汽车亚稳态热环境测试与驾驶员热舒适评价

章明超，邹佳庆，周 健，邹 钺

（1.东华大学环境科学与工程学院，上海201620；2.上汽集团技术中心，上海201804）

汽车热舒适性一方面会直接影响驾驶员的行车安全，另一方面，还会严重影响汽车的能耗，对于电动汽车，甚至影响其续驶里程。汽车热舒适性已经成为车主、汽车厂商和研究人员的重要关注点。

研究人员对汽车热舒适性的研究主要集中在冷却或升温的瞬态过程。在早期汽车空调开发中，一方面，由于汽车气密性和空调性能的不足，汽车短时间内难以达到热舒适性要求；另一方面，乘员对汽车热舒适性的期望主要是缩短冷却或升温时间，因此，汽车测试规范主要强调汽车空调冷却、升温的瞬态过程。随着汽车设计和空调性能的优化，大部分汽车都能在较短的时间内完成冷却或升温的瞬态过程。ZHOU Xiaojie 等的研究表明，车内空气温度在空调系统开启后的15 min内迅速下降，在2 h 后汽车的热环境也没有达到稳定状态。因此，大部分汽车行程的主要过程并不是冷却、升温的瞬态过程或稳定过程，而是处于瞬态和稳态之间的中间过程。该过程的车内环境参数变化比较缓慢，人体短时间内不会因温度变化而产生不舒适感，同时也不是温度基本恒定的稳态过程，本文将这种中间过程称为亚稳态过程。该过程中的空气温度最大变化率小于1.5 ℃/min，此时使用PMV 指标评价汽车热舒适性具有较高的准确性。空气温度最大变化率如式（1）所示。

计算空气温度变化率时，取1 min 为间隔，即计算每分钟内空气温度变化，取其中最大值则为空气温度最大变化率。当车内空气温度最大变化率低于1.5 ℃/min 时则认为汽车处于亚稳态热环境。据统计，大部分汽车行程都超过15 min，长时间驾驶的情况也很普遍，比如大城市通勤、交通堵塞、长途驾驶和汽车驾驶员等，因此，汽车热环境大部分时间处于亚稳态。

汽车热舒适的研究方法包括数值模拟、暖体假人测量和传感器测量等。数值模拟采用计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）来模拟汽车乘员舱热流场从而获得环境参数。暖体假人可以模拟真实人体结构并测量人体多个位置的环境参数。但是，数值模拟的可信度需要试验验证，暖体假人价格昂贵、安装复杂，这些方法的不足都限制了其工程实用性。相对于汽车，建筑中的热舒适性研究方法已经较为成熟，采用标准的热舒适测量仪器测量得到环境参数，使用PMV 指标即可评价热舒适性，该评价方法已被收录到标准中并被广泛使用。本文将建筑中成熟的测试方法运用到汽车热环境的简化测试中，并使用PMV 来预测驾驶员整体热感觉。PMV 指标是基于稳态均匀热环境而提出的，用于汽车瞬态不均匀热环境时会产生较大误差，但使用PMV 指标仍具有较大的价值和意义。一方面，汽车亚稳态热环境不均匀性并无瞬态时显著，使用PMV 指标评价热舒适性仍具有较高的准确性，另一方面，相对于使用等效温度评价（通常通过暖体假人测量得到），该方法能够较大地简化测试的复杂度。

PMV 在评价稍偏离热中性下热环境的热舒适性时，仍然会存在误差，针对该误差较为主流和权威的解释为热适应性。基于热适应理论，研究人员提出了许多修正模型，其中运用较为广泛的有FANGER 等提出的基于期望因子修正的ePMV模型和YAO Runming 等建立的以黑箱理论为基础的aPMV 模型。虽然这些修正模型主要用于建筑行业，但是汽车热环境中同样存在热适应性。

综上所述，研究人员对汽车热舒适性的研究主要集中在瞬态过程，然而实际行车过程中，尤其在长时间驾驶情况下，汽车热环境更多的是处于亚稳态过程，而对汽车亚稳态热环境下热舒适性的研究却不多见。借鉴建筑中成熟的测试系统对汽车亚稳态热环境进行简化测试，对汽车驾驶员热感觉进行预测并与主观调查得到的实际热感觉进行对比，针对预测误差，通过热适应性理论来修正预测结果，并研究汽车热适应性在不同季节的表现。本文为汽车亚稳态热环境的简化测试和驾驶员的热感觉预测与修正提供了参考。

1 试验方案

1.1 试验介绍

本试验分3 个季节进行，分别是夏季、冬季、过渡季节（秋季）。因为驾驶员在不同季节中对汽车热环境期望不一样，所以不同季节汽车亚稳态热环境评价结果也会存在差异，需要研究季节差异性。夏季试验于6 月进行，秋季试验于11 月进行，冬季试验于1 月进行。各季节试验时间的选取是根据气象划分法为依据，因此都具有季节代表性。各季节试验都在东华大学室外停车场进行，试验时间都集中在10 点到15 点之间。各季节试验工况详细参数见表1。

表1 各季节试验工况

按照美国暖通空调工程师协会标准ASHRAE 55—2010对车内3 个高度（1.1 m，0.6 m，0.1 m）的环境参数进行测量，分别对应于头部、胸腹部和脚部，确保仪器安放位置能够代表3 个部位环境参数的特点。比如受试者头部和脚部基本不会受到太阳直射，太阳直射主要集中在躯干和大腿部分，因此黑球温度探头的安放位置应基本能体现太阳辐射对受试者三类部位的影响，测点位置如图1所示。试验仪器布置在汽车副驾驶，受试者坐在驾驶位置，试验方案的前提是主、副驾驶位置热环境完全相同，但汽车乘员舱内热环境为高度非均匀热环境，由于太阳辐射、风口设置等原因，主、副驾驶位置热环境并不相同。因此，每次试验前都会调整汽车朝向正对太阳使主、副驾驶位置受到的太阳辐射相同。夏季太阳辐射比较稳定，基本可保证每组试验受试者受到相同太阳辐射；秋季太阳辐射不是非常稳定，会受到云层的干扰，保证受试者受到近似相同的太阳辐射；冬季太阳辐射较少，为了保证每组受试者测试环境近似相同，直接在没有阳光照射的情况下测量。此外，测量同时调整汽车空调出风口，开启空调同步温控功能，保证主、副驾驶位置温控一致。由于汽车热环境仍然具有非均匀性，因此，有必要进行预试验先对汽车主、副驾驶位置热环境进行测量，并讨论其差别大小，测量季节选择夏季，测点位置选择头部位置。

图1 仪器测点位置

1.2 客观测量

本试验采用标准热舒适测量仪器，一组完整的热舒适度测试系统只需3 个探头即可测量出4 个环境参数，即微风速探头、黑球温度探头和相对湿度探头。为了比较主、副驾驶位置热环境差异，预试验时，在主、副驾驶头部位置布置测点测量4 个环境参数，并取服装热阻为0.110 m·K/W，活动水平为1.2 met，计算出主、副驾驶PMV。测量时间为90 min，测量次数为3 次。正式试验时，由于汽车空间较小，仅使用1 个相对湿度探头即可，微风速仪和黑球温度探头分别布置在头部、胸腹部、脚部3 个位置，如图2 所示。试验时，仪器放置在副驾驶测量环境参数，同时受试者坐在主驾驶进行问卷调查，问卷调查员坐在汽车后排记录结果。各测量仪器的技术参数见表2，所有这些参数的测量都满足了BS EN ISO 7726-2001中的最高要求。通过表格统计受试者服装热阻和活动水平，预先输入这两个个人参数后，仪器会自动采集4 个环境参数，采集频率为10 Hz，每1 min 计算一次PMV 等热舒适指数。

图2 车内测试仪器布置

表2 测量仪器的技术参数

其中，黑球温度探头直径为150 mm，其响应时间一般在20～30 min，即该黑球温度在20～30 min内才可以追踪到辐射温度变化的90%。建筑内辐射温度一般相对稳定，黑球温度探头能够较准确地测量平均辐射温度。但是，在汽车中，辐射温度波动较大，使用该黑球温度会产生一定的误差。在设计黑球温度探头的过程中，一方面应该增大黑球温度直径，这样可以减小风速和空气温度测量效应而增大平均辐射温度的测量准确度；另一方面，黑球温度直径过大又会导致响应时间的变长，这两个要求是相互冲突的，所以需要找出平衡点，一般公认的黑球温度探头直径为150 mm。因此，本试验仍使用标准的黑球温度探头来测量亚稳态热环境下的平均辐射温度。此外，黑球温度探头用来分析其全球空间内的平均辐射温度，对于头部、脚部等大部分暴露在空气中的部位，该测量方法较为准确。然而，对于躯干和大腿等大面积与座椅接触的部位，黑球温度接收到的辐射具有明显的方向性，因此，在分析这些部位的平均辐射温度时会有一定的误差，所以应该避免选取这些部位作为整体热感觉的测量代表点。

1.3 主观调查

根据EN ISO 14505-3-2006，至少需要8 位人员进行热舒适性评价，因此本试验夏季有12 位受试者，秋季有19 位受试者，冬季有14 位受试者参与测试，受试者均为东华大学学生。不同季节的基本信息见表3～5。

表3 夏季受试者基本信息

表4 秋季受试者基本信息

由表3～5 可知，各季节受试者年龄、身高、体重及BMI的统计指标都较为接近，所以不存在个体间的显著差异，这与选择的群体全部为东华大学学生有关。

表5 冬季受试者基本信息

受试者的服装热阻根据ISO 7730规定的表格确定，成套服装热阻可以通过单件服装热阻求得：

式中：为成套服装热阻，m·K/W；为单件服装热阻，m·K/W；为第件单件服装；为单件服装数量。

由于躯干会大面积接触到汽车座椅及靠背，所以需要考虑其附加热阻，根据标准ISO 7730，取附加热阻为0.023 m·K/W。统计得到各季节人员服装热阻值见表6。

表6 各季节人员服装热阻值 m2·K/W

因为驾驶员在实际驾驶过程中新陈代谢率要明显大于静坐状态，所以出于对安全性的考虑，没有进行驾驶测试。本试验要求受试者在试验时做一些任务（比如心算）以保证受试者的精力处于集中状态，从而模拟真实驾驶过程，根据热环境的人类工效学标准ISO 7730中的参考值，将此时的人体代谢率取为1.2 met。

本试验采用的是EN ISO 14505-3-2006中的7 点热感觉指标，见表7。试验前，为了让受试者熟悉该评价尺度，会提供一些颜色和热感觉的词语（如黄色、暖和等），并让他们根据该7 点热感觉指标进行打分以达到熟悉热感觉尺度的目的，试验时，每3 min 进行一次热感觉调查并让受试者选出最能代表他们当时热感觉的词语。

表7 七点热感觉指标

1.4 试验流程

在夏季进行预试验来研究主、副驾驶位置热环境差异，即在主、副驾驶头部位置布置测点测量环境参数。试验开始20 min前，打开空调，让汽车经过降温的瞬态过程而进入亚稳态过程，即空气温度变化率峰值低于1.5 ℃/min。空气温度变化率可以通过软件采集的数据来实时监测。夏季开启制冷模式，车内空调设定温度为20 ℃，实际空气温度以仪器测量为准，夏季空调设定温度每15 min 提高1 ℃，试验持续90 min，预试验测量次数为3 次。正式试验时，受试者提前40 min到达休息室，让他们先了解试验目的，然后采集基本信息（年龄、身高、体重和服装热阻），最后在休息室内静坐休息30 min 并熟悉主观调查问卷（如根据7 点热感觉指标来给词语打分）。夏季休息室内的空气温度一直保持在（25±2）℃，相对湿度保持在（50±10）%；秋季休息室内的空气温度一直保持在（21±2）℃，相对湿度保持在（50±10）%；冬季休息室内的空气温度一直保持在（16±2）℃，相对湿度保持在（50±10）%，各季节休息室都一直维持在稳定的中性热环境。试验开始20 min前，打开空调，让汽车进入亚稳态过程。夏季开启制冷模式，具体流程与预试验一致；秋季由于辐射，汽车内温度还是比较高，先开启制冷模式，初始空调设定温度为20 ℃。由于秋季车外热负荷较小，车内温度变化过于缓慢，为了获得一个有效的温度范围，设定温度改为每6 min 提高1 ℃。试验过程中发现制冷后车内空气温度难以上升，因此在30 min 时开启制热模式，空调温度设定为20 ℃，每6 min 提高1 ℃；冬季则打开制热模式，空调温度设定为16 ℃，设定温度每6 min 提高1 ℃。上述空调设定温度及其变化时间都是根据车外热环境进行调整后的结果，目的是保证车内热环境处于亚稳态的同时能有一个有效的温度范围。由于休息室离试验场地较近，可以避免受试者受到外界环境的干扰。受试者进入汽车前，研究者会询问受试者当时的热感觉，以保证每组受试者进入汽车前有相同的热感觉，并保证当时车内热环境处于相对一致的状态。试验开始时，受试者进入汽车，坐在主驾驶模拟驾车。每3 min 进行一次热感觉调查，问卷调查员坐在汽车后排记录结果并观察测量数据，以保证实际空气温度最大变化率不超过1.5 ℃/min。

2 试验结果

2.1 乘员舱热环境

预试验中，夏季主、副驾驶头部空气温度测量结果如图3 所示。由图可知，由于汽车热环境的不均匀性，汽车主、副驾驶头部空气温度存在一定差异，但是两者之间的差值并不显著，平均差值为1 ℃，差值基本都小于3 ℃。

图3 夏季主、副驾驶头部空气温度测量结果

计算夏季主、副驾驶头部位置的PMV，如图4所示。由图可知，主、副驾驶头部位置的PMV 也存在一定差异，其中，平均差值为0.27，差值基本都小于1。由图3～4 可知，汽车在亚稳态热环境下，主、副驾驶位置热环境差异较小，能够满足工程要求。

图4 夏季主、副驾驶头部位置的PMV

夏季试验中，车内空气温度测量结果如图5 所示。由图可知，各部位空气温度与空调设定温度有一定差距，这是因为车外热负荷较大，车内空气温度难以达到设定值，其中胸腹部空气温度与设定温度较为接近，直吹头部会因为吹风感太强导致不舒适，所以出风方向选择为胸腹部方向。随着空调设定温度的升高，头部、胸腹部和脚部的空气温度都逐渐升高，在90 min 内，头部温度变化最大约为13 ℃，空气温度最大变化率为1.03 ℃/min，车内热环境处于亚稳态。

图5 夏季车内空气温度测量结果

秋季试验中，车内空气温度测量结果如图6 所示。由图可知，制冷阶段，各部位空气温度与空调设定温度较为接近，这是因为秋季车外热负荷较小，车内空气温度可以达到空调设定温度值且难以进一步升高，制热阶段，车内空气温度会进一步升高。随着设定温度的升高，头部、胸腹部和脚部空气温度都逐渐升高，和夏季一致，在60 min内，头部温度变化最大约为10 ℃，空气温度最大变化率为0.31 ℃/min，车内热环境处于亚稳态。

图6 秋季车内空气温度测量结果

冬季试验中，车内空气温度测量结果如图7 所示。由图可知，各部位空气温度与设定温度较为接近，空调初始设定温度为16 ℃，这是为了避免车内空气温度升高过快。随着设定温度的升高，头部、胸腹部和脚部的空气温度都逐渐升高，脚部上升最快，这是由于冬季吹暖风主要从脚部吹出，在60 min 内，脚部温度变化最大约为14 ℃，空气温度最大变化率为0.62 ℃/min，车内热环境处于亚稳态。

图7 冬季车内空气温度测量结果

2.2 整体热感觉的测量代表点

由2.1 节可知，各季节汽车乘员舱的空气温度变化都较缓慢，空气温度最大变化率都低于1.5 ℃/min，可以视为亚稳态热环境。但是，乘员舱内还存在一定的垂直温差，头部、胸腹部和脚部哪个位置更适合作为整体热感觉测量代表点还需要研究。在夏季主观试验中，仅对受试者进行了整体热感觉的调查，但在秋、冬试验中，补充了对受试者局部热感觉的调查，分别对3 个位置的热感觉与整体热感觉作相关性分析，得出局部热感觉与整体热感觉的相关系数（，）。计算公式如式（3）所示。

式中：为局部热感觉；为整体热感觉；为身体第部位；为样本数量。

用式（3）计算得到头部、胸腹部和脚部的热感觉与整体热感觉之间的相关系数，见表8。

表8 整体与局部热感觉的相关系数

由表8 可知，总体上，头部的热感觉与整体热感觉相关性最高，所以可以选择头部作为整体热感觉的测量代表点。需要指出，大多数情况下，车舱内人体头部的位置被车舱部件遮挡，几乎不受太阳辐射的直射影响，而在晴朗天气下，车舱内一般都是头部以下的部位会受到太阳辐射的影响，但是相对于裸露的头颈部，头颈部以下的部位被服装遮挡，太阳直射的影响会削弱，此时头部仍可作为整体热感觉的测量代表点。

2.3 整体热感觉预测

根据2.2 节分析，本文选择头部位置为整体热感觉的代表点，并使用PMV 指标来预测整体热感觉， 将预测的结果与热感觉投票（Thermal Sensation Votes，TSV）的结果进行比较。由于需要将受试者的TSV进行平均从而降低主观性，所以需要保证受试者处于同一热工况下，而除了空气温度，辐射温度和风速也会影响人体热感觉，所以使用操作温度来代替空气温度以保证受试者处于同一热工况。ASHRAE 55—2010中对操作温度的定义为：在一个假想的具有均匀温度的黑色外壳内产生的对流和辐射换热之和应等于实际情况下非均匀环境中的换热量，该温度被称为操作温度。操作温度可以反映空气温度和平均辐射温度的综合效应。由于换热系数较为复杂，ASHRAE 55—2010给出了不同风速下操作温度的经验公式为：

式中：为操作温度，℃；为随风速变化的函数（表9）；为空气温度，℃；为平均辐射温度，℃。

表9 A与风速V的关系

根据温度频率法（Bin 法），以操作温度每1 ℃为间隔，得到PMV 与整体热感觉和操作温度的线性回归方程并绘制成图。夏季预测结果如图8 所示。由图可知，当PMV 处于-0.5～0.5 时，预测结果与热感觉投票TSV的误差较小，当热环境偏离中性时，PMV 会过高地估计热不舒适性，这是由于夏季人对热环境形成了适应性。

图8 夏季车内PMV与TSV的对比曲线

PMV 和TSV 与的线性回归方程如式（5）～（6）所示。

式中：R为线性回归决定系数。

此处的中性温度是指TSV 取0 时的环境温度。PMV 预测的中性温度为28.1 ℃，TSV 实际的中性温度为28.2 ℃，两者近似相等，表明PMV 在热环境处于中性时能较好地预测整体热感觉。

秋季预测结果如图9 所示，由图可知，在秋季，PMV能较好地预测整体热感觉。

图9 秋季车内PMV与TSV的对比曲线

PMV 和TSV 与的线性回归方程如式（7）～（8）所示。

PMV 预测的中性温度为22.2 ℃，TSV 实际的中性温度为22.0 ℃，两者近似相等。

冬季的预测结果如图10 所示，由图可知，当车内热环境偏冷时，PMV 会过高地估计不舒适性，这是因为冬季人对冷环境形成了适应性。当温度继续升高时，受试者的热感觉反而比测量值PMV 大，这是因为人穿的服装热阻较大，对偏热环境产生脱适应的现象。由于冬季主要为冷环境，所以对偏冷环境进行修正。

图10 冬季车内PMV与TSV的对比曲线

PMV 和TSV 与的线性回归方程如式（9）～（11）所示：

PMV 预测的中性温度为19.3 ℃，TSV 实际的中性温度为19.0 ℃，两者近似相等。

2.4 修正PMV模型

由2.3 节可知，尽管PMV 可以作为预测汽车整体热舒适性的指标，但会产生一些误差，尤其是在夏季和冬季，其中主要的误差来源于热适应性。基于热适应理论，研究人员提出了许多修正模型，其中运用较为广泛的有ePMV 模型和aPMV 模型。本文分别使用ePMV模型和aPMV模型来修正PMV模型。两个模型对应的公式如下：

式中：为期望因子；为自适应系数。

可以通过最小二乘法来求解期望因子和自适应系数，求解公式为：

由式（14）和式（15）求出的结果见表10，由表可知，计算得到的期望因子与FANGER 等推荐的0.7～0.9 并不相同，期望因子由温暖气候占全年时长和空调在该地区普及程度决定，但是中国幅员辽阔，不同地域的气候和空调使用频率都相差很大，因此，该推荐值并不完全适用于中国各地域各季节。JI 等在上海夏季的自然通风建筑现场测试中得到的期望因子为0.64，与本文夏季计算值相等。在GB/T 50785—2012中，对夏热冬冷地区推荐的自适应系数PMV≥0 时为0.21，PMV＜0 时为-0.49，本文计算值与标准推荐值较为接近。本文期望因子和自适应系数是基于现有试验数据计算而来，虽然与标准推荐值较为接近，但是不同地区的车辆能否借用还需要进一步验证。

表10 夏冬季节修正系数

将得到的期望因子和自适应系数分别代入模型，如图11～12所示。

图11 夏季修正PMV与TSV的对比曲线

图12 冬季修正PMV与TSV的对比曲线

由图11～12 可知，ePMV 模型和aPMV 模型都能提高预测的准确性，为了比较预测的准确性，采用平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和绝对误差的标准差（Standard Deviation，SD）来衡量预测的准确性和稳定性。MAE 和SD 的计算公式为：

式中：TSV为各种预测热感觉；TSV为实际热感觉；为第个样本；为样本数量。

MAE 越小则预测越准确，SD 越小则预测的稳定性越高。分别用MAE 和SD 来评价PMV 模型、ePMV 模型和aPMV 模型预测的误差，见表11。由表可知，两个修正模型都能显著提高预测的准确性和稳定性，但aPMV 模型有过度修正的倾向，ePMV具有最高的预测准确性和稳定性。

表11 各模型预测误差比较

3 结论

本文通过对亚稳态热环境进行现场测试，研究了汽车亚稳态热环境下驾驶员的热舒适性，并分析了其在夏季、冬季和过渡季节（秋季）下的表现，主要结论如下。

（1）汽车主、副驾驶位置热环境差异较小，能够满足试验前提。随着空调设定温度的升高，车内空气温度逐渐上升，但速度较为缓慢，空气温度最大变化率都低于1.5 ℃/min，各季节汽车乘员舱热环境都处于亚稳态。

（2）头部热感觉与整体热感觉的相关系数最高，胸部次之，脚部最低，秋季分别为0.91、0.94和0.78，冬季分别为0.87、0.80 和0.79。因此，汽车亚稳态热环境下头部可作为整体热感觉的测量代表点。

（3）各季节PMV 和TSV 关于操作温度的线性回归拟合程度都很高，都为0.9 以上。夏季PMV和TSV 得到的中性温度分别为28.1 ℃和28.2 ℃，但在偏热环境下PMV 会高估热不舒适性；秋季PMV 和TSV 得到的中性温度分别为22.2 ℃和22.0 ℃，PMV 能够较好地预测整体热感觉；冬季PMV 和TSV 得到的中性温度分别为19.3 ℃和19.0 ℃，在偏冷环境下高估了热不舒适性，偏热环境下低估了热不舒适性。

（4）PMV 会高估热不舒适性，主要原因是人对环境的热适应性，通过使用期望因子和自适应系数来修正PMV，得到夏季期望因子为0.64，冬季为0.71，夏季自适应系数为0.25，冬季为-0.52。计算值与参考值相差较小，修正后的模型能提高预测的准确性和稳定性，为热适应性在汽车领域的运用提供了参考，但不同地区的车辆能否借用该结论还需要进一步验证。

（5）本文指出了车内热环境大部分时间处于亚稳态，并针对亚稳态热环境提供了简化的测试方案，为汽车亚稳态热环境下驾驶员热舒适性预测和修正提供了参考。