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二氧化碳 (CO 2 ) 是由人们在室内呼吸产生的。室内 CO 2 浓度升高与建筑物内的居住人数直接相关。CO 2 是室内通风准确性的良好指标。在人类活动期间(办公时间),CO 2 水平会显著增加。高于 1,000ppm 的 CO 2 浓度会导致居住者感到迟钝(生产力低下)。
摘要 本研究探讨了座位间距与舒适度之间的关系,以及空间体验和人体测量等影响因素。294 名参与者体验了波音 737 的经济舱座位,座位间距分别为 28 英寸、30 英寸、32 英寸和 34 英寸。测量了参与者的人体测量值。参与者完成了关于舒适度(10 级)、不适度(CP-50)和空间体验的问卷,并使用 SPSS 24 对结果进行了分析。本研究表明,座位间距与舒适度和不适度之间存在显着关系。此外,研究发现,中间座位每种间距大小的不适度平均等级高于靠窗座位和过道座位,尽管与座位位置相比,座位间距对(不)舒适度的影响更大。研究还发现,人体测量尺寸会显著影响较小音调尺寸的舒适度(不适度),并且所有空间体验问题都与音调尺寸相关。
手势作为一种先进的交互方式,在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗(MEE)和机械效率(ME)的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据,考虑了19块肌肉和7个自由度,能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此,可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数(CS)。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比,一方面,该舒适度评价模型可以在不使用肌电图(EMG)或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值;另一方面,从人机工程学的角度来看,结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围(ROM)的模型以及基于运动和手势评估方法(MMGA)的模型进行比较,发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性,模型的预测结果略有不同。
舒适度正成为航空公司在竞争激烈的市场中脱颖而出的重要因素。活动和姿势作为乘客与复杂客舱系统互动时的一种综合外在表现,可以作为研究乘客舒适度的有效方法。本研究旨在通过分析乘客在飞行过程中的活动和姿势来分析乘客的舒适度感知。通过记录和重建乘客在 2 小时模拟飞行中进行的活动,通过视频分析软件系统 MVTA 识别出典型活动和相应的姿势。乘客大部分时间都在进行睡眠和休息活动(34.3%),其次是使用小型电子设备(32.7%)和阅读(16.1%)。针对这些活动中的主要姿势,根据头部、背部、手臂和腿部的变化,将其编码并显示在椭圆结构图中。通过问卷调查总结了座椅和客舱带来的困难和限制。根据分析结果,从可支撑性、可调节性、实用性和美观性的角度提出了座椅设计、活动指导和布置方面的建议,以改善乘客的舒适度并创新客舱和座椅。
3.A 1.A 1.A用于空调的建筑物,居住空间中的夏季和冬季手术温度范围符合CIBSE指南中规定的标准,设计了设计的环境标准(79),表1.5;或其他适当的行业标准(在建筑类型中为建筑类型设定了更高或更合适的要求或水平);或占用空间中的热环境符合B类,PPD,PMV和ISO 7730:2005附件A的表A.1中列出的本地不适。3.b对于自然通风的建筑物:3.b.i 3.B.I冬季手术温度范围占用的空间范围符合CIBSE指南中规定的标准,指南设计的环境标准,表1.5。或其他适当的行业标准(在建筑类型中为建筑类型设定了更高或更合适的要求或水平)。3.b.ii 3.b.ii建筑物旨在根据适当的以下任何标准中概述的自适应舒适方法限制过热的风险; CIBSE TM52:热舒适的极限:避免在欧洲建筑物中过热(80)或CIBSE TM59:用于评估家庭中过热风险的设计方法(81)。
CJ1 非常容易驾驶,可由一名飞行员操作。Citation 系列专为有远见的商人设计,他们会驾驶自己的私人飞机往返于商务会议,因此配备了多个自动化系统和一个简单的航空电子系统。对于那些不打算驾驶自己的飞机的人来说,它由一名飞行员驾驶的能力为飞行操作提供了更大的灵活性,并降低了直接运营成本。
- 带电子控制和温度、功能和错误显示的型号。- 带技术服务帮助系统的控制。- 90s、120s 和 180s 洗涤周期。- 理论最大产量为 40 篮/小时。- 容量为 20 升的水箱,配有 2.8 kW 加热元件。- 单相多功率安装,锅炉加热可在安装时选择,2.8 / 3.7 kW。- 多电压:允许机器连接到单相或三相电压网络。(230 1N~/230 3~/400V 3N~)。- 洗涤槽中的托盘过滤器。- IPX4 防潮保护。- 热停止系统可保证冲洗温度为 85°C。标准出厂设置已禁用。
由于当前范式正在经历的进步,因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧,而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中,预计驾驶员将成为乘客,因此,他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反,由于对气候和人们健康的影响,因此不应搁置生态驾驶的含义。因此,对上述点的联合评估将产生积极影响。因此,这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案,以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此,使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类,以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类,就提出了基于自然的建议,以增加与系统的参与。因此,预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7%,以及预计将达到温室气体排放的47.1%。