MATLAB热舒适性评估工具箱：基于PMV-PPD模型的标准化实现

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了ISO 7730标准的PMV-PPD热舒适性评估模型。通过输入环境参数（温度、湿度、风速）和个人参数（代谢率、服装隔热值），系统自动计算热舒适指标，为建筑环境分析提供标准化工具。

详 情 说 明

基于PMV-PPD模型的热舒适性评估系统

项目介绍

本项目实现了ISO 7730标准中定义的PMV（预测平均投票）和PPD（预测不满意百分比）热舒适性指标计算。系统通过输入环境参数和个人参数，自动计算热舒适指标，并生成可视化分析报告。可应用于建筑环境评估、空调系统优化等领域，为室内环境质量评估提供科学依据。

功能特性

• 标准算法实现：完整实现ISO 7730标准中的PMV-PPD热平衡方程求解
• 参数标准化处理：内置环境参数标准化处理算法，确保输入数据有效性
• 智能舒适等级分类：基于计算结果自动进行热舒适等级分类（冷/稍冷/中性/稍热/热）
• 多模式计算支持：支持批量数据计算和单点实时评估两种模式
• 可视化分析：提供PMV-PPD关系曲线、参数敏感性分析、热舒适区域分布等多种图表
• 详细输出报告：除主要指标外，还输出热损失分量、服装表面温度等详细计算过程数据

使用方法

基本参数输入

系统需要输入以下核心参数：

• 环境参数：空气温度（-10~50℃）、相对湿度（0~100%）、风速（0~5m/s）
• 个人参数：代谢率（0.8~4.0 met）、服装隔热值（0.5~1.5 clo）
• 可选参数：平均辐射温度（默认等于空气温度）、外部做功热量（默认0）

输出结果

计算完成后系统提供：

• 主要指标：PMV值（-3~+3）、PPD值（5%~100%）
• 舒适性评估：热舒适等级分类、舒适区间判断
• 详细分析：热损失分量、服装表面温度等过程数据
• 可视化图表：多种分析图表辅助决策

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理批量数据计算

文件说明

主程序文件实现了系统的核心计算与调度功能，包括热舒适指标的核心算法求解、输入参数的验证与标准化处理、计算结果的分级分类评估，以及可视化分析图表的生成与输出。该文件整合了所有关键模块，提供单点计算和批量处理两种运行模式，确保用户能够灵活进行热舒适性评估分析。