运动安全装备的动态热湿舒适性仿真模型验证

1. 模型验证的核心目标
   动态热湿舒适性仿真模型是一种计算机工具，旨在预测人体在运动中，其着装系统（服装、鞋袜、护具等）内部微气候（温度、湿度）的动态变化。验证的核心目标是确认该计算机模型的预测结果，是否与真实世界中人体的生理感觉和物理测量数据一致。没有经过验证的模型，其预测结果是不可信的。

2. 验证的参照基准：人体穿着试验
   这是模型验证的“黄金标准”。具体步骤如下：

   • 受试者选择：招募具有代表性体型、年龄、性别和运动能力的受试者。
   • 环境舱设定：在可控的人工气候室内，精确设定温度、湿度、风速和辐射热等环境参数。
   • 运动协议：规定受试者执行标准化的运动方案，如跑步机跑步、蹬车，通常包括热身、稳态运动、冷却等阶段，以模拟真实的动态过程。
   • 生理与物理测量：
     • 生理参数：核心体温（通常用 ingestible pill 测量）、皮肤温度（多部位传感器）、心率、出汗率（通过体重变化或全身换气量法）。
     • 物理参数：使用微型传感器矩阵或无扰动的红外热像仪，测量服装与皮肤之间“微气候层”的局部温湿度。
     • 主观反馈：受试者定期根据标准量表（如热感觉投票TSV、湿感觉投票WSV、热舒适投票TCV）报告其主观感受。

3. 仿真模型的并行运行
   在人体试验进行的同时，使用仿真模型进行“虚拟试验”。输入参数必须与真实试验完全一致：

   • 环境输入：与气候舱相同的温湿度、风速。
   • 人体输入：一个数字人体模型，其新陈代谢率、皮肤血流量、出汗率等生理响应模型需被激活，并设置为与试验运动协议相对应的动态模式。
   • 装备输入：精确测量并输入运动安全装备（如服装）的材质属性参数，如厚度、密度、导热系数、吸湿性、透湿率、液态水传输特性等。

4. 数据比对与差异量化
   将模型预测的输出数据与人体试验测量数据进行系统性地比对。关键比对指标包括：

   • 皮肤温度（多部位平均及局部）。
   • 微气候层湿度/相对湿度。
   • 服装外表面温度。
   • 累积排汗量/蒸发量。
     使用统计学方法（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、决定系数R²）来量化预测值与实测值之间的差异。例如，一个经过良好验证的模型，其皮肤温度预测的RMSE应小于1°C，湿度预测误差在可接受范围内。

5. 敏感度分析与模型校准

   • 敏感度分析：确定模型中哪些输入参数（如材质的透湿率、出汗启动阈值）对输出结果（如微气候湿度）影响最大。这有助于理解模型的不确定性来源。
   • 模型校准：如果发现系统性的预测偏差（如模型持续高估湿度），则可能需要对模型内部的某些生理响应算法或传质传热系数进行谨慎的调整（校准）。校准必须基于科学原理，并使用独立的数据集（非验证所用的数据）进行再次检验，防止“过拟合”。

6. 模型的有效范围界定与持续迭代
   通过一系列在不同运动强度、环境条件、装备类型下的验证试验，最终明确该仿真模型的有效应用边界。例如，模型可能对中高强度有氧运动下的吸湿排汗服装验证效果良好，但对极端高温下的防水服装预测精度下降。模型验证不是一次性的，随着新的生理学研究数据和更先进的材料测试方法出现，模型需要被持续地更新和再验证，以扩展其适用范围和可靠性。