建模软件中的Ladybug和Honeybee参数化模拟插件对现有建筑进行模拟,得出建筑能耗、围护结构冬季得失热和表面温度、冬季室内温度分布以及热舒适情况,分析屋顶对冬季室内舒适性的影响。并结合现行的住宅围护结构节能要求和构造做法,以及所选案例农宅的屋顶构造做法,选择适用于农村地区的屋顶节能改造方案。最后,运用模拟软件进行模拟,得到不同屋顶改造方案对建筑能耗、屋顶冬季得失热和表面温度、冬季室内温度分布和舒适度的优化程度。通过对比分析不同屋顶改造方案的优化效果,并结合调研得到的当地居民热适应方式下的舒适温度范围,以分析屋顶节能改造对建筑冬季室内舒适度的影响。通过本文的研究与论证,结合当地居民的热适应方式、舒适温度范围、现有的屋顶构造做法和建筑节能需求等,对不同年代的建筑屋顶提出优化方案,并通过模拟分析筛选得出最适宜的节能改造方案,为当地以及类似气候条件地区农村住宅屋顶的新建和改建提供一定的选择依据。
王经伟[6]（2021）在《矿井湿热环境下风速对人体生理应激的影响研究》文中研究指明矿井湿热环境是指矿井表现出温度高、湿度高等特点的特殊矿井热环境,高温高湿作为矿井生产环境中的主要职业性有害因素之一,广泛的存在于深部矿井中,对井下作业矿工的安全和健康产生极大的影响。为探索矿井湿热环境下风速对人体生理应激的影响,本文采用生物气候学研究方法,在人工气候室分别建立24种不同矿井模拟环境,温度设为32℃、36℃、40℃,相对湿度设为70%、90%,风速设置为静风（<0.2m/s）、1m/s、2.5m/s、4m/s,以五名具有井下作业经验的矿工作为受试人员,在记录实验时间的同时,测量了人体体温调节、心血管和呼吸三大人体系统中的六种生理指标（核心温度、耳膜温度、平均皮肤温度、心率、血压、呼吸频率）以及主观热感觉评价。首先对六种生理指标进行分析,结果表明:核心温度、耳膜温度、平均皮肤温度、心率和呼吸频率总体上随着劳动时长的增加而增加,舒张压随着劳动时长的增加而减小,而收缩压随着劳动时长的增加呈现出先上升后下降的趋势。在较低的环境强度中,风速对核心温度、耳膜温度、平均皮肤温度、心率和血压的变化趋势影响程度存在显着性差异,但是无论环境强度高低,风速对呼吸频率的变化趋势影响程度均不存在显着性差异。通过耳膜温度对现有PSI指标进行改进,得到更易于现场运用的RPSI。然后通过对主观热感觉的分析,发现热感觉总体上随着平均皮肤温度的升高而提高,在较热状态（2<TSV<3）时,皮肤温度变化对热感觉影响显着,在极端状态（TSV>3）时,热感觉对皮肤温度的敏感性较弱。明确PMV模型不能准确预测矿井高温高湿环境下的人体热感觉,但是不同风速条件下的人体热感觉与PMV存在一定线性关系,并基于此开发了湿热矿井作业人员热感觉计算预测程序。最后,利用Cox风险比例分析探究了温度、相对湿度和风速对安全工作极限时间的影响程度,建立了湿热矿井下工作的环境风险模型,发现各因素对安全工作极限时间的影响程度顺序为:温度>风速>相对湿度,在四个风速类型之中,生存率下降速率顺序为:静风（<0.2m/s）>低速风（1 m/s）>中速风（2.5m/s）>高速风（4m/s）,提高风速能有效提高安全工作极限时间值,但是当风速达到2.5 m/s时,再提高风速对增加安全工作极限时间值的效果不佳。本文还给出了关于温致效应、湿致效应和风致效应三者耦合作用下的安全工作极限时间推荐值,并利用多元回归分析建立起了矿井湿热环境下关于风速的安全工作极限时间预测模型,以期为保障高温高湿矿井工作人员的安全和健康提供有效的理论支撑。
陈宇迪[7]（2021）在《景观乔木布局方式对夏热冬冷地区老旧小区微气候的影响 ——以合肥市为例》文中研究指明目前,我国城市建设正逐渐由增量扩张转向存量优化阶段,老旧住区作为体量最大的存量城市空间,它的改造是优化提升城市空间质量的必由之路。2019年7月住建部会同发改委、财政部发布《关于做好2019年老旧小区改造工作的通知》,2020年7月国务院办公厅印发《关于全面推进城镇老旧小区改造工作的指导意见》,2020中央经济工作会议将推进城镇老旧小区（老旧住区）改造作为城市建设的重要内容。密集出台的政策说明当前老旧住区改造的迫切性。但是目前大量老旧住区改造以建筑立面改造和道路、停车设施修补为主,较少关注住区绿地改造。研究表明,城市中的植物——特别是乔木——可以改善温度、湿度,保持水土,释氧固氮,可以多方面提高城市热舒适度。国内外关于绿化率、绿地结构对于微气候的研究多集中在夏季。对于夏热冬冷地区,冬季住区微气候的改善也是至关重要的,本文以此为出发点,研究景观乔木布局方式对夏热冬冷地区老旧住区微气候的影响。本文采用遥感影像分析和实地调查的方式对合肥市老旧小区建筑布局方式、绿地布局方式进行调研,发现老旧住区的景观乔木布局大致可分为巷道式（可细分为点式、线式）、广场式（可细分为集中式、围合式、围合集中式、均匀式）等多种绿形。然后用SPSS软件对老旧小区景观乔木绿化覆盖率进行聚类分析,将分类数设置为3,可以得到较合理的组间距离,每组的聚类中心为30%、40%、55%。为了进一步研究单位绿量的量化,作者采用软件模拟的方式去界定绿化布局的绿点、绿线、绿面的绿量。结合不同的乔木绿化覆盖率、绿形、绿量,一一对应共组成72种布局。然后通过夏季、冬季气候边界条件设置,在ENVI-met软件中进行模拟分析,实验得出在夏热冬冷地区老旧小区景观乔木绿化覆盖率取40%最佳,巷道布局方式以点式,广场布局方式夏季以集中式热舒适度最好,冬季以围合式最佳。改造措施结合当地风速、温度、PMV分布图和当地夏季、冬季盛行风向进行改进,对于巷道布局在点式基础上,在巷道东北方向减少绿植栽种,在西北方向加密乔木种植形成严密的挡风墙。对于广场布局把围合式、集中式相结合在围合式的基础之上对东南角留出通风廊道,在西北角形成挡风墙。以期研究结果对合肥市老旧住区改造中绿化布局方式具有参考意义。
康家胜[8]（2021）在《基于空调风扇联合运行的仓储房热舒适与能耗研究》文中研究指明随着交通运输日益发达,物流枢纽、仓储房等各类场站建筑在交通运输中具有重要作用。仓储建筑既要为货品服务,满足储存要求;也要为建筑内的管理人员服务,满足热舒适环境的要求。但营造舒适环境,需要消耗大量的能源,因此寻求一种低能耗调节模式营造室内环境的研究愈发重要。为此,本文着重研究空调风扇联合运行时人体热舒适性和能耗的关系,为建筑节能提供参考。本文从节能角度出发,以桂林某仓储房为研究对象,采用现场实测与能耗模拟结合的方法,研究空调风扇联合运行下基于人体热舒适的单层仓储房能耗情况。当空调温度设定为24℃、25℃、26℃、27℃、28℃时,统计风扇对受试者热反应的影响,分析空调风扇联合运行在改善人体热舒适方面的作用。同时,采用SPSS软件,将环境因素对人体热感觉的影响程度进行相关性分析,比较受试者在空调风扇联合运行工况下的热感觉是否与仅使用风扇工况、仅使用空调工况存在显着性差异。在此基础上,采用线性回归的方法建立人体主观热感觉预测模型。最后,建立单层仓储房模型,利用DesignBuilder软件对其在不同设定温度下的能耗进行模拟,并对空调风扇联合运行时的能耗进行节能分析。结果表明,空调风扇联合运行的调节模式可在保证人体热舒适的前提下降低建筑使用能耗。其中,问卷结果表明:温度较高时,仅使用风扇不能消除人体热不舒适,空调风扇联合运行的调节方式比仅使用空调、风扇能更好的改善人体热感觉。同时,通过相关性检验分析得出对人体热感觉影响程度相关的环境因素排序为:风速、温度、平均辐射温度、相对湿度。最后,模拟结果表明,空调风扇联合运行时,空调设定温度每提高1℃,可实现节能约11%。同时,空调温度设定为28℃、风扇为高档的调节方案在相对湿度71%、风扇风速2.31m/s时,可实现热感觉、热舒适处于中性状态,此时节能率达54.3%。因此,空调风扇联合运行可通过风扇制造空气流动,提高空调控制温度,降低建筑能耗,这种运行模式可在类似仓储房这样的大型建筑中推广使用。
汪露露[9]（2021）在《计及可靠性和需求响应的园区综合能源系统规划研究》文中进行了进一步梳理能源危机和环境污染是人类面临的重大挑战。综合能源系统可以实现不同能源系统的优势互补以及能源的梯级利用,是提高能源利用效率、推动能源和环境的可持续发展的有效途径之一。综合能源系统中能源设备的规划问题与运行控制问题密切关联,对系统的安全经济运行有着至关重要的影响。基于此,本文建立了综合能源系统双层规划模型,对系统的设备容量规划以及运行问题进行了研究,具体的研究工作内容如下:首先,对综合能源系统的基本概念、结构与核心设备进行了介绍,建立了相应的等效数学模型,构建了综合能源系统输入-输出方程式以及功率平衡矩阵模型,提出了兼顾系统的设备容量配置和运行策略优化的双层规划模型,为园区综合能源系统的容量规划与运行优化奠定了理论基础。其次,为了实现综合能源系统的经济可靠运行,提出了衡量系统供能可靠性的缺负荷期望指标,综合考虑经济性、环保性、可靠性等因素,建立了系统双层规划模型,并以所提指标对规划结果进行分析。通过实例进行仿真研究,结果表明该模型在保证系统经济、低碳运行的同时,有效提升系统的可靠性水平。最后,为了加强供需双侧互动,构建了考虑需求侧响应的综合能源系统优化配置模型。根据分时电价方案,建立了柔性电负荷模型;建立了考虑供热系统的热惯性以及热需求可调性的柔性热负荷模型。基于上述负荷模型,构建系统算例进行仿真研究,结果表明终端负荷的综合需求响应在系统的降本增效方面具有重要的意义。
张子苏[10]（2021）在《变风量空调热舒适度预测与控制算法研究》文中研究表明空调系统是室内环境调节的一种工具。21世纪人们对室内环境要求越来越高,然而现有空调系统并不能满足人们对室内舒适性和节能性的要求,本文提出了一种热舒适模型空调控制系统,使空调系统更加人性化解决了不舒适、不节能等问题。本文主要对热舒适度模型的预测和变风量空调系统的控制算法进行研究。通过对4种评价热舒适度的指标分析与研究,得出结论选取PMV（Predict Mean Vote,热环境综合评价指标）指标作为热舒适度的评价体系,分析对PMV指标的输出有影响的因素主要有6个,分别是空气温度、空气流速、空气湿度、平均辐射温度、人体新陈代谢、服装热阻,其中空气温度和空气流速是对热舒适影响最大的2个因素,也是容易控制的2个因素。PMV指标是由多个环境因素与个体因素组合而成的数学模型,造成了PMV指标模型的复杂性、非线性,在计算PMV指标时需要不断迭代,且无法测量当前的PMV指标,在空调实时控制系统的应用中就会造成误差。本文使用RBF（Radical Basis Function,径向基函数）神经网络对PMV指标模型进行预测,但是RBF网络存在收敛速度慢和预测精度低等问题,不利于以后的实时控制;面对预测出现的问题,使用PSO（Particle Swarm Optimization,粒子群优化算法）算法改进神经网络参数,建立PSO-RBF方法预测,系统为了再次把模型的精确度提升,针对标准PSO算法的早熟收敛和局部寻优能力弱等问题,采用对PSO算法惯性权值、加速因子等参数进行改进的方法更好的优化RBF网络,建立PSO-RBF网络预测模型。本文针对空调系统存在的时变性、非线性、滞后性等问题,提出了采用BP-PID控制作为热舒适控制的控制算法,并设计了BP-PID控制器,因为BP（Back Propagation,误差反向传播）神经网络存在收敛速度慢和局部极值等问题,本文选用改进PSO算法对神经网络参数权值、阈值进行改正,建立了PSO-BP-PID控制,对3种控制器进行仿真,结果表明改进粒子群优化神经网络PID控制效果更加稳定。同时建立了空调热舒适末端控制模型,仿真表明,热舒适控制效果达到了舒适性要求。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究对象和内容 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 2.相关理论研究综述 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.2 公共空间布局量化指标研究 |
| 2.2.1 面积指标 |
| 2.2.2 位置指标 |
| 2.2.3 分布指标 |
| 2.3 住区公共空间布局微气候相关研究 |
| 2.3.1 对微气候影响的研究方法 |
| 2.3.2 对微气候的影响 |
| 2.4 ENVI-met在微气候模拟领域的研究 |
| 2.5 微气候评价指标 |
| 2.5.1 单一型物理指标 |
| 2.5.2 综合型理论指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3.包头市高层住区相关数值概化模型的建立 |
| 3.1 ENVI-met模拟软件 |
| 3.1.1 城市微气候模拟软件的选择与介绍 |
| 3.1.2 ENVI-met模拟数据预处理 |
| 3.1.3 软件相关参数的设置 |
| 3.2 包头市高层住区数值模型的建立 |
| 3.2.1 高层住区现状分析 |
| 3.2.2 高层住区现状研究总结 |
| 3.2.3 建立高层住区数值模型 |
| 3.3 高层住区内公共空间布局模拟模型的建立 |
| 3.3.1 公共空间布局分类 |
| 3.3.2 公共空间布局总结 |
| 3.3.3 建立公共空间布局数值模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.高层住区集中式公共空间布局微气候模拟研究 |
| 4.1 集中式公共空间面积对微气候的影响 |
| 4.1.1 公共空间不同面积对空气温度的影响 |
| 4.1.2 公共空间不同面积对空气湿度的影响 |
| 4.1.3 公共空间不同面积对风环境的影响 |
| 4.1.4 公共空间不同面积对热舒适度的影响 |
| 4.2 集中式公共空间位置对微气候的影响 |
| 4.2.1 公共空间不同位置对空气温度环境的影响 |
| 4.2.2 公共空间不同位置对相对湿度环境的影响 |
| 4.2.3 公共空间不同位置对风环境的影响 |
| 4.2.4 公共空间不同位置对热舒适度的影响 |
| 4.3 公共空间量化指标对微气候影响的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.高层住区分散式公共空间布局微气候模拟研究 |
| 5.1 分散式公共空间分散度对微气候的影响 |
| 5.1.1 公共空间不同分散度对空气温度环境的影响 |
| 5.1.2 公共空间不同分散度对相对湿度环境的影响 |
| 5.1.3 公共空间不同分散度对风环境的影响 |
| 5.1.4 公共空间不同分散度对热舒适度的影响 |
| 5.2 分散式公共空间与风的关系对微气候的影响 |
| 5.2.1 公共空间与风的关系对空气温度环境的影响 |
| 5.2.2 公共空间与风的关系对相对湿度环境的影响 |
| 5.2.3 公共空间与风的关系对风环境的影响 |
| 5.2.4 公共空间与风的关系对热舒适度的影响 |
| 5.3 公共空间量化指标对微气候影响的比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 住区信息统计表 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 选题依据 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林生物量遥感估测研究现状 |
| 1.3.2 森林生物量估测中的不确定性 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 森林地上生物量数据处理 |
| 2.2.1 固定样地数据 |
| 2.2.2 样地生物量计算 |
| 2.3 Landsat数据获取及处理 |
| 2.3.1 Landsat8遥感影像 |
| 2.3.2 Landsat影像处理 |
| 2.3.3 Landsat影像特征因子提取 |
| 2.4 Sentinel-1 影像获取及处理 |
| 2.4.1 Sentinel-1影像处理 |
| 2.4.2 Sentinel-1影像特征因子提取 |
| 2.5 FCD(Forest Canopy Density)模型 |
| 2.6 林分类型划分 |
| 2.7 模型与精度检验 |
| 2.7.1 模型构建 |
| 2.7.2 模型评价和检验 |
| 2.8 软件与执行环境 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 主被动遥感季节影像对生物量估测的影响研究 |
| 3.1 季节影像数据获取 |
| 3.2 不同季节影像在总林分上的估测比较 |
| 3.2.1 Landsat8影像在总林分上的估测结果 |
| 3.2.2 SAR影像在总林分上的估测结果 |
| 3.3 不同季节影像在不同林分类型上的估测比较 |
| 3.3.1 Landsat8影像在不同林分类型上的估测结果 |
| 3.3.2 SAR影像在不同林分类型上的估测结果 |
| 3.4 不同情境下森林地上生物量分布图质量分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Landsat8影像预处理方式对生物量估测的影响研究 |
| 4.1 Landsat8校正方法介绍 |
| 4.1.1 大气校正 |
| 4.1.2 地形校正 |
| 4.1.3 不同校正处理差异分析 |
| 4.2 不同大气校正方法对生物量估测的影响 |
| 4.3 不同地形校正方法对生物量估测的影响 |
| 4.4 不同处理方式下的生物量分布 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结合主被动遥感考虑林冠结构对生物量估测的影响研究 |
| 5.1 模型的简介及AGB估测方法 |
| 5.1.1 分段函数及K均值聚类 |
| 5.1.2 随机样本的选取 |
| 5.2 结合主被动遥感的森林生物量估测 |
| 5.3 基于分段函数的森林生物量估测 |
| 5.3.1 分段函数分段数确定及变量筛选 |
| 5.3.2 分段函数估测结果 |
| 5.3.3 模型在不同FCD等级上的表现 |
| 5.4 基于分段函数的区域生物量估测分析 |
| 5.4.1 区域森林生物量分布 |
| 5.4.2 与已有文献中分布结果比较分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 森林生物量估测的提升 |
| 5.5.2 FCD等级对森林生物量估测的影响 |
| 5.5.3 分段函数中的分段数 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 森林地上生物量估测影响因素分析 |
| 6.1 影响因素分析方法 |
| 6.1.1 SEM模型简介 |
| 6.1.2 因子的选取与说明 |
| 6.1.3 SEM分析 |
| 6.2 森林地上生物量及其估测结果影响因素分析 |
| 6.2.1 因子与生物量之间的关系分析 |
| 6.2.2 基于SEM的森林生物量影响因素分析 |
| 6.2.3 森林地上生物量估测残差影响因素分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 不同因子对生物量的影响 |
| 6.3.2 因素间的相互作用 |
| 6.3.3 不同因子对生物量估测结果的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 共性结论 |
| 7.1.2 分项结论 |
| 7.2 主要创新点与展望 |
| 7.2.1 主要创新点 |
| 7.2.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 物理量名称及符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 公共建筑人体热舒适的研究现状 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.3 课题研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究技术路线 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 第二章 人体热舒适研究方法 |
| 2.1 呼和浩特地区的气候特点 |
| 2.2 研究方案 |
| 2.3 实验过程 |
| 2.3.1 实验地点概述 |
| 2.3.2 热环境参数实测 |
| 2.3.3 测试仪器 |
| 2.3.4 调查过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 室内热环境状况统计与分析 |
| 3.1 热环境参数统计 |
| 3.1.1 过渡季热环境参数统计 |
| 3.1.2 冬季热环境参数统计 |
| 3.2 主观调查问卷结果统计 |
| 3.2.1 基本信息统计 |
| 3.2.2 热感觉投票 |
| 3.2.3 湿感觉投票 |
| 3.2.4 热环境舒适度投票 |
| 3.2.5 热环境接受程度投票 |
| 3.2.6 对房间的总体评价投票 |
| 3.2.7 各空间区域CO_2浓度变化 |
| 3.2.8 室内人员提高热舒适性的调节方式 |
| 3.2.9 受试者在所处区域的不良反应 |
| 3.3 室内热环境改善措施 |
| 3.3.1 控制室内相对湿度措施 |
| 3.3.2 控制室内CO_2浓度措施 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 人体热舒适评价模型 |
| 4.1 标准有效温度SET指标 |
| 4.1.1 二节点模型 |
| 4.1.2 标准有效温度SET |
| 4.2 PMV模型 |
| 4.2.1 Fanger热平衡方程 |
| 4.2.2 PMV模型的建立 |
| 4.2.3 PMV模型分析 |
| 4.3 TSV模型 |
| 4.3.1 TSV模型理论 |
| 4.3.2 TSV模型的建立 |
| 4.3.3 TSV模型分析 |
| 4.4 各空间区域模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 SPSS软件对人体热舒适影响因素的程度分析 |
| 5.1 正交试验表设计 |
| 5.1.1 正交表的设计目的 |
| 5.1.2 正交表的设计思路 |
| 5.1.3 正交表的设计方案 |
| 5.2 人体热舒适影响因素的组成 |
| 5.2.1 空气温度 |
| 5.2.2 平均辐射温度 |
| 5.2.3 相对湿度 |
| 5.2.4 微风风速 |
| 5.2.5 服装热阻 |
| 5.2.6 人体代谢率 |
| 5.3 影响因素程度分析 |
| 5.3.1 过渡季影响因素程度分析 |
| 5.3.2 冬季影响因素程度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A |
| 附录B |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 太阳能能光伏窗国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与意义 |
| 第2章 建筑热环境、光环境与建筑能耗方面评价指标介绍 |
| 2.1 建筑热环境评价指标介绍 |
| 2.2 建筑光环境评价指标介绍 |
| 2.3 建筑能耗水平评价指标介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 光伏外窗实验平台介绍及热环境测试实验结果与分析 |
| 3.1 光伏外窗试验平台介绍 |
| 3.2 实验中所用到的仪器的介绍与使用方法 |
| 3.3 实验平台热环境测试结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于光热耦合影响的适应性热评价模型的构建 |
| 4.1 光热耦合环境舒适度评价实验及结果分析 |
| 4.2 基于光热耦合影响的热适应性预测评价热感觉模型的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于灰色关联改进型TOPSIS法的光伏外窗采光和建筑能耗综合性能评价 |
| 5.1 TOPSIS方法原理介绍 |
| 5.2 双层光伏外窗建筑采光与能耗性能评价模型的指标选取与构建 |
| 5.3 双层光伏外窗建筑采光与能耗性能评价模型的应用案例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于组合赋权法的光伏窗建筑运行状态综合性能评价 |
| 6.1 德尔菲专家调查法介绍与问卷设计 |
| 6.2 德尔菲专家调查法结果分析及主观权重值的确定 |
| 6.3 基于组合赋权法的光伏窗建筑运行状态综合性能评价模型的构建 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 本文的主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 附表 |
| 附表A 关于光伏建筑综合性能评价指标调查 |
| 附表B 光伏建筑光热舒适协同评价调查问卷 |
| 附表C 实验室内外环境参数测试记录表 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外既有建筑节能改造研究现状 |
| 1.2.2 国内外建筑室内热舒适研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 第2章 热舒适相关理论研究 |
| 2.1 热舒适的影响因素 |
| 2.1.1 环境因素 |
| 2.1.2 人的因素 |
| 2.2 人体热舒适研究的方式与评价指标 |
| 2.2.1 热舒适研究方式 |
| 2.2.2 热舒适主要评价指标和标准 |
| 2.3 人体热适应与适应方式 |
| 2.3.1 热适应 |
| 2.3.2 人体热适应方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 农村住宅现状分析与屋顶改造方案 |
| 3.1 农村住宅现状调研 |
| 3.1.1 郓城县气候特征 |
| 3.1.2 农村住宅发展沿革 |
| 3.1.3 农村住宅屋顶概况 |
| 3.1.4 屋顶的重要性分析 |
| 3.2 农村住宅室内热舒适现状分析 |
| 3.2.1 农村住宅室内热环境实测结果分析 |
| 3.2.2 居民热舒适调查结果分析 |
| 3.3 案例住宅选择与屋顶热工性能分析 |
| 3.3.1 代表住宅选定 |
| 3.3.2 热工性能与舒适度评价标准 |
| 3.3.3 案例住宅屋顶热工性能分析 |
| 3.3.4 模拟工具选择 |
| 3.4 屋顶节能改造方案选定 |
| 3.4.1 坡屋顶住宅屋顶改造方案 |
| 3.4.2 平屋顶住宅屋顶改造方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 单层夯土民居屋顶改造模拟分析 |
| 4.1 建筑能耗与围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 4.1.1 屋顶改造前后建筑能耗模拟分析 |
| 4.1.2 屋顶改造前后建筑围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 4.2 建筑冬季表面温度与室内温度模拟分析 |
| 4.2.1 屋顶改造前后建筑冬季表面温度模拟分析 |
| 4.2.2 屋顶改造前后建筑冬季室内温度模拟分析 |
| 4.3 屋顶改造前后建筑冬季室内舒适度模拟分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 单层砖混民居屋顶改造模拟分析 |
| 5.1 建筑能耗与围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 5.1.1 屋顶改造前后建筑能耗模拟分析 |
| 5.1.2 屋顶改造前后建筑围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 5.2 建筑冬季表面温度与室内温度模拟分析 |
| 5.2.1 屋顶改造前后建筑冬季表面温度模拟分析 |
| 5.2.2 屋顶改造前后建筑冬季室内温度模拟分析 |
| 5.3 屋顶改造前后建筑冬季室内舒适度模拟分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 两层新农村住宅屋顶改造模拟分析 |
| 6.1 建筑能耗与围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 6.1.1 屋顶改造前后建筑能耗模拟分析 |
| 6.1.2 屋顶改造前后建筑围护结构冬季得失热模拟分析 |
| 6.2 建筑冬季表面温度与室内温度模拟分析 |
| 6.2.1 屋顶改造前后建筑冬季表面温度模拟分析 |
| 6.2.2 屋顶改造前后建筑冬季室内温度模拟分析 |
| 6.3 屋顶改造前后建筑冬季室内舒适度模拟分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附录1:调查问卷 |
| 附录2:不同改造方案冬季屋顶失热对比 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 矿井开采现状 |
| 1.1.2 矿井湿热环境下的工作危害 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风速对人体生理参数的影响研究现状 |
| 1.2.2 风速对人体热感觉的影响研究现状 |
| 1.2.3 研究现状述评 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 矿井湿热环境与人体生理应激评价基础 |
| 2.1 矿井湿热环境 |
| 2.2 矿井湿热环境形成机理 |
| 2.3 矿井热源 |
| 2.3.1 相对热源 |
| 2.3.2 绝对热源 |
| 2.4 矿井湿源 |
| 2.4.1 自然湿源 |
| 2.4.2 人为湿源 |
| 2.5 矿井风速 |
| 2.5.1 矿井通风动力 |
| 2.5.2 井巷通风阻力 |
| 2.6 人体与环境的热交换 |
| 2.7 人体体温调节系统 |
| 2.8 热感觉与热舒适 |
| 2.9 评价指标 |
| 2.9.1 生理指标 |
| 2.9.2 心理指标 |
| 2.9.3 环境指标 |
| 2.10 小结 |
| 3 人体生理应激实验设计 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 实验室 |
| 3.3 实验工况及条件 |
| 3.4 检测参数与仪器设备 |
| 3.4.1 环境参数 |
| 3.4.2 生理参数 |
| 3.4.3 主观热感觉 |
| 3.5 实验流程 |
| 3.6 小结 |
| 4 测试指标结果与分析 |
| 4.1 生理指标分析 |
| 4.1.1 核心温度 |
| 4.1.2 耳膜温度 |
| 4.1.3 平均皮肤温度 |
| 4.1.4 心率 |
| 4.1.5 血压 |
| 4.1.6 呼吸频率 |
| 4.2 热应力评价指标PSI的修正——RPSI |
| 4.2.1 RPSI |
| 4.2.2 RPSI的确定 |
| 4.3 热感觉分析 |
| 4.3.1 稳态热感觉模型 |
| 4.3.2 PMV与实测热感觉 |
| 4.3.3 矿工热感觉计算预测程序 |
| 4.4 小结 |
| 5 矿井湿热环境下风速对安全工作极限时间的影响 |
| 5.1 安全工作极限时间 |
| 5.1.1 生理安全极限 |
| 5.1.2 安全工作极限时间计算 |
| 5.1.3 拟合安全工作极限时间推荐值 |
| 5.2 安全工作极限时间生存分析 |
| 5.2.1 生存分析 |
| 5.2.2 生存分析的基本方法 |
| 5.2.3 Cox风险比例分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
| 附录Ⅲ |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 快速城镇化中的城市微气候变化 |
| 1.1.2 老旧小区的改造对绿化的忽视 |
| 1.1.3 住区绿地对城市微气候的重要作用 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念 |
| 1.3.1 老旧小区 |
| 1.3.2 微气候 |
| 1.3.3 绿化相关概念 |
| 1.3.4 夏热冬冷地区 |
| 1.4 国内外相关研究综述 |
| 1.4.1 居住区绿化对微气候的影响 |
| 1.4.2 住区外部空间改造 |
| 1.5 研究思路与框架 |
| 第2章 绿化与夏热冬冷地区室外热舒适相关指标研究 |
| 2.1 室外热舒适性指标 |
| 2.1.1 经验指标 |
| 2.1.2 机理指标 |
| 2.1.3 室外热舒适性指标理论比较 |
| 2.2 绿地量化指标研究 |
| 2.2.1 乔木绿化量化的研究 |
| 2.3 软件简介和边界条件的设定 |
| 2.3.1 软件简介 |
| 2.3.2 条件设置 |
| 2.3.3 在微气候领域的研究 |
| 2.4 合肥老旧小区建筑与绿化现状遥感研究 |
| 2.4.1 调查对象 |
| 2.4.2 调查内容 |
| 2.4.3 调查方法 |
| 2.4.4 调查结果 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 夏热冬冷地区老旧小区绿化量化指标研究 |
| 3.1 夏热冬冷地区老旧小区绿点单位绿量实验研究 |
| 3.1.1 乔木布置形态设计 |
| 3.1.2 情景模拟影响因素设置 |
| 3.1.3 模拟结果的比对与梳理 |
| 3.1.4 绿点定义 |
| 3.2 夏热冬冷地区老旧小区绿线单位绿量实验研究 |
| 3.2.1 模拟结果的比对与梳理 |
| 3.2.2 绿线定义 |
| 3.3 夏热冬冷地区老旧小区绿面实验研究 |
| 3.3.1 乔木布置形态设计 |
| 3.3.2 情景模拟影响因素设置 |
| 3.3.3 模拟结果的比对与梳理 |
| 3.3.4 绿面的定义 |
| 3.4 夏热冬冷地区老旧小区住区外部空间的模拟设置 |
| 3.4.1 老旧小区绿植布置数量、形态、结构的设计 |
| 3.4.2 影响因素及边界条件设定 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 绿化布局方式对夏热冬冷地区老旧小区夏季微气候影响 |
| 4.1 景观乔木绿化覆盖率对住区夏季微气候的影响 |
| 4.1.1 景观乔木绿化覆盖率对住区空气温度的影响 |
| 4.1.2 景观乔木绿化覆盖率对住区风速的影响 |
| 4.1.3 景观乔木绿化覆盖率对住区热舒适性的影响 |
| 4.1.4 结论 |
| 4.2 巷道布局方式对住区夏季微气候的影响 |
| 4.2.1 巷道布局方式对空气温度的影响 |
| 4.2.2 巷道布局方式对住区风速的影响 |
| 4.2.3 巷道布局方式对住区热舒适性的影响 |
| 4.2.4 结论 |
| 4.3 广场布局方式对住区夏季微气候的影响 |
| 4.3.1 广场布局方式对住区空气温度的影响 |
| 4.3.2 广场布局方式对住区风速的影响 |
| 4.3.3 广场布局方式对住区热舒适性的影响 |
| 4.3.4 结论 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 绿化布局方式对夏热冬冷地区老旧小区冬季微气候影响 |
| 5.1 景观乔木绿化覆盖率对住区冬季微气候的影响 |
| 5.1.1 景观乔木绿化覆盖率对住区空气温度的影响 |
| 5.1.2 景观乔木绿化覆盖率对住区风速的影响 |
| 5.1.3 景观乔木绿化覆盖率对住区热舒适性的影响 |
| 5.1.4 结论 |
| 5.2 巷道布局方式对住区冬季微气候的影响 |
| 5.2.1 巷道布局方式对住区空气温度的影响 |
| 5.2.2 巷道布局方式对住区风速的影响 |
| 5.2.3 巷道布局方式对住区热舒适性的影响 |
| 5.2.4 结论 |
| 5.3 广场布局方式对住区冬季微气候的影响 |
| 5.3.1 广场布局方式对住区空气温度的影响 |
| 5.3.2 广场布局方式对住区风速的影响 |
| 5.3.3 广场布局方式对住区热舒适性的影响 |
| 5.3.4 结论 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 夏热冬冷地区绿化布局方式优化策略研究 |
| 6.1 不同影响因素对温度、风速、pmv的影响 |
| 6.1.1 对温度的影响 |
| 6.1.2 对风速的影响 |
| 6.1.3 对pmv的影响 |
| 6.1.4 住区优化策略选择 |
| 6.2 夏热冬冷地区老旧小区绿地布局模式优化策略 |
| 6.2.1 广场使用围合式布局 |
| 6.2.2 景观乔木绿化覆盖率的控制 |
| 6.2.3 巷道绿植栽种 |
| 6.3 老旧小区绿化布局改造实验 |
| 6.3.1 实验条件的设置 |
| 6.3.2 微气候实验模拟结果 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 国内研究现状 |
| §1.2.2 国外研究现状 |
| §1.3 研究目的及意义 |
| §1.4 研究内容及技术路线 |
| §1.4.1 研究内容 |
| §1.4.2 技术路线 |
| 第二章 仓储房室内热环境实验测试研究 |
| §2.1 测试方法 |
| §2.1.1 测试环境 |
| §2.1.2 测试工况 |
| §2.1.3 问卷调查 |
| §2.1.4 实验流程 |
| §2.2 数据处理方法 |
| §2.3 本章小结 |
| 第三章 空调风扇联合运行下人体热反应研究 |
| §3.1 室内环境参数测试结果分析 |
| §3.2 人体热反应分析 |
| §3.2.1 环境因素影响程度的分析 |
| §3.2.2 热感觉 |
| §3.2.3 热舒适 |
| §3.2.4 风感觉 |
| §3.3 风速限值与人体主观热感觉预测模型 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 空调风扇联合运行下人体热舒适分析 |
| §4.1 人体对热环境反应的描述 |
| §4.1.1 热舒适方程 |
| §4.1.2 热舒适模型 |
| §4.2 人体热舒适分析 |
| §4.2.1 PMV-PPD指标 |
| §4.2.2 操作温度与热感觉的关系 |
| §4.2.3 中性温度与可接受温度范围 |
| §4.2.4 期望温度与中性温度的对比 |
| §4.3 热舒适与热感觉讨论 |
| §4.3.1 热舒适与热感觉的关系 |
| §4.3.2 与相关规范的比较 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 空调风扇联合运行下仓储房能耗研究 |
| §5.1 仓储房建筑能耗概述与室内热平衡方程 |
| §5.1.1 建筑能耗构成特点 |
| §5.1.2 室内热平衡方程 |
| §5.2 仓储房能耗模拟研究 |
| §5.2.1 Design Builder介绍 |
| §5.2.2 建筑模型 |
| §5.2.3 能耗模拟 |
| §5.3 基于热舒适的仓储房节能分析 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| §6.1 结论 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统规划国内外研究现状 |
| 1.2.2 可靠性国内外研究现状 |
| 1.2.3 需求响应国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究工作 |
| 第二章 基于双层规划的综合能源系统优化架构 |
| 2.1 综合能源系统的数学建模 |
| 2.1.1 能源设备建模 |
| 2.1.2 综合能源系统功率平衡矩阵建模 |
| 2.2 综合能源系统双层优化架构 |
| 2.2.1 双层规划模型逻辑流程 |
| 2.2.2 模型求解方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 计及供能可靠性的系统优化配置建模 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 供能可靠性指标 |
| 3.2.1 电能可靠性指标 |
| 3.2.2 热能可靠性指标 |
| 3.2.3 电能自给率指标 |
| 3.3 计及供能可靠性的优化配置数学模型 |
| 3.3.1 上层规划模型 |
| 3.3.2 下层运行模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例系统 |
| 3.4.2 配置结果分析 |
| 3.4.3 运行优化结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑需求响应的系统优化配置建模 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 综合需求响应模型 |
| 4.2.1 分时电价模型 |
| 4.2.2 电力需求响应模型 |
| 4.2.3 热力需求响应模型 |
| 4.3 运行性能评价指标 |
| 4.3.1 负荷差异率 |
| 4.3.2 综合效率 |
| 4.4 考虑需求响应的优化配置数学模型 |
| 4.4.1 上层规划模型 |
| 4.4.2 下层运行模型 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统 |
| 4.5.2 配置结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展状况 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 变风量空调系统 |
| 2.1 变风量空调系统的介绍 |
| 2.1.1 变风量空调系统的组成 |
| 2.1.2 变风量空调系统的分类 |
| 2.1.3 变风量空调系统的工作原理 |
| 2.1.4 变风量空调系统的优点 |
| 2.2 变风量空调系统的末端装置 |
| 2.2.1 末端装置简介 |
| 2.2.2 末端装置结构和分类 |
| 2.3 空调系统末端装置控制形式 |
| 2.4 实践平台的搭建 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 热舒适控制理论 |
| 3.1 热舒适指标简介 |
| 3.2 预测平均投票指标 |
| 3.3 热舒适度的主要影响因素 |
| 3.4 热舒适控制策略 |
| 3.4.1 传统温度控制 |
| 3.4.2 热舒适控制 |
| 3.5 热舒适控制变量的分析 |
| 3.6 热舒适控制的方式 |
| 3.6.1 间接控制 |
| 3.6.2 直接控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 热舒适度指标模型的预测与结果分析 |
| 4.1 RBF神经网络预测PMV指标 |
| 4.1.1 RBF神经网络 |
| 4.1.2 数据的获取与处理 |
| 4.1.3 RBF神经网络的建模与仿真 |
| 4.2 改进PSO-RBF网络预测热舒适指标 |
| 4.2.1 粒子群优化算法设计 |
| 4.2.2 粒子群算法(PSO)的改进 |
| 4.2.3 改进PSO-RBF网络的仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 改进PSO-BP算法变风量空调末端控制研究 |
| 5.1 变风量空调末端控制器设计 |
| 5.1.1 传统PID控制 |
| 5.1.2 BP-PID控制 |
| 5.1.3 粒子群优化BP神经网络PID控制 |
| 5.2 中央控制器设计 |
| 5.3 末端控制器设计 |
| 5.4 变风量空调系统建模 |
| 5.4.1 空调房间的数学模型建立 |
| 5.4.2 空调房间末端装置建模 |
| 5.5 仿真结果分析 |
| 5.5.1 仿真软件的介绍 |
| 5.5.2 空调系统的控制仿真 |
| 5.5.3 变风量空调系统的热舒适控制仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
