显汗状态下运动服面料动态热湿舒适性预测
Silk（2020）
摘要
文章为分析出汗过程对运动服面料热湿阻变化的影响,选取15种常见运动服面料作为研究对象,运用自行研制的动态出汗装置和SGHP-10.5服装热湿阻测试系统,测量织物从吸湿到干燥整个动态过程的热阻和湿阻.以织物的性能参数为影响因素,构建了线性回归模型和RBF神经网络模型,提出了热、湿阻变化率两个指标来分析织物的动态热湿传递性能.结果 表明:线性回归模型数据预测误差较大,而RBF神经网络预测的热、湿阻变化率平均绝对百分误差分别为2.296 8％和2.086 2％,预测精度高.
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