XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相对湿度
环境空气相对湿度对聚丙烯和聚氯乙烯板的摩擦电特性的影响
摘要。周围空气的湿度一直是聚合物底压接充电的主要因素。在气候测试室对尺寸（110 mm x 110 mm x 110 mm x 4.5 mm）的铝（AL）样品（100 mm x 100 mm x 15 mm x 15 mm x 15 mm x 5 mm x 5 mm）的样品擦除的气候测试室和聚乙烯基氯化物（PV）（PVC）板进行了一项研究。在固定温度（25°C）和三种不同的空气相对湿度（20％，40％和80％）的情况下，将样品至少在气候测试室中至少12小时，然后在三层式充电测试台上一起摩擦。然后将支流PP和PVC样品放在静电探头下，以测量样品表面产生的电势。实验的结果表明，当两个聚合物暴露于低环境湿度时，底环的符号会逆转。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
木质墙体结构中的热量和水分传递
八面装有湿度传感器的墙壁中的两面墙壁的相对湿度测量结果与 MOIST 预测结果非常吻合。另外两面墙壁的相对湿度测量结果无法与 MOIST 进行比较，因为这些墙壁
木质墙体结构中的热量和水分传递
八面装有湿度传感器的墙壁中的两面墙壁的相对湿度测量结果与 MOIST 预测结果非常吻合。另外两面墙壁的相对湿度测量结果无法与 MOIST 进行比较，因为这些墙壁
木质墙体结构中的热量和水分传递
八面装有湿度传感器的墙壁中的两面墙壁的相对湿度测量结果与 MOIST 预测结果非常吻合。另外两面墙壁的相对湿度测量结果无法与 MOIST 进行比较，因为这些墙壁
木质墙体结构中的热量和水分传递
八面装有湿度传感器的墙壁中的两面墙壁的相对湿度测量结果与 MOIST 预测结果非常吻合。另外两面墙壁的相对湿度测量结果无法与 MOIST 进行比较，因为这些墙壁
有效服务器室冷却算法方法
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气，则湿度将很高。湿度越高，外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量，其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度（华氏14度）上考虑空气。在该温度下，空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此，如果摄入-10摄氏度时，每立方米有2.2克水，我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水，我们的相对湿度为50％。
湿度测量方法和湿度计测试方法
突然将湿度计置于约 25°C 的相对湿度变化中，需要大约 5 分钟的时间才能指示出相对湿度变化的 90%；这个时间间隔随着毛发温度的下降而增加，在 -10°C 时大约增加 10 倍。温度对
