文摘

参与有规律的锻炼项目可以改善健康状况和预期寿命的增加作出贡献。然而,运动事故像脱水、劳累型中暑、晕厥甚至猝死的存在。如果可以分析这些事故或发生前预测,它将有利于减轻或避免不舒服或不可接受的人类疾病。因此,一个练习thermophysiology安慰预测模型是必要的。本文耦合热相互作用人体,衣服,和环境(HCE)以及人体生理属性,人类thermophysiology监管模式是为了提高人类在HCE thermophysiology模拟系统。一些重要的热可以模拟和生理表现。根据仿真结果,人类运动thermophysiology安慰预测方法提出了基于模糊推理系统。实验结果表明,有相同的实验结果和模拟结果之间的预测趋势thermophysiology安慰。最后,一个移动应用平台对人类运动舒适预测是设计和实现的。

1。介绍

在现代社会,人们越来越多的卫生意识,提高他们的生活质量。运动通常是第一步在对健康生活方式的修改维护和管理1,2]。参与有规律的锻炼能帮助改善心血管功能的各个方面,以减少骨质疏松症的风险。重要的是,减少危险因素与疾病(心脏病、糖尿病等)可以改善健康状况,为提高预期寿命(3]。

在运动过程中,人体与服装的交流能量系统在不同形式的传热和环境条件;当整个服装(HCE)系统热稳定状态,人体生理热达到中立和将在适当的温度和水化状态(4,5]。一个健康的锻炼应该thermophysiology安慰人在运动。一些参数可以用来评估thermophysiology舒适,温度,水分,和生理特性,心率、血压、等等。

研究thermophysiology舒适健康运动是很重要的。基于thermophysiology安慰模型,人类热和生理状态可以被描述和用来预测一些事故如脱水、劳累型中暑,晕厥,甚至突然死亡。如果可以分析这些事故或预测发生在运动之前,它将有利于减轻或避免疾病或死亡。2013年香港渣打马拉松,55个跑步者据报道已经无意识,共同努力,遭受崩溃,因为中暑的6]。

一些里程碑式的研究成果可以了7,8]。研究模拟人类提出了动态热舒适的服装系统(9- - - - - -11]。王等人。9)应用的自适应神经模糊网络服装舒适度评价模型。Kingma et al。10)建立了一个数学模型对热感觉神经生理学的基础上热接待。Huizenga et al。11]报道的模型评估复杂的热环境的人体生理学和安慰。然而,限制也被确认。缺乏足够的考虑人类生理的影响表现在thermophysiology安慰预测。人体生理仿真模型需要增强服装的动态传热传湿系统。

摘要小说thermophysiology仿真和运动舒适报告预测模型。基于HCE系统中,非线性心率调控模型和25-node热调节模型综合在一起来模拟人类的生理表现像温度、出汗率,和心率。热性能和人体的生理状态在这个改进的模型可以模拟。比较在不同情况下表明,改进后的模型可以描述人类thermophysiology行为的运动很好。和有相同的趋势预测实验结果和仿真结果thermophysiology安慰。

主要贡献如下:(我)将非线性心率调控模型集成到人类热生理仿真模型;在运动中一些重要的thermophysiology参数可以通过这种综合模拟模型。(2)现在小说锻炼thermophysiology安慰预测模型根据集成的模型,可以用来描述thermophysiology现象在运动。(3)为安慰预测,实现一个移动应用程序,人们让他们的生理舒适状态根据运动信息。

本文的其余部分组织如下。相关工作介绍的部分2。综合热在服装和生理仿真模型系统报道3。小说thermophysiology安慰预测模型与模糊逻辑提出了部分4。节5在不同的场景、案例研究设计来验证该模型。,在节6安慰预测,移动应用程序设计和实现。最后,得出结论。

2。相关工作

研究运动thermophysiology安慰预测模型涉及多学科知识;人体、服装和环境是一个耦合系统的传热传湿过程。HCE的热、湿迁移的现象系统有显著的影响在人类thermophysiology安慰的感觉。图1显示了主要部件的传热传湿HCE系统。

从图1,它可以发现服装系统由三组的数学模型:人体的体温调节的数学描述;传热传湿过程的数学描述服装;和耦合的传热传湿过程的数学描述的外部环境。基于仿真结果,可以获得一些热和生理表现,用来预测thermophysiology安慰。

一些研究结果在HCE的传热传湿系统可以了12,13]。亨利提出数学模型来模拟耦合传热传湿过程在纺织纤维(14]。落寞了数值解的模型与线性假设15]。李等人进一步改进模型中加入纤维水分吸收/解吸机制来源于实验数据计算(16,17]。进一步发展的数学模型考虑了液态水等物理机制扩散(18),辐射效应(19),相变材料(20.),压力梯度(21),和重力的影响22]。衣服模拟的热行为。

数学模型描述人体的体温调节系统多年来一直研究的主题。程审核和傅23,24),整个身体的所有模型可以为特征的发展的观点。他们是一个节点模型(25),两节点模型(26),多节点模型(27- - - - - -29日),而多元素模型(30.,31日]。虽然他们中的大多数可能产生可接受的结果热应力的条件下,当温度相对均匀的整个身体,多节点和多元素模型似乎能更好地应对暴露在冷的时候大温度梯度开发的体内。在人体热调节系统,一系列的生理调节行为(出汗、血管舒张、颤抖和血管收缩)时,在热的或冷的外部热环境模拟。

考虑HCE的交互系统,发展数学模型耦合的传热传湿过程的外部环境是通过边界条件方程,指的是外部环境的热状态和身体32]。基于HCE系统给定值的湿度、空气速度、代谢率,和服装隔热,一些仿真结果对温度、水分、和心率和血压的生理属性。

计算机评价模型被广泛用于预测舒适性。李称thermophysiological安慰达到舒适的温度和湿度状态(33]。黄等人报道研究神经网络预测人类的心理感知的衣服感觉舒适34)和预测服装感觉舒适与人工智能混合模型(35]。王等人提出的数学模拟织物热的感觉和水分的感觉36]。罗等人提出了一个模糊神经网络模型预测服装热舒适性(37]。和王等人设计了一种自适应神经模糊网络建立一个服装舒适度评价模型(9]。

虽然已经取得了很大进展,但有知识空白,需要填写个人领域。他们如下:(我)有足够的进步在体温调节人体生理机制的建模过程。一些生理参数不能模拟热量和水分的转移。(2)缺乏数学建模thermophysiology的舒适的进步,特别是在动态热平衡和温度调节人体的衣服。

因此,本文旨在改善HCE系统仿真模型,在锻炼中获得更多人体的生理指标,设计一种新型运动thermophysiology安慰预测模型。图2说明了原理图HCE thermophysiology安慰预测模型的系统报道。

如图2服装的热、湿迁移系统引起体温调节系统的有效性机制调节人体的热状态。基于25-node人体体温调节模型,非线性心率调控模型添加到提高人体热和生理模式。改进的人工热和生理模型可以用来描述人类的生理行为以及心率调控行为在运动。许多生理指标(如体温、心率、等等)也可以模拟。根据这些仿真结果,thermophysiology安慰的模糊过程模型用于预测热舒适和健康状况。详细描述以下部分所示。

3所示。一种改进的热和生理HCE系统的仿真模型

根据thermophysiology安慰预测模型的原理图如图2,重要的是模型合理的数学模型来表示HCE的热行为和生理系统。考虑整个模拟过程的可行性和有效性,我们适应一种改进的热生理模型,该模型包括25-node热管理模型和非线性心率调控模型用于描述热,人体的生理调节系统,以及服装的耦合的传热传湿模型。

3.1。提高了人体的热生理模型

在运动过程中,人体激活有效的体温调节机制,使身体在一个适当的热状态。当人体的温度增加,一些生理反应被激活自动加速身体散热,如出汗和自动调节心血管系统。期间心血管调节,血液重新分配的核心器官为了便于散热,皮肤和肌肉活动需要维护活动的输送氧气的血液供应。与此同时,心率(HR)增加维持心输出量和血液供应工作的肌肉和皮肤(38]。

人体体温调节模型可以引用从先前的研究28,39]。与其他模型相比,在本文中,我们选择25-node模型作为人类体温调节模型。这个模型更准确的更多优势生理模拟表演和高效的数值计算时间成本。25-node模型中,人体分为6个部分:头部、躯干、手臂、手、腿和脚。每个部分所表达的四个同心层分别代表核心,肌肉,脂肪,和人体的皮肤层,各层连接由一个中央血池代表大体内动脉和静脉(39]。人体的体温调节机制的数学方程表示

核心层:

肌肉层:

脂肪层:

皮肤层:

中心血液: 在哪里是人体的一部分,每个部分的层数,每个节点的热容是什么,血液中心的热容量,每个节点的温度,血液中心的温度,是代谢热量的产生。是干燥的皮肤表面的热损失,是每个节点之间的热交换和中央血,是相邻层之间的热传导,是由蒸发热损失,是呼吸的热损失。

控制系统的模型,我们有

皮肤血:

出汗率: 在哪里是皮肤血流量,基底的血液流量,是监管出汗率,和出汗控制系数的核心和皮肤,是整个汗水控制系数,,,是出汗的加权系数,血管舒张,血管收缩,和血管舒张和血管收缩的信号,是当地的影响因素,是误差信号,是温暖的信号,是集成的温暖的信号,集成的冷信号,然后呢是水的蒸发热。

一些重要的指标也提出: 在哪里是指身体的核心温度,是身体的平均皮肤温度,是总汗水积累在皮肤表面。

正如上面提到的,心血管系统的热调节过程中起着关键作用。心率是直接影响体温调节机制。在心率调控、代谢率和温度是两个重要的核心因素。在本文中,考虑到心率调控机制及其波动的规则,我们提出一个新的心率仿真模型。该模型包括一个二次函数关于核心温度和非线性项关于代谢率。大波动的非线性项是用来模拟neuroregulation所致。新的心率调控模型的方程如下所示:

在哪里

的函数和占人体神经调节系统的影响和核心温度调节心率反应,分别。表示代谢率,它是一个重要的指标来反映运动强度。是指核心温度的核心节点。,,,,,,函数系数确定,所有这些可以估计(6,38]。

3.2。热量和水分传输模型的衣服

服装中扮演一个重要的角色在提供热保护人体和创建一个便携式热服装与人体之间的小气候。服装的传热传湿过程负责温度和湿度分布直接影响服装的热性能。热传导、热公约、热辐射、水分吸收/解吸,等等基本热量和水分传输方式。本文模型使用的服装热、湿迁移HCE系统引用的一些研究报告(32,33]。表中描述的数学方程1。

在表1,,,是水蒸气的体积分数、纤维和液体水,分别。是空气中水蒸气浓度。在纤维液体水的密度。是面料的体积热容。织物的温度。是面料的有效导热系数。是水蒸气扩散比率。液体水扩散比率。是散热损失。有效吸附率的水分。是液体的蒸发率(冷凝)水(蒸汽)。和热吸附和解吸的蒸气和液体水。可以找到更详细的符号(6,39]。

考虑HCE的热量和湿气的交互系统,人体、服装和环境热量和水分传输的耦合系统。服装热量和湿气的边界条件方程模型是通过引用外部环境和身体的热状态。

在实践中,服装与人体之间的交互通信和服装和环境经常发生由两个边界。之间的边界是一个人体皮肤和衣服接近皮肤的内层;另一个是衣服的外层之间的边界接触的环境40]。服装交流能量和水分的皮肤和外部环境,和热状态和生理状态自动更新。

内心的一侧的衣服靠近皮肤,

对服装外的一面暴露在环境中, 在哪里和是水分蒸汽和干燥的热损失的比例从衣服盖住了皮肤区域;和是水蒸气和液态水的转移比例;空气的导热系数;传质系数。

4所示。一个练习Thermophysiology安慰预测模型

舒适性可以用来描述整个身体的生理状态,这是身体健康的重要指标。当前研究舒适性主要集中在热舒适的单方面的预测。但实际上,人体热感觉直接影响到生理变化。例如,随着人体的温度上升,心率、血压等生理信号也会改变。因此,热舒适和生理舒适应综合考虑。在这篇文章中,一个练习thermophysiology安慰预测模型的设计。模糊推理系统(9用于安慰预测模型。一些热和生理指标在运动中可以用作输入预测热舒适和健康状况。

各种热生理模型模拟的指标,我们选择平均皮肤温度,意味着核心温度,和平均皮肤温度的变化率作为输入变量,和热舒适性的预测结果将在推理过程。相应地,我们选择意味着核心温度,汗水积累(约等于脱水的数量),和心率作为输入变量和评估生理舒适。舒适变量和相关的表列出了模糊集2。

方程(14)是梯形函数,用于定义每一个输入的隶属函数。间隔不同的热感觉和生理感觉可以获得基于梯形函数: 在哪里,,,阈值参数用于确定隶属函数的形状。通过改变这些参数,感觉热的间隔和生理状态可以定义良好和分裂。

数据3和4显示热的隶属度函数和生理舒适的输入,分别。所有的阈值参数是运动医学专家(41]。

根据人类的平均皮肤温度,意味着核心温度,平均皮肤温度的变化率,我们定义一个热舒适函数来预测人类的热状态在运动。在(15),热舒适感觉,的热舒适推理功能,是一种自适应neurofuzzy推理系统(简称ANFIS)介绍热舒适评价。简称ANFIS达到模糊化、模糊推理和去模糊化过程使用一个中立的工作,而利用信息存储容量和人工神经网络的学习能力9]。因此,

同时,应考虑人体的生理舒适。按照人类意味着核心温度,汗水积累,生理感觉和心跳,我们定义了一个函数来预测人类的健康状况在运动。方程(16)是生理舒适感觉的定义。在生理舒适推理过程中,我们也简称ANFIS获得生理舒适的感觉。因此,

在一系列的安慰推理规则,整体舒适(17)可以计算出的热舒适感觉和生理舒适的感觉。这里定义了所有的规则都是基于大量的统计分析和医学知识6,33,41]。一些代表提出了本文中定义推理规则如下:

规则1。如果热感觉是中性的和生理的感觉是正常的,然后整体舒适舒服。

规则2。如果热感觉很酷和生理感觉是正常的,然后整体舒适是可以接受的。

规则3。如果热感觉是热的和生理感觉是高风险,然后整体舒服不舒服。

5。案例研究

三个运动情况下旨在评估运动thermophysiology安慰预测模型。

5.1。场景设置

不同类型的练习用于预测热生理模拟和安慰。表3显示了情况下定义。在这三个情况下,主题是同一个人(25岁,70公斤,1.8米²体表面积)。此外,主题穿同样的棉衣服覆盖率为70%。环境温度和相对湿度设置为32°C和50%。设置不同的场景,介绍了三种类型的练习30分钟,也就是说,跑步,慢跑,散步。

5.2。结果的讨论

5.2.1。热生理模型的仿真结果

在运动过程中,人体的热状态和生理状态的动态变化,主要反映在以下现象:温度上升,心率加快,出汗增加,等等。图5显示了模拟趋势曲线的四个重要生理指标。这说明人类生理指标的值更改为不同程度在不同的练习。我们选择运动强度越高,越重要的变化模拟。

图5(一个)说明了在三个场景意味着核心温度的变化。由于体温调节的行为如代谢热量生产、生产热运动,出汗,体温逐渐增加并保持平衡在一定温度。图5 (b)说明了平均皮肤温度的变化和图5 (c)说明人体的汗水积累。如图5 (b),平均皮肤温度迅速增加的值,然后在短时间内保持平衡(特别是慢跑和跑步),最后拒绝二次平衡状态,在皮肤温度相对较高行走持续了很长一段时间。平均皮肤温度的变化主要是由于人体的汗液蒸发,从而使热量从皮肤和降低皮肤温度。自汗在运行大于慢跑(反映在图5 (c)),平均皮肤温度曲线比早些时候在跑步,慢跑在图5 (b)。与此同时,汗水的积累影响皮肤温度略走;因此,趋势曲线走先增加,然后保持平衡。图5 (d)介绍了心率的变化。随着心率模拟与核心温度和代谢率直接相关,与核心温度的分布是一致的曲线在图5(一个);运行达到最高心率值,慢跑是第二,散步是最低的。

5.2.2。Thermophysiology安慰预测

表4显示了模拟值和整体安慰在三个不同的场景。一般来说,走路会让人觉得舒适的和可接受的在整个生产过程中,慢跑时让人感觉舒适和可接受在一个相对长的一段时间,和跑步会让人觉得不舒服在相对较长一段时间。

在案例1的第一个166年代,人们感到舒适,因为所有的热感觉和生理感觉保持正常。从167年代到513年代,人们觉得可以接受的,因为热感觉温暖的变化,但仍保持正常的生理感觉。之后,在514年代,热值和生理值改变;人感觉不舒服的进入热的热感觉和生理感觉进入低风险甚至风险很高。2,从0年代到213年代,人感觉舒适自热感觉和生理感觉都是正常的。从214年代到815年代,舒适性是可以接受的。从816年代,人们进入热与热感觉感觉不舒服和生理感觉进入低风险。3,从0年代到320年代,人感觉舒适。之后,人们感到可以接受到最后的锻炼。

实验结果显示一些重要的和有价值的建议:例如,步行是一个舒适的和可接受的锻炼在日常生活中;我们的模拟结果也告诉我们,行走在30分钟内是可以接受的,不能造成任何不适。慢跑一段相对较长的时间也让人感觉舒适,虽然它会让人感觉不舒服时,锻炼时间超过13.5分钟。因此,我们应该注意饮用水和冷却而慢跑很长一段时间。结果还表明,跑步很容易引起身体不适。当人们在8分钟32°C运行,很容易让他们感到不舒服。跑步会让人觉得不舒服的通过改变体温热状态,把人体的生理状态进入高风险状态。因此,我们建议不要在炎热的环境中运行很长一段时间。

5.3。更多的讨论

案例研究的目的是评估不同运动强度下舒适性。因而,我们锻炼强度变量,和其他因素(主题、服装、环境等)的不变量的设置的案例研究。值得注意的是,这并不意味着我们的模型不能模拟热生理变化和预测舒适性由其他因素引起的。支持这一结论,一些额外的情况下讨论如下。

(我)主题。subject-sensitive来验证我们的模型,对象不同的性别、年龄、体型已被选定和系列案件的设计和模拟。从仿真结果,可以得出结论,不同的个人参数设置会影响人的体温调节机制,导致不同程度的热生理和舒适性的变化。例如,核心温度,汗水积累,心率在老年人比年轻人更低。此外,老年人更容易感到不舒服。部分模拟趋势曲线,如平均皮肤温度和汗水堆积图所示6。因此,我们的模拟subject-sensitive。

(2)服装。clothing-sensitive来验证我们的模型,用不同的服装设置的一系列对比实验进行,和部分意味着核心温度等模拟趋势曲线和汗水积累在图所示7。

(3)环境。来验证我们的模型环境敏感性,我们还进行了一系列的对比实验和不同的环境设置。结果表明,一个人在一个极端的环境中运行像高温和高湿度可以轻松体验在热感觉和生理不适感觉。图8显示了趋势曲线和表5列出了预测安慰。

虽然我们没有阐述主题的影响,服装,和环境对人体热生理仿真以及舒适的预测,我们的生理模型和热舒适预测模型能够模拟和分析这些因素造成的影响在HCE系统。

6。舒适性预测的移动应用程序

随着移动通信技术的发展和互联网的日益普及,移动多媒体服务越来越深受用户青睐。各种移动设备和应用程序被设计来帮助人们改善他们的生活质量。锻炼thermophysiology安慰被认为是最重要的和有意义的研究领域,近年来一直专注于。根据前面的描述和舒适性的移动应用程序需求,较低的一个用户友好的智能应用程序计算需求开发评估人体运动安慰在日常生活中,它允许轻松地改变仿真场景和模拟人类的生理状态以及进行舒适性评价和预测。的基本架构原型如图9。通过各种移动设备,现场参数设置和传输到服务器端计算人体的舒适感觉。

6.1。应用程序输入:现场参数的定义

现场的各种参数直接影响仿真结果的案例研究,和现场参数的不同组合会产生不同的生理状态和舒适的感觉。四个主要类型的现场参数定义,个人参数,服装参数、运动参数,和边界参数。图10 ()显示现场参数的列表视图,数据10 (b)和10 (c)是详细的视图。个人参数包括性别、年龄、身高、体重,和一些特定的人体生理参数如血液的密度和比热的身体。因为这些生理参数小的个体之间的差异,他们预设的默认值。如果有必要,这些特定的生理参数可由海关自己输入。服装参数包括服装风格、构图和覆盖率。此外,织物参数如孔隙度、毛细管角度,传热系数也预设。参数所包含的活动环境和锻炼设置。温度、湿度、风速和运动类型和持续时间都考虑。HCE的边界参数定义了一些交互式信息系统,如皮肤温度和内服装温度。

6.2。服务器:生理模拟和舒适的预测

服务器端是用于处理耗时在HCE系统模拟和计算资源密集型任务。需要现场参数作为输入和输出人体舒适感觉。

服务器接收来自客户机的输入参数,然后计算解决方案来解决人类的生理模型、热量和水分传输模型和交互式方程之间的身体和衣服。之后,服务器使用简化neurofuzzy推理系统进行舒适性评价和预测。模拟结果如人体皮肤温度、心率、出汗率,生成和舒适的感觉。最后,这些结果都是转移回智能设备。客户端和服务器之间的数据传输是封装为一个定制的XML格式的文件。

6.3。应用程序输出:结果可视化

各种各样的图形表示中使用我们的应用程序来帮助用户可视化生理状态的变化和舒适的感觉。图11显示应用程序的可视化截图(对应于“Physiodata”图(11日)和“舒适”图11 (b))。图(11日)显示了生理数据,计算和数字11 (b)显示整体舒适的感觉。详细信息可获得舒适的感觉,还有一些建议有关锻炼的舒适感觉。

7所示。结论

在运动过程中,人体的热量平衡是由产热与散热的过程通过辐射、传导、对流和蒸发。这些过程会对生理反应的影响和影响的热状态和舒适感觉。为了预测人类thermophysiology安慰,本文系统加入HCE心率调控模型来模拟人体热生理行为;根据这个改进的模型,可以获得一些重要的生理参数。进一步,本文小说thermophysiology安慰预测模型和一个用户友好的舒适性预测移动应用程序的设计。实验结果表明,上有相同的趋势预测实验结果和仿真结果thermophysiology安慰。该运动thermophysiology安慰预测模型仍有一些限制。热生理机制需要进一步研究来模拟人类的生理感觉。我们甚至需要实现和分析更多的练习和研究如何应用这个模型仿真模型和舒适的卫生服务。

命名法

:	辐射吸收常数的纤维
:	织物的孔隙度
:	水蒸气的体积分数
:	纤维体积分数
:	液相的体积分数
:	动态粘度的液体(公斤/女士)
:	纤维的表面张力(J / m)
:	有效吸附水分的速度
:	蒸发/冷凝液体/蒸气
:	由纤维的吸附或解吸热液体(kJ /公斤)
:	由纤维的吸附或解吸热蒸汽(kJ /公斤)
:	液体水的密度(公斤/米3)
:	斯蒂芬玻尔兹曼常数(W / m2K)
:	有效的水蒸气扩散织物的弯曲度
:	纤维表面的接触角的液态水
:	血液流动传热的节点(W)
:	血流量的节点(l / h)
:	基底血液流量的节点(l / h)
:	热容量的血液(Wh /°C)
:	热节点的能力(Wh /°C)
:	饱和水蒸气浓度(公斤/米3)
:	空气中水蒸气浓度填充interfiber孔隙空间(公斤/米3)
:	颤抖的代谢热生成节点(W)
:	织物的体积热容(kJ / m3K)
:	权重和分布系数颤抖的肌肉
:	冷的信号节点
:	综合整个皮肤表面的冷信号
:	热传导传热的节点(W)
:	空气中水蒸气的扩散系数(m2/秒)
:	水蒸气的扩散系数的纤维织物(m2/秒)
:	控制信号的血管舒张
:	液体水的扩散系数的纤维织物(m2/秒)
:	通过皮肤表面蒸发热损失的节点(W)
:	误差信号的节点
:	小学总热辐射事件在服装前往左/右(W / m2)
:	对流传热系数(W / m2K)
:	辐射传热系数(W / m2·°C)
:	综合传热系数(W / m2·°C)
:	水的蒸发热(J /公斤)
:	蒸发和冷凝传质系数(m / s)
:	空气的导热系数(毫米波/ m2·°C)
:	织物的有效导热系数(W / m / K)
:	区域影响因素
:	出汗堆积在皮肤表面部分(g / m2)
:	监管的出汗部分(g / s / m2)
:	水环境温度的蒸汽压th (Pa)部分
:	饱和水汽压在皮肤温度th (Pa)部分
:	水蒸气在皮肤表面的压力th (Pa)部分
:	代谢热发生在节点(W)
:	基础代谢热发生在节点(W)
:	热损失由对流和热辐射在节点(W)
:	半径(毫米)
:	皮肤表面的蒸发热阻力th (m一部分2Pa / W)
:	蒸发阻力的皮肤th (m一部分2Pa / W)
:	潜在的呼吸热损失在节点(W)
:	宽的温度
:	控制信号的血管收缩
:	纤维的表面体积比()
:	权重和分配系数的血管收缩th部分
:	集成权重系数
:	权重和分配系数的出汗th部分
:	权重和分配系数的血管舒张th部分
:	织物的温度(K)
:	血液的温度(°C)
:	温度节点(K)
:	空气层的厚度(毫米)
:	设定点的温度节点(°C)
:	工作完成的节点(W)
:	温暖的信号节点
:	集成温暖整个皮肤表面的信号。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究是国家自然科学基金支持的中国(国家自然科学基金委)(号。61320106008,61402185,61672547)。