‌1.环境参数模拟‌

‌温湿度控制‌：PID算法精确调节，模拟从极寒到酷热、干燥到高湿的多种气候条件（范围示例：温度-30°C~80°C，湿度10%~95%）。

‌气流与风速‌：调节空气流动模式（如层流、湍流）及风速（0.1~20 m/s），多风扇阵列+导流板生成可控气流，CFD（计算流体力学）优化流场均匀性。

‌气压调节‌：可选配模拟高原（低压）或深海（高压）环境，通过真空泵（低压）或压缩机（高压）改变舱内气压，配合氧浓度控制。

‌光照与色温‌：控制自然光/人工光源的强度（0~100,000 lux）和色温（2700K~6500K）。

2.‌人体反应监测‌

‌生理指标‌：皮肤温度、心率、呼吸率、血氧饱和度、出汗量、脑电波（EEG）等。

‌主观评价‌：通过问卷调查、行为观察评估舒适度、疲劳感、注意力等心理指标。

3. 数据采集与分析系统‌

‌传感器网络‌：分布式部署温湿度、气压、CO₂等传感器，实时反馈环境数据。

‌生物信号采集‌：穿戴式设备（如智能手环、EEG头戴装置）与固定式监测仪（如红外热像仪）。

‌AI算法‌：通过机器学习分析环境参数与人体反应的关联性（如热舒适度PMV-PPD模型）。

‌三、关键技术挑战‌

1.‌多参数协同控制‌

温湿度与气流的耦合效应（如高湿度下风速对蒸发散热的抑制）。

气压变化对温控精度的影响（低压环境导热效率降低）。

‌2.动态模拟的真实性‌

快速切换环境条件（如10分钟内从25°C升至40°C）的稳定性。

模拟自然环境的随机波动（如阵风、光照渐变）与控制系统的矛盾。

‌3.人体个体差异‌

不同性别、年龄、体质对同一环境的感知差异（需大数据建模）。

四、典型应用场景‌

1.‌建筑设计与 HVAC 优化：评估办公楼空调设定温度（如24°C vs 26°C对工作效率的影响）。

‌2.汽车与航空器舱内环境：测试座椅通风系统的降温效率，或模拟高原舱压对乘客血氧的影响。

‌3.服装与装备研发：对比登山服在不同湿度下的透气性，或消防服在高温下的隔热性能。

‌4.医疗与健康研究：研究慢性病患者（如哮喘）对空气污染的耐受阈值，或老年人对室内温度的敏感性。

人体舒适度实验室通过高精度环境控制与多维度数据采集，为优化人类生活环境提供科学依据。其核心技术在于平衡多参数的动态调控与人体复杂反应的关联性，未来将进一步向智能化、个性化方向发展