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【成大讲坛】YengC hai SOH:基于生理传感的热舒适性预测建模

浏览:466 时间:2024年05月20日 18:52 字体:【

主讲人介绍:

Yeng Chai SOH,新加坡工程院院士、南洋理工大学教授、成都大学电子信息与电气工程学院名誉院长。

Yeng Chai SOH获得新西兰坎特伯雷大学电气与电子工程学士学位和澳大利亚纽卡斯尔大学控制工程博士学位。博士毕业后加入新加坡南洋理工大学,现任新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院教授。Soh教授的研究兴趣主要是鲁棒控制和估计、分散和分布式控制与优化、传感器网络和传感器融合、人工智能及其在节能系统中的应用。他在相关领域发表了300多篇论文,获得了多项国际和国家奖项。


主讲内容简介:

热舒适的建筑室内环境对人类健康和工作效率至关重要。尽管大多数热带建筑都配备了空调和机械通风(ACMV)冷却系统来调节室内环境,但居住者普遍抱怨热不满意。通过利用预测的热状态(冷不适/舒适/暖不适)作为ACMV系统的控制标准,预测乘员的热舒适度可以有助于弥合这一差距。然而,现有的热舒适性预测方法主要依赖于环境信息。人们设想,一种可能更简单的方法是通过直接定量测量人体生理参数,因为身体反应是其周围热环境影响的直接后果。在这项研究中,我们研究了六个不同生理参数预测热状态的潜力,它们是:皮肤温度、皮肤电导、脉搏率、血氧饱和度和收缩压/舒张压。进行了人体受试者实验,在这六种生理反应和四种主观反应(热舒适性、热偏好、湿度感、气流感)与热感觉调查一起记录,同时改变热条件。对所有生理、主观和环境参数进行了全面的关系研究,以更清楚地了解人体的热舒适性。引入一种称为热状态指数(TSI)的指数来定量地表示热舒适性。对所有六种生理和主观反应的集体研究也揭示了这两种反应的显著性别差异。因此,对每个性别组进行了单独的舒适度研究,我们开发了另一个TSI预测模型,称为基于性别的预测热状态(GPTS)模型。研究了各参数的变化率和均方梯度等导数特征。基于已识别的潜在特征,GPTS模型对男性和女性的准确率分别为92.86%和94.29%。



时间:2024年5月21日(周二)14:00


地点:第十教学楼10110会议室


主办部门:电子信息与电气工程学院、科技处、人事处

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