预测平均评价，PMV、PPD计算程序

资 源 简 介

预测平均评价，PMV、PPD计算程序

详 情 说 明

预测平均评价（PMV）和预测不满意百分比（PPD）是国际标准化组织ISO 7730标准中定义的用于评估室内环境热舒适性的重要指标。PMV通过综合考虑空气温度、辐射温度、空气流速、相对湿度、人体活动水平和服装热阻六个参数，预测人们对该环境的平均热感觉投票。而PPD则量化了可能感到不舒适的人群比例。

该MATLAB程序实现了PMV和PPD的精确计算。程序首先需要输入六个关键参数：环境温度、平均辐射温度、空气流速、相对湿度、新陈代谢率以及服装热阻。然后基于Fanger教授提出的热平衡方程，通过迭代计算人体皮肤温度和汗液蒸发热损失，最终得出PMV值，其范围通常为-3（冷）到+3（热）之间，0表示热中性状态。根据PMV结果，程序进一步计算PPD值，即使PMV为0（最佳热中性状态），PPD也有5%的基础值，因为总会有部分人群对任何环境条件感到不适。

该MATLAB实现考虑了所有ISO标准规定的计算细节，包括在不同参数条件下的边界条件处理，确保计算结果符合国际标准要求。程序输出包括PMV值、PPD百分比以及对应的热感觉描述，为建筑环境设计和HVAC系统评估提供了科学依据。