战斗机驾驶舱环境热舒适性仿真与优化

刘钟琦，胡旭阳，罗海宁，王晓明，董素君，*

1.北京航空航天大学 航空科学与工程学院，北京 100191

2.航空工业成都飞机设计研究所，成都 610091

战斗机驾驶舱环境热舒适性是保障飞行员人机工效，确保战斗机发挥最佳作战性能的重要因素［1］。战斗机驾驶舱热载荷主要来源于舱外气动热、舱内仪表设备、人体散热，以及透过大面积玻璃舱盖的太阳辐射热。因舱内空间狭小，并受仪表设备安装操作空间及弹射救生通道的限制，战斗机驾驶舱一般采用前仪表盘、两侧面板、脚部、舱盖四周等多路组合送风方式，以保证足够的送风流量，同时满足大热载荷冷却及舱盖玻璃除雾需求。但是，由于多路送风相互影响很大，导致舱内气流组织难以协调，人体周围流场和温度场极度不均匀，夏季热、冬季冷的极度不舒适性问题仍比较严重［2］。

简单来说，人体热舒适性影响因素主要包括环境因素和人体因素。其中，环境因素主要包括周围空气的温度、湿度、流速，以及周围环境对人体的平均辐射温度；人体因素主要包括人体的代谢产热量和衣着热阻等。人在环境中的冷热感觉是这六大因素对人体共同作用的结果［3］。基于上述假设，利用集总参数方法建立建筑房间内人体舒适性方程，并结合人的总体热舒适性主观评价实验数据采用概率统计方法获得的预期平均投票数（PMV）、预测不满意百分数（PPD）热舒适性标准得到广泛认可和使用［4］。

目前，有关飞机座舱内环境热舒适性问题研究，主要采用计算流体力学（CFD）数值模拟方法获得一定气流组织设计方案下舱内空气流场和温度场，然后以PMV-PPD 热舒适性、气流组织评价指标为优化目标，对送风口位置、送风流量、送风角度、送风温度等气流组织设计变量开展一定优化设计［5-6］。Kuznetz［7］首先研究了飞行员周围气流速度对人体热舒适的影响，建立了战斗机驾驶舱送风速度标准。林国华等［8］基于战斗机包括驾驶员、座椅、仪表板在内的复杂三维座舱的速度场和温度场数值模拟结果，详细论述了其气流组织特点和主要影响因素。沈海峰和袁修干［9］研究了座舱气动热及供风边界条件模型，并在此基础上建立了歼击机座舱流场和温度场数值仿真平台。

考虑到多路送风流量及气流组织相互影响关系复杂，很难获得响应面简化模型，遗传优化算法表现出较好的适应性。Xue等［10］、Pang等［11］分别采用遗传算法对旅客机座舱气流组织开展一定优化设计，有效地提高客舱内乘客热舒适性。Liu等［12］综合利 用CFD 开源代 码Open-FOAM和遗传优化算法，开发了旅客机座舱气流组织逆向优化设计平台，并得到一定推广应用。

但是，PMV-PPD 实际上是建筑房间内人体整体热舒适性评价指标。它虽然可推广应用到旅客机相对均匀稳定的座舱环境［13-15］，但针对拥有极度不均匀流场温度场以及强烈太阳辐射热的战斗机驾驶舱环境却难以适用。为此，战斗机驾驶舱气流组织热舒适性优化问题仍未得到有效解决。

2009年，Zhang等［16-18］针对汽车乘员舱非稳态、不均匀热环境的特点，基于人体皮肤温度、内部核心温度等生理参数，结合大量稳态及瞬态试验过程人体主观评价结果，利用统计学方法提出了新型Berkely 热舒适模型。该模型主要由局部热感受、局部热舒适、整体热感受、整体热舒适4 个模型组成，充分体现了人体不同部位热舒适性受周围局部环境影响，以及全身整体热舒适性与局部热舒适性相互影响关系，能够较好地适应战斗机驾驶舱极度不均匀热环境［19-20］。

因为人体具有一定的生理热调节功能，使其与环境之间热量传递存在复杂的内外耦合关系［21］，为此，Berkeley 热舒适模型所需人体生理参数可以通过人体生理热调节模型与周围环境CFD 联合仿真方法获得。其中，人体生理热调节模型以Fiala等［22］提出的最为著名，它是将人体按不同部位划分为15 个区域，每个区域不仅考虑皮肤和肌肉间被动传热过程，还考虑了人体血液流动及血管舒缩、肌肉颤抖、出汗等主动调控功能，能够实现非均匀、非稳态环境条件下人体温度调节过程数值模拟功能。美国ThermoAnalytics 公司出产的TAITherm 专业热设计软件人体热舒适性计算模块包含了Fiala 人体生理热调节模型及Berkeley 热舒适性计算模型，支持用户通过在热环境中设置虚拟假人方式，计算并输出该环境下人体主要生理参数及Berkeley 热舒适性值。

本文以某战斗驾驶舱环境热舒适性为研究对象，利用STAR-CCM+、TAITherm 2 个软件联合仿真功能，以人体热舒适性为指标，采用遗传算法（GA）对多个送风口流量分配进行一定优化设计，在总流量一定的情况下提高驾驶员整体热舒适性。其中，STAR-CCM+软件用于驾驶舱内气流组织数值仿真，TAITherm 软件用于Fiala 人体生理模型数值仿真、Berkeley 热舒适评价指标计算。

1 舱内热环境数值仿真分析

1.1 几何模型与网格划分

某双座战斗机前、后2 个驾驶舱由中间仪表设备隔开，相互气流组织影响较小，主要以前舱为例进行说明。

驾驶舱三维几何模型和送风口布置情况如图1 所示，主要包括固定在仪表盘上的左右对称的胸前喷头、人体臂部两侧喷头、头部两侧多孔喷管、小腿两侧多孔喷管、舱盖玻璃四周由1 段环形、2 段直管道组成的多孔除雾喷管。排风口位于后舱，前舱气流最终由座位后上方流向后舱。

图1 驾驶舱三维几何模型与送风口示意图Fig.1 Schematic diagram of cockpit geometry model and air supply outlet

采用非结构化六边形网格划分结果如图2 所示。在送风口速度变化较大区域以及人体表面对流换热计算精度要求较高区域实施网格加密，网格尺寸分别减小到基本网格尺的1.5%、3.0%。最终，经过网格独立性测试对比，确定基本网格尺寸为0.03 m，网格数量约160万，人体表面y+<30，满足k-ε 标准湍流模型计算需求。

图2 驾驶舱非结构网格模型Fig.2 Cockpit unstructured mesh model

1.2 设计工况及参数设置

选取飞行高度H=10 km、马赫数Ma=0.9的巡航飞行工况为设计工况。按舱外气流附面层恢复温度［23］，将舱盖设置为16.5 ℃等温边界。按设备发热量及人体坐姿工作基础代谢热，将舱内设备、人体表面分别设置为90、58 W/m2等热流边界；其他固体壁面设置为绝热边界。

所有供风口为速度边界，排风口为自由出口。各送风口初始设计流量如表1 所示，送风温度为16 ℃。其中舱盖玻璃除雾喷管中，根据开孔数量确定环形喷管流量为直筒段喷管流量的2倍。

表1 各送风口初始设计流量Table 1 Initial design flow of each air supply outlet

开启太阳射线跟踪算法计算太阳辐射，选取时间为夏季6 月21 日13：00，空间上飞机位于北京上空。舱盖透射率为0.5、吸收率为0.3；舱内设备及结构表面吸收率为0.3；飞行员服装的吸收率为0.3。

忽略自然对流影响，采用基于压力求解器和Realizable k-ε 湍流模型，能量方程残差收敛指标设为10-6，最大迭代次数10 000步。

1.3 仿真结果分析

1.3.1 流场

各送风口流线如图3 所示，从中可以看出：

图3 驾驶舱内各送风口气流轨迹图Fig.3 Airflow trajectory diagram in cockpit

1）胸前喷头送风气流首先接触人体腹部，流经人体胸部向上运行。然后，一小部分从人体头部两边流向后舱，大部分受头部与上臂两侧送风影响转向前方，并在人体前方中轴切面形成较大的漩涡，最后从座椅下部流向后舱。

2）头部多孔喷管与臂部喷头送风气流大部分受除雾气流携带，围绕人体周围在横截面形成较大漩涡，具有较好的冷却效果，最后从头部两边流向后舱。

3）小腿两侧多孔喷管送风气流大部分向上运行，对人体脚部、小腿、设备具有较好冷却效果。该送风速度较大，气流继续上升后向人体前胸发生旋转，也会对人体起到一定冷却作用。同时，小腿两侧送风气流上升过程与前胸送风回流过程正好相反，可以起到抑制前胸送风的回流，使前胸送风气流更加紧贴前胸，加强对人体冷却效果。

4）多孔除喷管雾送风气流主要从两侧向上贴附舱盖玻璃向中间聚拢，然后受其他送风气流影响从头部两边流向后舱，主要起到冷却座舱玻璃和除雾作用，对人体头部以外部位冷却效果较小。

1.3.2 温度场

驾驶舱中轴切面及人体表面温度分布如图4所示。可以看出太阳辐射强度及气流冷却效果直接影响人体表面温度，具体分析如下：

图4 驾驶舱内温度与中轴切面上速度分布Fig.4 Temperature distribution in cockpit and speed distribution on central axle section

1）人体胸部与仪表盘中间空气存在涡流，导致该区域气流温度较高（约为20 ℃），头部区域相较于胸部空气温度更低、冷却效果更好。

2）太阳辐照强烈区域主要集中在人体头部、胸部和大腿内侧。人体头部气流冷却效果较好，温度为30 ℃左右；人体胸部、大腿内侧区域冷却效果较差，温度达到36 ℃左右。

3）人体表面太阳辐照不到的区域，如小腿、脚部和身体侧面，温度为26 ℃左右。

2 人体热舒适性联合仿真分析方法

2.1 Fiala 人体热生理模型

Fiala 人体热生理模型［22］将人体组织分成2 个具有相互传热环节的主动系统和被动系统。在被动系统中，人体利用对流、辐射、导热等方式与外界环境进行热量交换，人体内部通过基础代谢和血液流动进行传热。在主动系统中，人体由皮肤温度感受器、下丘脑温度控制中枢控制血管收缩和扩张、肌肉颤抖、皮肤出汗，从而保持人体温度恒定。

如图5［22］所示，Fiala 人体热 生理模 型将身体划分为15 个区域，即头部、面部、颈部、肩部、手臂、手、胸部、腹部、腿部、脚部。每一部分又根据实际情况分别由大脑、肺、内脏、脂肪、骨骼、肌肉、皮肤7 种组织类型构成，这些组织通过球面或环状的分布方式来组成人体模型，例如图5 中腿部，根据编号由内到外分别为骨骼（核心）、肌肉、脂肪、内层皮肤与外层皮肤，其中肌肉与脂肪分别占2 层节点，其他部位各占1 层节点。除颈部、肩部外，每个部位传热模型又划分为前端、内部、后端3 部分，其中，前端、后端2 部分分别模拟人体与外部环境不对称换热，内部与周围环境辐射换热减少，用于模拟“隐藏”于其他身体部位。

图5 Fiala 人体热生理模型中人体组织结构示意图［22］Fig.5 Schematic diagram of human body structure of Fiala thermophysiological human model［22］

Fiala 人体热生理模型的核心为Pennes 生物传热方程［24］，即

式中：K 为人体组织导热系数；T 为人体组织温度；r 为人体组织半径；ω 为形状因子，圆柱、球形部位形状因子分别为1、2；qm为新陈代谢热；ρbl为血液密度；wbl为血液灌注率；cbl为血液比热；Tbl，a为进入人体组织的动脉血液温度；Tbl，v为流出人体组织的静脉血液温度；ρ 为人体组织密度；c 为人体组织比热容。

同时，Fiala 人体热生理模型会考虑人体着装影响，通过引入服装热阻确定人体各部位与环境间传热系数Ucl，即

式中：Icl为服装热阻，单位为col，1 col=1.6（m2·K）/W；i为服装层数；fcl、hc、hr分别为对应部位的面积因子、对流换热系数、辐射换热系数。

考虑到飞行员飞行服和头盔的传热热阻非常复杂，目前尚无相关研究成果，本文暂且按夏季工作服装标准设定服装热阻，具体如表2所示。

表2 人体服装设置Table 2 Human clothing settings

这样，Fiala 人体热生理模型能够根据流场CFD 仿真所得人体附近流体温度、对流换热系数、环境辐射温度，结合服装热阻，实现非均匀非稳态环境条件下人体温度调节过程数值模拟，进而获得一定环境条件下人体皮肤温度、核心温度、温度变化率等生理参数，为Berkeley 热舒适性评估提供必要数据。

2.2 Berkeley 热舒适评价模型

Berkeley 热舒适评价模型是一种基于人体生理学参数的热舒适评价模型。它主要利用汽车乘员舱内非均匀、瞬态环境下的大量试验数据，以人体皮肤温度和内部核心温度等生理参数及其随时间的一阶导数为变量，通过统计学方法获得人体局部热感受、热舒适的回归模型。热感受、热舒适的计算结果分别对应9 阶热感受和6 阶热舒适量化表。其中，9 阶热感受量化数值包括-4、-3、-2、-1、0、+1、+2、+3、+4，分别对应热感觉“很 冷”“冷”“凉 爽”“略 凉”“中 性”“略暖”“温暖”“热”“很热”；6 阶热舒适量化数值包括-4、-2、0-、0+、+2、+4，分别对应热感觉“很不舒适”“不舒适”“稍不舒适”“稍舒适”“舒适”“很舒适”。其中，Berkeley 局部热感受模型包括稳态、瞬态2 部分，具体计算公式为

式中：Tsk为局部皮肤温度为整体皮肤平均温度；Tsk，set为局部热感受处于中性时的局部皮肤温度为整体热感受处于中性时的皮肤平均温度；Tc为核心温度；C1、K1、C2、C3为系数，不同部位对应值可查询文献［16］。

对于整体热感受的计算主要存在“无相反感受”“存在相反感受”2 种情况。“无相反感受”表示没有一个身体部位的热感受与其他身体部位明显相反（例如，一个身体部位的热感受为“冷”，而其他身体部位的热感受为“热”）；“存在相反感受”表示某些局部身体部位的热感受与其他部位明显相反。基于以上2 种情况，又可根据不同的各部位局部热感受排序结果继续细分为多种情况，各种情况对应不同的计算公式，此处不做赘述。

考虑到人体局部热舒适性还会受到整体热感受的影响。比如，当人体整体感受偏热时，略凉爽的局部感受最为舒适；当人体整体感受偏冷时，略温暖的局部感受最为舒适。为此，Berkeley对局部热舒适给出了一修正参数，计算公式为

式中：S+为0～+4 范围之间的整体热感受；S-为-4～0 范围之间的整体热感受；在计算中，当整体热感受值大于0时，则将整体感受记为S+，同时令S-值为0，反之亦然；n 为回归系数；C6、C71、C72、C31、C32、C8为修正系数，不同部位对应不同的值，不同部位对应值可查询文献［17］。

Berkeley 整体热舒适性是根据局部热舒适性推导的不满意驱动模型。当受试人体对其所在热环境保持有一定的控制能力或人体附近热环境为非稳态时，整体热舒适性等于2 个最低局部舒适性与最高局部舒适性三者的平均值。其他情况下，整体热舒适性等于2 个最低局部舒适性的平均值。此外，当2 个局部舒适性最低的部位为手、脚时，那么需要使用局部舒适性第三低的部位来代替第二低的部位。

Berkeley 人体热舒适模型评价过程如图6 所示。首先，根据人体皮肤温度、核心温度、温度变化率等生理参数计算局部和整体热感受值，然后计算局部热舒适值，最后给出整体热舒适值。

图6 Berkeley 人体热舒适模型评价过程Fig.6 Evaluation process of Berkeley human thermal comfort model

2.3 人体热舒适联合仿真分析方法

针对人体表面流固耦合边界，一般采用解耦简化处理方法，即首先根据人体新陈代谢率设置人体表面恒定热流边界，利用CFD 软件对舱内气流组织进行数值计算，然后将计算所得人体表面温度、对流换热系数输入TAITherm 软件计算人体热舒适性。

本文利用CoTherm 多物理场协同仿真软件平台［25］，将STAR-CCM+舱内气流组织CFD 仿真软件与TAITherm 人体热舒适性分析软件进行联合仿真。其中，STAR-CCM+数值计算气流组织获得人体表面流体温度、对流换热系数提供给TAITherm，在TAITherm 中设置人体生理模型参数（如人体活动强度）、环境参数（如环境辐射温度），完成热传导与热辐射计算，并将人体表面温度传递回STAR-CCM+作为边界条件，进行下一步计算，如此往复，实现耦合计算。

图7 给出了同一工况下上述2 种方法所得人体各部位皮肤温度与舒适性的计算偏差。其中，最大温差达1.68 ℃，最大舒适性偏差达0.95，证明了舱内气流组织与人体热舒适性需要进行联合仿真分析的必要性。

图7 联合仿真与传统解耦计算结果偏差Fig.7 Deviation between joint simulation and traditional decoupling calculation results

3 送风流量多目标优化

3.1 优化变量

战斗机驾驶舱总送风流量由发动机引气量决定，送风流量越小，能量代偿越小。下面主要针对驾驶舱总送风流量一定时，对各个送风口流量分配进行一定优化。

按照表1所示，该座舱总送风流量为91.74 g/s。为避免产生过大噪声，各送风口流量按照设计流量的85%～115%设定其取值范围（见表3），最后多孔除雾喷管送风流量根据总流量确定。

表3 各送风口流量取值范围Table 3 Flow range of each air outlet

3.2 优化目标

驾驶舱气流组织优化以提高人的整体热舒适性为主要目标。但是，考虑到温度不均匀系数是气流组织常用评价指标，同时Berkeley 整体热舒适性也是基于相对均匀热环境下实验结果，因此为保证热舒适模型的适应性，特在Berkeley 整体热舒适性的基础上，进一步引入温度不均匀系数，从重要性角度出发以两者按权重比8∶2 加权之和作为总的优化目标，具体处理方法如下。

如图8 所示，在人体主要部位周围布置16 个监测点，各测点温度均方根误差与平均温度比值即为温度不均匀系数。温度不均匀系数的值越小，表明温度分布均匀性越好，计算公式为

图8 温度不均匀性监测点位置示意图Fig.8 Layout of temperature non-uniformity monitoring points

式中：μ 为温度不均匀系数；Tj为各监测点温度值，其下标j 表示监测点编号为各监测点温度的平均值；N 为温度监测点数量。

将Berkeley 整体热舒适性与温度不均匀系数按照8∶2 权重相加确定最终优化目标，即

式中：Cnor、μnor分别为Berkeley 整体热舒适性、温度不均匀系数归一化处理后的结果，即

式中：下标max、min 分别表示变化区间最大、最小值。由于Berkeley 整体热舒适性已规定+4 为很舒适、-4 为很不舒适，所以设置Cmax=+4、Cmin=-4。对于温度不均匀系数，μ=0 时证明均匀性最好，且根据该驾驶舱研究经验，温度不均匀系数最大不超过0.05，设置μmax=0.05、μmin=0。

这样，经过归一化处理后，整体热舒适性与温度均匀性2 个性能指标处于同一个数量级，且根据式（10）、式（11）可知，在同一代种群中，整体热舒适性C 越高、温度均匀性系数μ 越小，其对应优化目标f 越大，证明该流量分配方案越好。

3.3 优化方法

3.3.1 遗传优化方法

采用遗传算法对各送风口流量分配进行优化，具体流程如图9 所示。首先，通过遗传算法实数编码方法形成个体的染色体（即各送风口流量），然后通过拉丁超立方抽样方法随机生成并选取18 种流量分配工况作为初始种群。为了避免算法在求解过程中个体趋向于同一化，个体之间进一步通过交叉和变异两类遗传操作生成下一代4 个新工况，并通过轮盘赌等优胜劣汰的机制进行个体筛选，淘汰适应度低，即优化目标值差的个体。如此反复迭代，最终获得满足要求的最优个体，算法终止。

图9 遗传优化算法流程图Fig.9 Genetic optimization algorithm flowchart

优化过程具体收敛条件为：最少生成10 代种群共58 个工况，连续3 代最优适应度变化小于0.1%。

3.3.2 新一代个体生成标准

由于模型复杂，CFD 计算量较大，为加快优化速度，因此要求在遗传算法过程中新生成的个体相较于上一代个体有足够的差异性。

为证明过于小的流量变化无法对人体整体热舒适性与温度不均匀系数造成明显影响，对各送风喷管进行单独的流量调整计算，同时由于各个送风口流量绝对值相差较大，因此选择使用百分比的流量变化方式。假设其中一个类型的喷管流量增加其可变区间的2.5%（如胸前喷头流量变化区间为8.16～11.08 g/s，变化差值为2.92 g/s，则2.5%变化的流量对应2.92 g/s×2.5%=0.073 g/s），其余喷管流量均保持不变，对各个类型喷管依次进行验证。

表4 给出了仅有一类送风口流量增加2.5%时，人体整体热舒适性和温度不均匀系数的变化情况，变化对照工况为初始设计流量分配方案。利用联合仿真方法可以获得该驾驶舱各喷口流量在初始设计工况下人体整体热舒适性为-0.367、温度不均匀系数为0.025 4。从表4 中可以看出：整体热舒适性绝对变化量小于0.02，占该档量化表阶梯的1%；温度不均匀系数绝对变化量小于0.001 5，相对变化量小于6.9%。

表4 仅有一类送风口流量增加2.5%时整体热舒适性和温度不均匀系数的变化情况Table 4 Overall thermal comfort and temperature non-uniformity coefficient with flow change of 2.5% at only one type of air supply outlet

因此，为避免在某工况附近进行过多计算，制定新一代个体生成标准，即新子代个体生成时需至少有一个喷口送风流量与之前所有个体不同，且变化需大于该喷口流量可变范围的2.5%。

4 优化结果分析

考虑到驾驶舱网格量很大，与舒适性联合仿真计算非常耗时，从上百组初步计算数据其中选择较为优良的设计方案作为初始状态。同时，为避免气流产生过大噪声，各送风口流量限制在设计工况的±15%较小的区间。从而，整个遗传优化过程收敛较快，如图10 最佳适应度随种群代数变化曲线所示，从第6 代种群开始最佳适应度基本不变，说明优化过程基本完成。

图10 最佳适应度随种群代数变化曲线Fig.10 Curve of optimal fitness changing with number of generations in population

图11 给出了整体热舒适性与温度不均匀系数不断遗传优化结果。从图中可以看出，工况36 对应整体热舒适性最优化结果，其各送风口流量与目前实际设计方案对比如表5 所示。从中可以看出，实际设计方案基本合理，需适当减少喷雾口流量、增加头部、小腿供风口流量。这样，整体热舒适性可以从原来的-0.367 提升到-0.082，提升了0.285，占该档量化表阶梯的14%，验证了联合仿真与遗传优化算法的有效性。

表5 设计与优化方案各送风口流量对比Table 5 Comparison of flow rates of each air supply outlet between design and optimization plan

图11 整体热舒适性与温度不均匀系数遗传优化结果图Fig.11 Overall thermal comfort and temperature nonuniformity coefficient genetic optimization result diagram

图12 给出了各风口流量实际设计方案和优化方案下人体各部位局部热感受、热舒适性分布对比情况。从图中可以看出：人体绝大部分热感受都向中性发生较大改善，局部热舒适性也有所提升；头部、颈部改善最大，颈部热感受、热舒适性分别提高了0.55、0.781，分别占该档量化表阶梯的55%、39%。

图12 设计与优化方案人体各部位热感受、热舒适对比Fig.12 Comparison of thermal sensation and thermal comfort in various parts of human body between design and optimization plan

图13 给出了各风口流量实际设计方案和优化方案下流场和温度场分别云图。从图中可以看出：头部两侧多孔喷管流量增加，有效弥补了原始设计方案头部上部空间流量偏小、局部温度偏低的问题；整体温度分布更加均匀，温度不均匀系数由原来的0.025 4 改善至0.021 4，提升16%。

图13 设计与优化方案人体周围速度、温度分布云图Fig.13 Cloud diagram of velocity distribution and temperature distribution around human body in design and optimization plan

5 结论

1）针对温度场流场极度不均匀的战斗机驾驶舱环境，基于人体生理模型与环境热对流耦合作用的联合仿真方法可有效提升人体温度与热舒适性计算精度。传统非耦合求解方法所得人体皮肤温度、热舒适性分别存在1.68 ℃、0.95 的偏差。

2）以Berkeley 整体热舒适性与温度不均匀系数为优化目标，采用基于CFD 数值仿真与遗传优化算法可有效优化战斗机驾驶舱送风口流量分配方案。与设计方案相比，优化后人体周围环境温度不均匀系数改善16%，整体热舒适性提升了0.285，占该档量化表阶梯的14%。同时，优化方案绝大部分局部热感受和热舒适性都有不同程度的改善。其中，头部和颈部改善最大，颈部热感受、热舒适性分别提高了0.55、0.781，分别占该档量化表阶梯的55%、39%。