着装舒适性的判断方法及实现着装舒适的服装选择方法

1.本发明属于服装热舒适性评价技术领域，涉及一种着装舒适性的判断方法及实现着装舒适的服装选择方法。


背景技术：

2.在“人体—服装—环境”这一传热学系统中，服装能否有效促进或抑制人体与环境间的热量传递，直接影响穿着服装的人体的热湿舒适感和热生理反应，甚至关乎着装者的生命安全。
3.对服装的热传递性能进行科学有效的评估，判断其能否满足人体舒适性需求，是服装投入使用前的关键步骤。现有技术中，招募受试者进行着装人体的物理实验，以及使用基于人体主动热调节机制构建的人体热生理反应模型预测热生理参数，是评估服装舒适性的主要技术方法。其中，后者具备更强的可操作性和可重复性，是服装性能评价的首选技术方法。已有的热生理反应预测模型，在计算人体与环境间的对流热传递时，并未对站姿和坐姿的人体进行区分。但过往的人体热传递实验表明，站姿和坐姿下，人体与环境间的热交换机制并不相同。不考虑人体姿势的热生理反应参数预测，将对指定穿着场景下服装的舒适性造成误判。
4.此外，热生理反应预测模型基于大量偏微分方程展开计算，其打包供使用的商业化产品，也并非各个研究机构或个人都可获得。目前缺少一项通俗易懂、操作简便、运算简单且用户友好的预测方法，帮助普通用户快速预测着装后的生理参数，对服装能否满足人体舒适性需求给出即刻预判。


技术实现要素：

5.本发明的目的是解决现有技术中存在的问题，提供一种反映人体的皮肤温度与环境和服装的关系的线性回归模型的建立方法，并基于该线性回归模型提出一种快速且准确的着装舒适性的判断方法及实现着装舒适的服装选择方法。
6.为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
7.一种线性回归模型的建立方法，包括以下步骤：
8.s1：基于计算流体动力学(cfd，computational fluid dynamics，计算流体动力学)对无着装人体与环境间的对流热传递进行仿真运算(即可视化的三维数值模拟和计算)；
9.s2：构建对流热传递系数的回归模型，实现对体表对流热传递的量化计算；
10.对s1中仿真运算所得数据进行回归分析，以环境风速、皮肤与环境温差为自变量，以体表对流热传递系数为因变量，获取分别针对站姿和坐姿的体表各躯段对流热传递系数的回归模型；
11.s3：动态衔接体表热传递和体温调节过程，搭建热生理反应数据库；
12.组合对流热传递系数的回归模型和热生理反应模型搭建适用站姿和坐姿的热生
理反应预测平台，对空气温度、环境风速、服装固有热阻三组参数进行参数化研究，获取不同参数组合下的有着装的人体的各躯段皮肤温度，或进一步地由有着装的人体的各躯段皮肤温度得到有着装的人体的平均皮肤温度，从而形成热生理反应数据库；
13.s4：构建以站姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型i，或以坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型ii，或以站姿和坐姿下有着装的人体的各躯段皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型；
14.线性回归模型i的表达式如下：
15.t
sk，m，st
＝c1×
ta c2×icl
c3×
va c4；
16.线性回归模型ii的表达式如下：
17.t
sk，m，se
＝c5×
ta c6×icl
c7×
va c8；
18.式中，t
sk,m,st
为站姿下有着装的人体的平均皮肤温度，单位为℃；t
sk,m,se
为坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度，单位为℃；ta为空气温度，取值范围为12.0～32.0℃；i
cl
为服装固有热阻，取值范围为0.09～2.30clo；va为环境风速，取值范围为0.2～2.5m/s；c1为0.443；c2为1.892℃/clo；c3为-0.769℃
·
s/m；c4为19.720℃；c5为0.428；c6为1.799℃/clo；c7为-0.741℃
·
s/m；c8为20.340℃。
19.作为优选的技术方案：
20.如上所述的一种线性回归模型的建立方法，步骤s1的具体过程为：先构建站姿或坐姿人体与环境的几何模型，即完整反映处于站姿或坐姿的人体和环境三维尺寸和形状的可视化模型，其中人体位于环境中间位置处；再对人体所处的环境计算域进行离散，设置空气温度、环境风速、人体皮肤温度三组边界条件参数，求解计算域，获得站姿或坐姿人体体表各躯段(包括头部、前胸、后背、左上臂、右上臂、左下臂、右下臂、左手、右手、骨盆、左大腿、右大腿、左小腿、右小腿、左脚、右脚共16个躯段)在0.2～2.5m/s环境风速、1.6～24.0℃皮肤与空气温差范围内的对流热传递系数。
21.如上所述的一种线性回归模型的建立方法，步骤s3的具体过程如下：
22.s31：根据人体四大体温调节机制(即肌肉颤抖、出汗、血管舒张、血管收缩)和传热学三大定律(即热传导、热辐射、热对流)以及蒸发散热原理指导构建热生理反应模型，其中热对流部分使用s2生成的对流热传递系数的回归模型进行计算，如此，形成区分站姿和坐姿的两组热生理反应模型，即得热生理反应预测平台；
23.s32：分别针对站姿和坐姿设计n组工况，n≥48，其中空气温度范围为12.0～32.0℃，环境风速范围为0.2～2.5m/s，服装固有热阻范围为0.09～2.30clo，人体基础代谢率为1met，使用热生理反应预测平台进行计算，获得2n组工况下的有着装的人体的各躯段皮肤温度，形成热生理反应数据库，或者，进一步地，还根据iso 9886给出的四点法、八点法或十四点法，求解2n组工况下有着装的人体的平均皮肤温度，形成热生理反应数据库。
24.本发明还提供了一种着装舒适性的判断方法，确定人体所处环境的空气温度和环境风速，同时确定人体所着服装的服装固有热阻后，计算指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度后，判断其是否超出人体的舒适平均皮肤温度范围，如果否，则处于指定姿势的人体着装舒适；反之，则处于指定姿势的人体着装不舒适；
25.指定姿势为站姿，计算利用线性回归模型i；或者，指定姿势为坐姿，计算利用线性回归模型ii；线性回归模型i和线性回归模型ii是基于如上所述的一种线性回归模型的建立方法得到的。
26.作为优选的技术方案：
27.如上所述的一种着装舒适性的判断方法，人体的舒适平均皮肤温度范围为32.0～34.6℃；人体的舒适平均皮肤温度范围实际上会因人而异(性别、年龄)，本发明界定的人体的舒适平均皮肤温度区间为[32.0℃,34.6℃]是基于大量统计得出的适用于绝大多数人的区间；在实际应用中，用户可根据个人需求进行适当调整，比如，若用户偏好稍低一点的温度，可适当降低舒适平均皮肤温度的区间下限32.0℃；若用户偏好稍高一点的温度，可适当提高舒适平均皮肤温度区间的上限34.6℃。
[0028]
如上所述的一种着装舒适性的判断方法，指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该真实值是通过在着装30min(通常着装30min后人体的平均皮肤温度能达到稳态)后测试得到的，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，平均绝对误差即多组人体的实际的平均皮肤温度与计算的平均皮肤温度的绝对误差的平均值。
[0029]
本发明还提供了一种实现着装舒适的服装选择方法，确定人体欲前往的环境的空气温度和环境风速，同时设定有着装的人体的平均皮肤温度的目标值后，计算指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度达到目标值所需的服装固有热阻，并按此选择对应的服装；
[0030]
指定姿势为站姿，计算利用线性回归模型i；或者，指定姿势为坐姿，计算利用线性回归模型ii；线性回归模型i和线性回归模型ii是基于如上所述的一种线性回归模型的建立方法得到的；
[0031]
根据服装固有热阻选择对应的服装的过程即根据服装固有热阻选择具体要穿着的服装类型、件数，其中，服装固有热阻与服装类型的对应关系可参考iso 9920给出的常见室内服装固有热阻数据库，比如短袖t恤固有热阻为0.09clo，长袖t恤固有热阻为0.12clo，毛衣固有热阻为0.28～0.35clo，夹克固有热阻为0.25～0.4clo，短裤固有热阻为0.06clo，长裤固有热阻为0.2～0.35clo，裙子固有热阻为0.15～0.25clo等；多件服装组合后固有热阻可参考iso 9920数据库，或基于单件服装固有热阻加权计算得出。
[0032]
作为优选的技术方案：
[0033]
如上所述的一种实现着装舒适的服装选择方法，选择对应的服装进行着装30min(通常着装30min后人体的平均皮肤温度能达到稳态)后，人体的平均皮肤温度的目标值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，平均绝对误差即多组人体的平均皮肤温度的目标值与真实值的绝对误差的平均值。
[0034]
本发明还提供了一种实现着装舒适的服装选择方法，先确定人体姿势制作服装固有热阻—平均皮肤温度图谱，再通过查询图谱确定在一定环境风速和一定空气温度下达到预期的有着装的人体的平均皮肤温度所需的服装固有热阻，并按此选择对应的服装；
[0035]
服装固有热阻—平均皮肤温度图谱为分布在横坐标为服装固有热阻、纵坐标为有着装的人体的平均皮肤温度的坐标系上的多条直线，或者为分布在横坐标为有着装的人体的平均皮肤温度、纵坐标为服装固有热阻的坐标系上的多条直线；
[0036]
每条直线都对应同一环境风速和不同空气温度，或者每条直线都对应不同环境风
速和同一空气温度；
[0037]
人体姿势为站姿，每条直线都是利用线性回归模型i得到的；或者，人体姿势为坐姿，每条直线都是利用线性回归模型ii得到的；线性回归模型i和线性回归模型ii是基于如上所述的一种线性回归模型的建立方法得到的；
[0038]
所述一定环境风速和一定空气温度为其中一条直线对应的环境风速和空气温度；
[0039]
根据服装固有热阻选择对应的服装的过程即根据服装固有热阻选择具体要穿着的服装类型、件数，其中，服装固有热阻与服装类型的对应关系可参考iso 9920给出的常见室内服装固有热阻数据库，比如短袖t恤固有热阻为0.09clo，长袖t恤固有热阻为0.12clo，毛衣固有热阻为0.28～0.35clo，夹克固有热阻为0.25～0.4clo，短裤固有热阻为0.06clo，长裤固有热阻为0.2～0.35clo，裙子固有热阻为0.15～0.25clo等；多件服装组合后固有热阻可参考iso 9920数据库，或基于单件服装固有热阻加权计算得出；
[0040]
服装固有热阻—平均皮肤温度图谱的生成可为普通用户提供更加直观的穿衣意见，以达到其期望的舒适性效果。
[0041]
作为优选的技术方案：
[0042]
如上所述的一种实现着装舒适的服装选择方法，选择对应的服装进行着装30min通常着装30min后人体的平均皮肤温度能达到稳态)后，人体的平均皮肤温度的预期值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，平均绝对误差即多组人体的平均皮肤温度的预期值与真实值的绝对误差的平均值。
[0043]
有益效果：
[0044]
(1)本发明充分考虑常见人体着装状态，最终提出的指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算方法可分别针对站姿和坐姿的人体进行应用，使得服装热传递性能及舒适性的评价更加贴合实际着装情况，评价结果更加科学可靠；
[0045]
(2)本发明提出的指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算公式为线性方程组，应用简单且快捷，相比以往的热生理反应预测模型具有更高的普适性，且非常用户友好，有效解决了现有技术的方法可获得性差的问题；
[0046]
(3)本发明的方法是基于对线性回归模型(即指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算公式)的快速求解应用，指导普通民众科学穿衣，可以根据所处环境特征，搭配合适的服装，获取个人期望的舒适度。
附图说明
[0047]
图1为不同模型右大腿躯段表面的对流热传递系数；
[0048]
图2为站姿下人体平均皮肤温度(图中简称“平均皮温”)、空气温度、环境风速、服装固有热阻散点矩阵图；
[0049]
图3为坐姿下人体平均皮肤温度(图中简称“平均皮温”)、空气温度、环境风速、服装固有热阻散点矩阵图；
[0050]
图4为服装固有热阻—平均皮肤温度图谱的应用例。
具体实施方式
[0051]
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发
明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
[0052]
本发明的核心是得到以站姿和坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型，继而基于该线性回归模型得到着装舒适性的判断方法和实现着装舒适的服装选择方法；线性回归模型是通过以下步骤得到的：
[0053]
s1：基于计算流体动力学(cfd，computational fluid dynamics，计算流体动力学)对无着装人体与环境间的对流热传递进行仿真运算(即可视化的三维数值模拟和计算)；
[0054]
首先，构建站姿人体与环境的几何模型，即完整反映处于站姿的人体和环境三维尺寸和形状的可视化模型，其中人体位于环境中间位置处；
[0055]
然后，对人体所处的环境计算域进行离散，设置空气温度、环境风速、人体皮肤温度三组边界条件参数，求解计算域，获得站姿人体体表各躯段(包括头部、前胸、后背、左上臂、右上臂、左下臂、右下臂、左手、右手、骨盆、左大腿、右大腿、左小腿、右小腿、左脚、右脚共16个躯段)在0.2～2.5m/s环境风速、1.6～24.0℃皮肤与空气温差范围内的对流热传递系数；
[0056]
接着，构建坐姿人体与环境的几何模型，即完整反映处于坐姿的人体和环境三维尺寸和形状的可视化模型，其中人体位于环境中间位置处；
[0057]
最后，对人体所处的环境计算域进行离散，设置空气温度、环境风速、人体皮肤温度三组边界条件参数，求解计算域，获得坐姿人体体表各躯段(包括头部、前胸、后背、左上臂、右上臂、左下臂、右下臂、左手、右手、骨盆、左大腿、右大腿、左小腿、右小腿、左脚、右脚共16个躯段)在0.2～2.5m/s环境风速、1.6～24.0℃皮肤与空气温差范围内的对流热传递系数；
[0058]
s2：构建对流热传递系数的回归模型，实现对体表对流热传递的量化计算；
[0059]
对s1中仿真运算所得数据进行回归分析，以环境风速、皮肤与环境温差为自变量，以体表对流热传递系数为因变量，获取分别针对站姿和坐姿的体表各躯段对流热传递系数的回归模型；
[0060]
以右大腿躯段为例，当皮肤与环境温差为12℃时，利用本发明的分别针对站姿和坐姿的体表各躯段对流热传递系数的回归模型得到的对流热传递系数-风速的关系曲线如图1所示，利用现有技术的热生理反应模型(以fiala模型为例，其不区分站姿和坐姿)得到的对流热传递系数-风速的关系曲线如图1所示，由图1可知，本发明所得站姿对流热传递系数明显高于坐姿，fiala模型存在高估对流热传递系数的情况；
[0061]
s3：动态衔接体表热传递和体温调节过程，搭建热生理反应数据库；
[0062]
组合对流热传递系数的回归模型和热生理反应模型搭建适用站姿和坐姿的热生理反应预测平台，对空气温度、环境风速、服装固有热阻三组参数进行参数化研究，获取不同参数组合下的有着装的人体的各躯段皮肤温度，由有着装的人体的各躯段皮肤温度得到有着装的人体的平均皮肤温度，从而形成热生理反应数据库，具体如下：
[0063]
s31：根据人体四大体温调节机制(即肌肉颤抖、出汗、血管舒张、血管收缩)和传热
学三大定律(即热传导、热辐射、热对流)以及蒸发散热原理指导构建热生理反应模型，使用s2生成的对流热传递系数的回归模型取代fiala模型中原有的对流热传递系数计算模型，形成区分站姿和坐姿的热生理反应预测平台，并通过对比预测结果与实际人体实验测量结果，对热生理反应预测平台进行验证；
[0064]
s32：通过调研常规室内环境，并依据iso 9920给出的服装固有热阻范围，分别针对站姿和坐姿设计48组工况(共计96组)，其中空气温度范围为12.0～32.0℃，环境风速范围为0.2～2.5m/s，服装固有热阻范围为0.09～2.30clo，人体基础代谢率为1met，使用热生理反应预测平台进行计算，获得96组工况下的有着装的人体的各躯段皮肤温度，再根据iso 9886给出的八点法，求解96组工况下的平均皮肤温度，形成热生理反应数据库；
[0065]
s4：构建以站姿和坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型；
[0066]
对s3计算所得数据库进行回归分析，通过对数据散点图(图2～图3)的分析，初步确定平均皮肤温度与风速、空气温度、服装固有热阻呈现多重线性关系；对数据进行线性拟合，分别生成以站姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型i，以及以坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型ii，拟合优度都大于0.9；
[0067]
线性回归模型i的表达式如下：
[0068]
t
sk，m，st
＝c1×
ta c2×icl
c3×
va c4；
[0069]
线性回归模型ii的表达式如下：
[0070]
t
sk，m，se
＝c5×
ta c6×icl
c7×
va c8；
[0071]
式中，t
sk,m,st
为站姿下有着装的人体的平均皮肤温度，单位为℃；t
sk,m,se
为坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度，单位为℃；ta为空气温度，取值范围为12.0～32.0℃；i
cl
为服装固有热阻，取值范围为0.09～2.30clo；va为环境风速，取值范围为0.2～2.5m/s；c1为0.443；c2为1.892℃/clo；c3为-0.769℃
·
s/m；c4为19.720℃；c5为0.428；c6为1.799℃/clo；c7为-0.741℃
·
s/m；c8为20.340℃。
[0072]
使用t检验对回归系数的显著性进行分析，结果显示显著性概率p值均小于0.001，即回归模型的回归系数是显著的，多重共线性分析显示容差值为1(大于0.2)，排除自变量间的共线性可能性，此外，回归残差基本符合正态分布；
[0073]
由此表明，本发明提出的线性回归模型是有效的。
[0074]
参考以上步骤也可以得到以站姿和坐姿下有着装的人体的各躯段皮肤温度为因变量，以空气温度、环境风速、服装固有热阻为自变量的线性回归模型，具体过程基本同上，区别仅在于：1)步骤s3中获取不同参数组合下的有着装的人体的各躯段皮肤温度即形成热生理反应数据库，无需由有着装的人体的各躯段皮肤温度得到有着装的人体的平均皮肤温度，具体体现在步骤s32中省略“再根据iso 9886给出的八点法，求解96组工况下的平均皮肤温度”；2)步骤s4中，以站姿和坐姿下有着装的人体的各躯段皮肤温度为因变量，而不是以站姿和坐姿下有着装的人体的平均皮肤温度为因变量。
[0075]
本发明的步骤s1进行学科交叉，充分发挥数值模拟技术的优势，将其应用于人体与环境间热传递的研究中，获取了全新的人体局部对流热传递系数数据库，并将其用于热
生理反应模型，相比广为流行的热生理反应模型，如fiala模型使用的，于1990年代基于暖体假人实验获取的对流热传递数据，具有更高的准确性和可追溯性，对于后期应用的学者来说，更具说服力；
[0076]
除最终形成的线性回归模型外，以上各步骤的中间产物也具有强大的应用价值，如步骤s1构建的人体和环境的数值模型，其各项环境参数和人体位置具有可调节性，可为其它相关参数研究提供工具，如风向、湍流强度对热传递的影响；步骤s2生成的对流热传递系数的回归模型，可进行各种环境下的对流热传递系数连续性预测，为其它相关热传递数学模型提供输入参数数据。
[0077]
上述线性回归模型i和线性回归模型ii可以有多种用法，示例如下：
[0078]
(1)用户正向使用线性回归模型i和线性回归模型ii，输入空气温度、环境风速、所穿服装固有热阻(热阻值可查询服装固有热阻数据库获得)，便可求解预测该状态下的平均皮肤温度，根据预测平均皮肤温度与人体在舒适状态下的平均皮肤温度(32.0～34.6℃)的对比，可知服装能否保障人体的舒适性；
[0079]
具体过程为：确定人体所处环境的空气温度和环境风速，同时确定人体所着服装的服装固有热阻后，计算指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度后，判断其是否超出人体的舒适平均皮肤温度范围(32.0～34.6℃)，如果否，则处于指定姿势的人体着装舒适；反之，则处于指定姿势的人体着装不舒适；
[0080]
指定姿势为站姿，计算利用线性回归模型i；或者，指定姿势为坐姿，计算利用线性回归模型ii；
[0081]
线性回归模型是否有效的检验方法除了上述的t检验，还包括以下检验分析方法：
[0082]
计算指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算值与真实值(该真实值通常为着装30min后人体能达到稳态的实际的平均皮肤温度)的平均绝对误差，比较该误差与人体实验平均标准差的大小；结果表明，指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度的计算值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，本发明提出的线性回归模型是有效的。
[0083]
(2)用户逆向使用线性回归模型i和线性回归模型ii，输入空气温度、环境风速和有着装的人体的平均皮肤温度的目标值，便可预测在该环境下需要穿多少克罗值的服装才能达到目标值；
[0084]
具体过程为：确定人体欲前往的环境的空气温度和环境风速，同时设定有着装的人体的平均皮肤温度的目标值后，计算指定姿势下有着装的人体的平均皮肤温度达到目标值所需的服装固有热阻，并按此选择对应的服装；
[0085]
指定姿势为站姿，计算利用线性回归模型i；或者，指定姿势为坐姿，计算利用线性回归模型ii；
[0086]
线性回归模型是否有效的检验方法除了上述的t检验，还包括以下检验分析方法：
[0087]
选择对应的服装进行着装30min后，计算人体的平均皮肤温度的目标值与真实值的平均绝对误差，比较该误差值与人体实验平均标准差的大小；结果表明，选择对应的服装进行着装30min后，人体的平均皮肤温度的目标值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，本发明提出的线性回归模型是有效的。
[0088]
(3)用户逆向使用线性回归模型i和线性回归模型ii，生成服装固有热阻—平均皮
肤温度图谱，再通过查询图谱确定在设定环境下达到预期的有着装的人体的平均皮肤温度所需的服装固有热阻，选择对应的服装；
[0089]
具体过程为：先确定人体姿势制作服装固有热阻—平均皮肤温度图谱，再通过查询图谱确定在一定环境风速和一定空气温度下达到预期的有着装的人体的平均皮肤温度所需的服装固有热阻，并按此选择对应的服装；
[0090]
服装固有热阻—平均皮肤温度图谱为分布在横坐标为服装固有热阻、纵坐标为有着装的人体的平均皮肤温度的坐标系上的多条直线，或者为分布在横坐标为有着装的人体的平均皮肤温度、纵坐标为服装固有热阻的坐标系上的多条直线；
[0091]
每条直线都对应同一环境风速和不同空气温度，或者每条直线都对应不同环境风速和同一空气温度；
[0092]
人体姿势为站姿，每条直线都是利用线性回归模型i得到的；或者，人体姿势为坐姿，每条直线都是利用线性回归模型ii得到的；
[0093]
所述一定环境风速和一定空气温度为其中一条直线对应的环境风速和空气温度；
[0094]
线性回归模型是否有效的检验方法除了上述的t检验，还包括以下检验分析方法：
[0095]
选择对应的服装进行着装30min后，计算人体的平均皮肤温度的预期值与真实值的平均绝对误差，比较该误差值与人体实验平均标准差的大小；结果表明，选择对应的服装进行着装30min后，人体的平均皮肤温度的预期值与真实值的平均绝对误差低于0.9℃，该误差值低于取值为1.0℃的人体实验平均标准差，本发明提出的线性回归模型是有效的。
[0096]
现结合图4进行举例说明，每条直线都对应同一环境风速(0.15m/s)和不同空气温度，人体基础代谢率为1met，人体的姿势为站姿，服装固有热阻—平均皮肤温度图谱如图4所示，用户直接地通过查询图谱，获得所穿服装固有热阻与可能的平均皮肤温度之间的关系，依据预期的有着装的人体的平均皮肤温度，直接获取所需穿着服装的热阻值；考虑到平均皮肤温度和热舒适感觉的个体差异，本发明给出推荐预期的有着装的人体的舒适平均皮肤温度范围(32.0～34.6℃)，用户可根据个人偏好进行适当调整，所给出的服装固有热阻—平均皮肤温度图谱指导普通民众根据自身舒适性需求进行服装搭配；本发明的方法解决了以往的技术方案中未能考虑人体的实际着装姿势，造成评价结果不符合实际情况的问题；此外，所述方法简单易操作，提高了服装舒适性预估的效率，具有更强的普适性。