主講人介紹:

Yeng Chai SOH，新加坡工程院院士、南洋理工大學教授、成都大學電子信息與電氣工程學院名譽院長。

Yeng Chai SOH獲得新西蘭坎特伯雷大學電氣與電子工程學士學位和澳大利亞紐卡斯爾大學控制工程博士學位。博士畢業后加入新加坡南洋理工大學，現任新加坡南洋理工大學電氣與電子工程學院教授。Soh教授的研究興趣主要是魯棒控制和估計、分散和分布式控制與優化、傳感器網絡和傳感器融合、人工智能及其在節能系統中的應用。他在相關領域發表了300多篇論文，獲得了多項國際和國家獎項。

主講內容簡介：

熱舒適的建筑室內環境對人類健康和工作效率至關重要。盡管大多數熱帶建筑都配備了空調和機械通風（ACMV）冷卻系統來調節室內環境，但居住者普遍抱怨熱不滿意。通過利用預測的熱狀態（冷不適/舒適/暖不適）作為ACMV系統的控制標準，預測乘員的熱舒適度可以有助于彌合這一差距。然而，現有的熱舒適性預測方法主要依賴于環境信息。人們設想，一種可能更簡單的方法是通過直接定量測量人體生理參數，因為身體反應是其周圍熱環境影響的直接后果。在這項研究中，我們研究了六個不同生理參數預測熱狀態的潛力，它們是：皮膚溫度、皮膚電導、脈搏率、血氧飽和度和收縮壓/舒張壓。進行了人體受試者實驗，在這六種生理反應和四種主觀反應（熱舒適性、熱偏好、濕度感、氣流感）與熱感覺調查一起記錄，同時改變熱條件。對所有生理、主觀和環境參數進行了全面的關系研究，以更清楚地了解人體的熱舒適性。引入一種稱為熱狀態指數（TSI）的指數來定量地表示熱舒適性。對所有六種生理和主觀反應的集體研究也揭示了這兩種反應的顯著性別差異。因此，對每個性別組進行了單獨的舒適度研究，我們開發了另一個TSI預測模型，稱為基于性別的預測熱狀態（GPTS）模型。研究了各參數的變化率和均方梯度等導數特征。基于已識別的潛在特征，GPTS模型對男性和女性的準確率分別為92.86%和94.29%。

時間：2024年5月21日（周二）14:00

地點：第十教學樓10110會議室

主辦部門：電子信息與電氣工程學院、科技處、人事處