AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results show that the metabolic rate can be estimated with a multivariable non-linear regression equation with high accuracy of 0.97.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Thermal comfort depends on four environmental parameters such as air temperature, mean radiant temperature, air velocity and relative humidity and two personal parameters, including clothing insulation and metabolic rate. Environmental parameters can be measured via objective sensors. However, personal parameters can be merely estimated in most of the studies. Metabolic rate is one of the problematic personal parameters that affect the accuracy of thermal comfort models. International thermal comfort standards still use a conventional metabolic rate table which is tabulated according to different activity tasks. On the other hand, ISO 8996 underestimates metabolic rates, especially when the time of activity level is short and rest time is long. To this aim, this paper aims to determine metabolic rates from physical measurements of heart rate, mean skin temperature and carbon dioxide variation by means of nineteen sample activities. 21 male and 17 female subjects with different body mass indices, sex and age are used in the study. The occupants are subjected to different activity tasks while heart rate, skin temperature and carbon dioxide variation are measured via objective sensors. The results show that the metabolic rate can be estimated with a multivariable non-linear regression equation with high accuracy of 0.97.
Özet
Isıl konfor dört çevresel parametre olan hava sıcaklığı, ortalama radyan sıcaklık, hava hızı ve bağıl nem ile iki kişisel parametre olan kişilerin kıyafet yalıtımı ve metabolizma hızına bağlıdır. Çevresel parametreler çeşitli sensörler ile kesin şekilde ölçülebilirken, yapılan çalışmalarda kişisel parametreler genel olarak tahmin edilmektedir. Metabolizma hızı ısıl konfor modellerinin doğruluğunu etkileyen sorunlu parametrelerden birisidir. Uluslararası ısıl konfor standartları kişilerin metabolizma hızının tespit edilmesinde farklı aktiviteler için standardize edilmiş tablolar kullanmaktadır. Öte yandan, ISO 8996 metabolizma hızlarını özellikle kısa zamanlı aktiviteleri ve uzun zamanlı dinlenmeleri daha düşük olarak tahmin etmektedir. Bu amaçla, bu çalışma 19 farklı aktiviteyi ele alarak metabolizma hızını kişilerin fiziksel parametrelerinden olan kalp hızı, ortalama cilt sıcaklığı ve karbondioksit değişimlerinden yararlanarak tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Bu çalışmaya farklı vücut kitle indekslerine, cinsiyete ve yaşa sahip 21 erkek ve 17 kadın denek katılım göstermiştir. Her bir katılımcının kalp atış hızı, cilt sıcaklığı ve karbondioksit değişimi, farklı aktiviteler sırasında çeşitli sensörler yardımıyla ölçülmüştür. Sonuçlar, metabolizma hızın 0.97 gibi yüksek bir doğrulukla çok değişkenli doğrusal olmayan bir regresyon denklemi ile tahmin edilebileceğini göstermektedir.