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基于C++Builder 6开发PMV-PPD热舒适度评估算法文档.docx

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本文档详述了使用C++Builder 6软件开发环境构建PMV-PPD热舒适度评估算法的过程与实现细节，为开发者提供技术指导和参考。 使用C++Builder 6编写算法来计算热舒适性PMV，并应用舒适性评价PPD。该算法适用于制冷行业及相关人体热舒适性分析产品的设计与研究。

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  • 基于C++Builder 6开发PMV-PPD热舒适度评估算法文档.docx
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    本文档详述了使用C++Builder 6软件开发环境构建PMV-PPD热舒适度评估算法的过程与实现细节，为开发者提供技术指导和参考。 使用C++Builder 6编写算法来计算热舒适性PMV，并应用舒适性评价PPD。该算法适用于制冷行业及相关人体热舒适性分析产品的设计与研究。
     
  • PMV热舒适_PMV计算_matlab实现_pmv_matlab_热环境评估
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    本资源提供了一套基于Matlab编程实现的PMV（Predicted Mean Vote）模型代码，用于预测人体在不同热环境下对温度的平均主观感受值。通过该工具，用户能够准确评估室内设计与建筑环境中的人体舒适度，并据此优化空间布局和温控系统的设计。 PMV的MATLAB程序用于计算热舒适评价指标pmv。
     
  • STAR-CCM+ PMV-PPD舒适性指标计算代码（Java）
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    这段简介可以描述为：STAR-CCM+ PMV-PPD舒适性指标计算代码是由Java语言编写的一套程序工具，专为利用STAR-CCM+软件分析环境舒适度设计。此代码能够高效地计算PMV（热感觉预测模型）和PPD（不满意百分比）等关键指标，帮助工程师与设计师优化室内空气品质及人体工学布局，适用于建筑、汽车等行业中的热舒适性研究与产品开发。 使用STAR-CCM+计算舒适性指标PMV-PPD的代码可以根据需求进行任意修改。
     
  • comfort.zip_sperling_sperling.m_列车_舒适度评估_评估标准
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    本研究探讨了在列车旅行中乘客舒适度的评估方法与标准，由Comfort.Zip和Sperling.Sperling合作完成，致力于提升铁路运输的整体体验。 列车运行舒适性评价程序包括UIC、ISO和SPERLING三种指标的主程序为comfort.m，请按步骤操作。
     
  • 高精度的PMV-PPD程序
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    简介：本程序基于ASHRAE标准开发，用于精确计算人体热舒适度，通过输入环境参数预测PMV（热感觉投票）及PPD（不满意百分比），助力建筑设计优化室内气候。 一个精确度很高的程序是用Matlab编写的。
     
  • PMV-PPD软件包方案
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    PMV-PPD软件包方案是一款集成了性能预测与设计优化功能的专业工具，广泛应用于建筑环境分析及节能建筑设计中。它通过精确计算人员热舒适度、空气品质和能耗等参数，帮助工程师和设计师做出更加科学合理的决策，从而提高建筑物的整体性能和居住体验。 VB复杂计算结合绘图功能的实用空调辐射温度舒适度衡量软件。
     
  • PMV和PPD的Matlab计算程序实现
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB的工具包，用于高效地计算PMV（predicted mean vote）和PPD（predicted percentage of dissatisfied），旨在改善室内热舒适度评估。 Matlab实现PMV和PPD计算程序的代码可以直接运行。
     
  • 摩托车骑行舒适性评估方法*(2004年)
    优质
    本文介绍了针对摩托车骑行者设计的一种系统化舒适性评估方法，旨在提高摩托车的人机工程学性能和用户体验。通过分析座椅、减震等关键因素对骑乘体验的影响，文章提出了一系列量化评价指标及优化建议，为制造商提供理论指导和技术支持。 通过对ISO2631、GB4970-96、GB7927-87等相关标准的研究，并结合人体感受特性曲线，我们提出了摩托车乘骑舒适性的两种评价方法：客观评价法与主观评价法。其中，客观评价法的指标采用加权加速度均方根值来定量评估乘骑舒适性；而主观评价法则基于大量实测人员的反馈进行统计分析，提供相对直观的感受评定。这两种方法结合使用，能够对摩托车乘骑舒适性进行全面和系统的评价。
     
  • C++Builder 6
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    C++Builder 6是Borland公司推出的一款用于快速开发Windows应用程序的集成开发环境（IDE），支持C++语言和可视化组件库(VCL)，帮助开发者高效创建高性能的应用程序。 使用C++Builder 6进行学习时，请注意安装包运行后如果没有正确安装，记得手动移动文件夹，并且在Windows 10系统上需要对兼容性做一些调整。
     
  • 评估云模型的文档.docx
    优质
    本文档深入探讨了云模型评估方法，涵盖性能指标、安全性和用户满意度等多个方面，为优化云计算服务提供参考和指导。 本段落提出了一种基于云模型的评价方法，适用于处理不确定性因素的评估问题。通过实验验证了该方法的有效性，并与其他评价方法进行了对比分析，证明其优越性。此方法在金融、环境、医疗等多个领域具有广泛的应用前景和潜力。