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PMV和PPD的Matlab计算程序实现

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简介：
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。

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  • PMV和PPD的Matlab计算程序实现
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    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。
     
  • 高精度的PMV-PPD程序
    优质
    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。
     
  • STAR-CCM+ PMV-PPD舒适性指标计算代码（Java）
    优质
    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。
     
  • 基于C++Builder 6开发PMV-PPD热舒适度评估算法文档.docx
    优质
    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。
     
  • 一款PMV计算工具。
    优质
    这是一款便捷实用的PMV（预测性热舒适模型）计算工具，帮助用户快速准确地评估环境条件下的热舒适度，适用于建筑、室内设计及人体工程学领域。 这是一款用于计算PMV的计算器，专为暖通行业人员设计，旨在创造更适宜人类居住的环境。
     
  • PMV热舒适_PMV计算_matlab实现_pmv_matlab_热环境评估
    优质
    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。
     
  • MATLAB代码实现的道路缓和曲线计算程序
    优质
    本程序利用MATLAB编写，旨在高效准确地进行道路缓和曲线的设计与计算。适用于交通工程领域的研究人员及工程师。 道路缓和曲线计算程序（用MATLAB编写）
     
  • 基于MATLAB的潮流计算程序实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言编写电力系统潮流计算程序，实现了牛顿拉夫逊法等算法的应用，用于分析和预测电力系统的运行状态与性能。 MATLAB实现潮流计算程序采用牛顿拉夫逊法的源代码。
     
  • EM算法的Matlab实现程序
    优质
    本程序为基于Matlab的EM（期望最大化）算法实现代码，适用于数据分析与统计学习中的参数估计问题。 基于高斯混合模型的EM算法程序是用MATLAB编写的。