【人体热调节】基于人体热调节模型的软件设计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本软件设计基于人体热调节生理机制，构建多物理场耦合的计算模型，实现对人体在不同环境下热平衡状态的动态仿真。通过整合传热学、生理学和流体力学理论，开发具备环境参数输入、生理指标监测、热调节过程模拟及结果可视化功能的软件系统。该软件可用于评估极端环境下人体热舒适状态，辅助个人防护装备设计及职业健康管理，为航天、深海、工业高温等场景提供量化分析工具。

一、引言

1.1 研究背景与意义

人体热调节是维持核心体温稳定的重要生理过程，当环境温度、湿度、风速等参数变化时，人体通过辐射、传导、对流和蒸发等方式与环境进行热交换，并通过血管舒缩、出汗、寒颤等生理反应调节产热与散热平衡 。随着航空航天、深海探测、工业高温作业等领域的发展，极端环境下的人体热舒适与安全问题日益凸显。传统基于经验的热防护设计缺乏精准的量化分析工具，而基于人体热调节模型的软件系统可通过仿真手段预测不同场景下的体温变化趋势，为防护装备设计、作业流程优化提供科学依据 。

1.2 国内外研究现状

国际上，Fiala 模型、Gagge 二节点模型及 Wissler 35 节点模型等经典人体热调节模型已被广泛应用于建筑环境、航天领域的热分析 。美国 NASA 开发的 ThermoSuit 软件基于多节点热传导模型，实现了航天服内环境与人体热交互的仿真 。国内学者在简化模型工程应用方面取得进展，如基于集总参数法的高温作业人体热应力评估模型 。但现有软件普遍存在模型通用性不足、多物理场耦合精度低、可视化功能薄弱等问题，尤其缺乏针对极端环境（如超高温、微重力）的适应性优化 。

二、人体热调节模型理论基础

2.1 生理机制与数学建模

人体热调节系统可抽象为 "中枢神经 - 外周器官" 的闭环控制模型，核心体温通过下丘脑体温调节中枢与皮肤温度感受器形成反馈调节 。数学建模采用以下层次：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

obj.C=sparse([1,2,3,4],[1,2,3,4],(C*1000));

obj.invC=sparse([1,2,3,4],[1,2,3,4],1./(C*1000));

obj.Cskin=C(4);

obj.Qb=Qb;

obj.BFB=BFB;

obj.Tset=Tset;

obj.SKINR=SKINR;

obj.SKINS=SKINS;

obj.SKINV=SKINV;

obj.SKINC=SKINC;

obj.Chilf=Chilf;

obj.Metf=Metf;

obj.ADu=ADu;

obj.hc=hc;

obj.hr=hr;

obj.Cres=Cres;

obj.Cerr=Cerr;

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP