飞机客舱中人体辐射散热的实验与模拟

孙贺江，何卫兵

(天津大学环境科学与工程学院，天津 300072)



飞机客舱中人体辐射散热的实验与模拟

孙贺江，何卫兵

(天津大学环境科学与工程学院，天津 300072)

摘 要：辐射散热是人体显热散热的重要途径，决定着人体的热舒适和飞机客舱内流场的分布，是分析和设计健康舒适客舱环境的重要因素.针对客舱中人员的辐射散热问题，在简化的半机舱模型中通过实验研究自然对流状态下单体坐姿仿真人体辐射散热；并选择CFD提供的DTRM、DO、S2S辐射模型进行数值预测.研究显示默认划分射线数量的DTRM模型可以精确预测人体各部位的辐射换热量，但创建射线文件比较消耗计算机资源，单核运算最大消耗25%的CPU进程，计算时间相对适中.DO模型的计算精度强烈依靠经度角和纬度角的划分，计算时间偏长，但不需要消耗瞬时大量的CPU进程.相比前两者，在计算时间和人体壁面网格数量(表面束的划分)方面，S2S辐射模型有较大的优势.结果表明CFD具有精确预测人体辐射散热的能力，可为以后室内环境研究者提供方法和参考.

关键词：机舱环境；计算流体力学(CFD)；辐射模型；仿真人体；辐射换热系数

人体作为室内环境的热源和流场的阻碍物以及污染物的散发源，持续不断地与其周围环境进行着能量交换和相互作用[1].辐射散热是人体显热散热的重要途径，与人体对流散热始终处于此消彼长的状态，影响着人体的散热平衡，同时也决定着人体的热舒适和室内流场的分布[2].飞机作为重要的交通工具给人们出行带来巨大便利，不同于居住和办公建筑[3]，机舱环境是一种狭小、封闭且具有高人员密度特征的空间[4].这些环境特性不仅影响机舱内的气流组织，而且也影响着人体散热.Liu 等[5]结合计算流体力学(CFD)软件与实验计算了机舱环境中满员状态下乘客的散热量，结果显示客舱人员的辐射散热量占乘客总显热散热量(75,W)的20%～25%，对流换热量与辐射换热量之比接近75∶25，此结果与Srebric等[2]研究的办公环境中的结果相反.而且后者发现当该比值偏大时，停留在人体头部的污染物浓度会减少，人体会得到更多的新鲜空气，更有利于创造出健康的室内环境.因此，人体辐射散热是分析和设计健康舒适的座舱环境的重要因素，有必要对座舱内人体的辐射散热进行更为细致的研究.

目前研究室内环境中人体的辐射散热有两种有效方法：实验研究和数值模拟.按照研究人体的几何形状是否规则，可分为规则人体模型和仿真人体模型的实验研究.Stolwijk[6]制作了一个简化的人体模型：头部由球体代替，其他部位包括躯干、手臂、腿、脚分别由不同特征尺度的圆柱体代替，采用人体自调节的25节点模型的方法推导出人体各部位的辐射换热系数.Ichihara等[7]使用一个具有16个分块部位的仿真人体来研究人体各部位的换热系数.把该人体放入环境舱中，调节人体周围环境温度等于体表温度，以此消除人体散热的对流部分.de Dear等[8]提出了一种新的方法来获取仿真人体各部位的辐射换热系数：在人体表面贴上低发射率的铝箔，并且假设贴有铝箔部位的对流换热系数保持不变，经过一系列公式推导计算出身体各部位的辐射换热系数.

CFD已经被多数科研人员所认可，并作为研究人体散热的重要工具，在解决人体散热方面做出了许多贡献.Murakami等[9]应用CFD方法，采用Gagge的两点模型，考虑人体发汗的热调节，模拟站立人体的散热.Sørensen等[10-11]利用CFD软件中的STARCD程序计算了封闭空间中单人体各部位的角系数，并对静坐在长、宽、高分别为2.95,m、2.95,m、2.40,m的封闭环境中的仿真人体进行物理建模和网格的划分，采用低雷诺数湍流模型计算人体在封闭空间中的自然对流，多表面辐射传热模型模拟人体各部位的辐射换热系数[11].

相比于实验研究，CFD具有计算时间短、预测精度高，能够缩短较长实验周期的优点，因此通过应用CFD技术来分析人体辐射散热是一种有效的方法.目前室内环境研究者对人体的对流散热关注颇多却忽略了应用CFD技术模拟辐射散热的研究，而且也鲜有完整的文献资料能够证明CFD具有精确预测人体辐射散热的能力.CFD提供了5种辐射模型来求解辐射传热问题[12]，根据其特定的应用范围和使用条件，可选3个辐射模型模拟单人体在实验舱中的辐射散热，包括离散传播辐射模型(DTRM)、多表面辐射传热模型(S2S)、离散坐标辐射模型(DO).

笔者利用实验研究与数值模拟相结合的方式，验证CFD提供的3种辐射散热模型在预测座舱环境下人体辐射散热方面的适用性.首先通过研究一个静坐在仿真机舱中的发热人体，以实验的方法探究人体在自然对流下各部位的辐射散热系数；然后针对3种辐射模型的预测方法，探索它们在预测人体辐射散热方面的设置参数，根据预测时间和精度评价辐射模型.

1　实验研究

1.1实验舱与仿真人体

实验舱是一个简化的半机舱模型，是由6个2,m×2,m的平板搭建而成的封闭空间.机舱内的辐射包括人员之间及人员与壁面之间的换热，人体形状的不规则是导致辐射模型预测不精确的主要因素，所以在保留不规则人体和确保实验测量精度的前提下，简化实验方案.

实验舱的平板里面布置输水管道，外接具有调节水温的冷水机组进行环境舱的壁温控制，壁温调控范围为5～35,℃.平板外贴橡塑保温材料以保证舱内壁面温度不受外界温度波动的干扰，实验舱内部舱壁涂以高发射率的水性漆以营造仿真的客舱环境.对实验舱壁面温度均匀性进行测试，结果显示冷水机组调控的水温控制在±0.1,K内波动，壁面温度的标准差最大不超过0.11,K.

使用三维激光仪扫描人体外形产生数字模型，根据人体解剖学原理，把人体划分为17个部位，各部位的位置和面积如图1和表1所示.相比于用热流探头多点测量人体皮肤获得热量的方式，用电路系统控制的测量方法可以得到更为精确的热流量[7]，而且能够使发热人体更快达到稳定状态.将直径2,mm、电阻率32,Ω/m的电阻丝以串联的方式按照真实人体各部位的平均发热量进行缠绕[11].根据各部位发热功率的不同，相邻电阻丝有不同的间距，人体各部位的发热功率和所占比例如表2所示.人体臀部中心点位于实验舱的竖直中心线上.为减少人体与下壁面的导热，在发热人体脚部位附上0.03,m厚的绝缘泡沫.人体的空间位置如图2所示，其中人体左侧为左壁面，右侧为右壁面，其他壁面的名称按此方式描述.

图1　人体各部位位置Fig.1 Segments of the manikin

表1　人体各部位面积Tab.1 Skin surface area of segments of the manikin

表2　人体各部位的发热功率及所占比例Tab.2 Heating power and percentage of segments of the manikin

图2　人体的空间位置Fig.2 Spatial location of the manikin

1.2实验原理

封闭空间中各表面之间的辐射能以电磁波的形式进行热量交换，假设实验舱内所有辐射面包括人体表面都是漫射灰体，因此，在离开该辐射面中的辐射能包括了本身的辐射热量和反射其他辐射面的入射辐射的能量G，定义它为有效辐射J，计算式分别为

式中：ε为壁面的发射率；Eb为各壁面的黑体辐射能，W/m2；A表示壁面的面积，m2；下标i、j表示辐射面的标号；Fj-i为角系数，表示辐射面j发射的辐射能落到辐射面i的百分数.

根据以下公式即可计算出人体各部位的辐射换热系数

式中：σb为黑体辐射系数，5.67×10-8,W/(m2·K4)；Ri表示辐射面的净辐射换热量，W/m2；hri表示部位的辐射换热系数，W/(m2·K)；Tsi表示身体部位的平均皮肤温度，K；Tri表示各部位对应的平均辐射温度，K.

从上述的测量公式中分析，需要测量的物理量有：各部位的平均皮肤温度Tsi以及相应的平均辐射温度Tri，全场的平均辐射温度Tr.此外，还需要计算各个辐射面之间的角系数Fj-i.

1.3测量方法

为精确测量人体各部位以及墙壁温度，采用热成像仪(Infratec VarioCAM®hr)拍摄局部温度并以Pt1000铂电阻传感器点测修正的方式进行测量，所有测试仪器在测量之前都经过标定.铂电阻传感器的精度为±0.3,K，热成像仪的测量精度为±1.5,K.

选用直径为70,mm的黑球与分辨率为0.1,K的水银温度计制成黑球温度计，使其具有更短的响应时间和更精确的测量精度.把黑球温度计放置在人体与相邻墙壁的中线位置进行测量，测量距离为球心距下壁面0.13,m、0.25,m、0.50,m、0.75,m、1.00,m、1.25,m的高度，总共有24个测点用于计算各部位的平均辐射温度，各部位的测点高度如表3所示.

表3　黑球温度计测点高度Tab.3 Globe thermometer heights

对于角系数的计算，利用建立的数字模型采用精细网格的划分方法，使用S2S辐射模型中计算角系数的功能计算分块人体与环境壁面之间的角系数.为满足角系数的计算精度[10-11]，人体网格尺寸划分为8,mm，整舱划分网格数为276万.

1.4实验边界条件设置

本文主要关注机舱中人体与环境以及人体各部位之间的辐射换热的模拟与计算，而且实验仅需要对温度进行测量，因此可以只通过测量坐姿人体在自然对流状态下的换热情况就可以评价辐射模型的适用性，此次评价的结果适用于其他送风形式如混合对流的工况.经测定，人体的发射率为0.95，墙壁的发射率为0.8，在整个实验过程中，壁面温度几乎不随外界发生波动，维持恒定，壁面温度分布如表4所示.

根据ANSI/ASHRAE 1992[13]中关于人体显热散热的计算，设置仿真人体的发热功率为80,W，待到室内流场恒定，对假人皮肤温度进行数据采集，采样频率为0.3,Hz，采集时间为5,min.随后进行热成像的拍摄.

1.5实验结果

表5显示了实验测量人体各部位辐射换热系数的结果，并与文献[8]的实验结果进行对比.表中的误差是相对于本实验的测量结果，整体平均值是各部位辐射换热系数基于面积的加权平均.除手以外，当部位存在左右分布(例如左上臂和右上臂)时，该部位的辐射换热系数是左右两边的平均值.由于本实验中的右手姿势与文献[8]中的右手位置相同，所以在本实验列中仅出现了右手辐射换热系数.从误差的分布分析，由于采用的人体姿势的不同(最明显的区别在于手臂)和头部是否戴有假发的差别，造成前臂、头部、后背、胸部和脚的部位辐射换热系数有较大差别.但其余部位的实验结果与文献[8]的实验结果吻合很好，误差不超过10%.

表5　人体各部位辐射换热系数Tab.5 Radiative heat transfer coefficient of body segments

前臂结果存在较大差别的主要原因在于所采用的人体左右手臂呈相互靠拢状，最终左手右手上下交织在大腿上部，而文献[8]的人体的手臂虽向大腿伸展，但最后两只手只停留在对应的大腿上部，没有交叉.本实验中人体的前臂与外环境的辐射换热受到躯干的影响较大，故而有较小的测量结果.

头和后背存在差别的主要原因在于文献[8]的实验人体头上戴有披肩发，而本实验中的人体头部没有戴任何东西.披肩发不仅阻碍了头部的辐射散热也遮挡了后背与外界进行辐射热交换的有效辐射面积，致使本实验的结果与文献[8]的实验结果有较大偏差.

关于脚部和胸部的辐射换热系数实验偏差，参考Stolwijk[6]测量脚部值4.65,W/(m2·K)和Ichihara等[7]测量脚部值7.3,W/(m2·K)，本实验脚部的测量值处于其范围内，可能是由于人体的脚部与身体相对位置的不同导致脚部有较大偏差.而胸部则是因为其与大腿相对位置的关系导致二者实验有所差别.

就整体的平均辐射换热系数而言，两者结果十分接近，同时与被研究者广泛接受的4.7,W/(m2·K)[13]也非常吻合.通过与文献[8]的实验结果的对比，表明了本文采用的实验方法的合理性与实验结果的准确性，可以作为评价CFD辐射模型的标准.

2　数值模型预测

2.1数值模型

本文研究了3种不同的辐射模型：DTRM、DO、S2S.按照空间介质是否参与辐射计算，辐射模型可以分为两类，一类是空间介质可以参与辐射计算的物理模型，如DTRM、DO；另一类是空间介质不参与辐射计算的物理模型S2S[12].3种辐射模型均有各自的应用领域，例如DTRM已应用到中庭建筑的自然通风和人员区的热舒适计算[14]等领域；DO模型被应用到工业水管锅炉里燃料的燃烧[15]和空间介质的吸收、发射、散射性质的研究[16]等方面；S2S辐射模型被应用于研究烘炉中面包的加热过程[17]等场合.

对于空间介质可以参与辐射计算的通用传热方程，即

式中：r、s表示位置和方向向量；s′表示散射方向；下标s代表行程长度；a是吸收系数；n为折射系数；σs为散射系数；I表示辐射强度，是r、s的函数；T表示当地温度；Φ表示相位函数；Ω表示空间立体角.

DTRM辐射模型解决辐射传热的方法是假设以单一的辐射射线代替由辐射表面沿某个立体角发射的所有辐射效应，使用的“射线跟踪”方法可用来计算各个表面之间的辐射传热，不需要计算辐射表面之间的角系数，不考虑空间介质的散射性质，假设空间介质的折射率为1.DO模型求解的是笛卡尔坐标系下固定方向上从有限个立体角发出的辐射传播方程，并把该方程视为某个场方程.

对于空间介质不参与辐射计算的模型即S2S模型，其物理方程是方程(3)和方程(4).对于有m个面的相互辐射，方程(3)可以改写为矩阵形式，即

式中：K为m×m的矩阵；J表示有效辐射矢量；E表示辐射能矢量，详细内容参见文献[12].S2S是通过计算角系数的方法来计算封闭空间内的漫灰表面之间的辐射换热，该模型忽略了空间介质的辐射吸收、发射和散热，仅考虑表面之间的辐射传热.

虽然实验中的空气介质没有参与辐射，但考虑到S2S模型中角系数的计算需要较大的计算机资源[12]，而且适用于第一类空间介质的物理模型也可用于第二类空间介质的辐射计算，因此有必要探索这几种辐射模型在预测机舱环境中人体辐射散热方面的优劣和其在计算方面的内在设置.另外，为了区别于S2S模型本身的计算方法，实验测量使用人体平均辐射温度取代壁面温度来计算人体与环境的辐射散热及人体各部位辐射换热，进而验证模型的准确性.

2.2数值模拟策略

封闭空间中，不同于湍流模型的计算，辐射模型没有近壁面假设和y+[12]的约束条件，而是假设壁面是漫射灰体，其实这符合真实壁面的情况，因此期望辐射模型可以在网格数量大幅减少的情况下得到精确的计算结果.

数值模拟研究的第一步是检查网格独立性.借鉴前人[18]湍流模型中人体网格的划分方法，人体网格尺寸被划分为粗、中、细3种尺寸，产生的网格数量如表6所示.

表6　网格独立解划分方案Tab.6 Meshing details of grid independence

图3表达了使用DO模型测试仿真客舱内人体辐射散热的网格独立解.对3种数量的网格与实验值对比的结果进行分析，B、C类网格划分的计算结果与实验值吻合良好.而在湍流模型中人体尺寸被划分为3～8,mm[18]，表明人体壁面在计算辐射散热时的网格划分并不需要十分精细，辐射模型具有网格数量少、预测精度高的优点.选用8.1×104网格作为所有辐射模型的研究对象，在此网格数量的基础上调整各辐射模型的参数，使其得到更为精确的预测结果.

DTRM辐射模型中的能量项采用二阶迎风的离散格式，因为只考虑能量方程而不必解出流动方程，所以关于压力和动量的离散格式保持默认设置即可.此模型使用射线跟踪法计算各个表面之间的辐射传热，需要调整跟踪射线的数目来保证计算结果的精度和计算时间.经度角(θ)和纬度角(φ)是用来划分辐射面的立体角数量，也就是射线的数量的参数，默认设置分别为1、4.把它们分别增加到2倍后进行计算，探索其对计算结果的影响.

图3　辐射模型的网格独立解Fig.3 Grid independent test for radiation model

DO模型中能量方程和DO方程采用非耦合的算法，DO方程表示在空间坐标系下辐射强度的输运方程，是计算由辐射面发射出的辐射强度的方程.离散格式中的能量项设置为二阶迎风格式，离散坐标项(辐射强度I(r ,s))设置为一阶迎风格式.经度角和纬度角选项用于确定空间中每个象限立体角离散度的数量.它们值越大表征越精细的空间离散，可以更好地解析出较小的几何特征的影响.商用CFD软件Fluent的默认设置中，经度角和纬度角的离散数目均为2.在计算过程中把其分别设置为3、5、7，评价其对计算结果的影响.

S2S模型采用Hemicube方法计算角系数，离散格式中的能量项设置为二阶迎风格式.当辐射面的数量很大时，为减少角系数的计算消耗，通常采用创建表面束的方法.表面束的创建减少了辐射面的数量，但同时也影响了角系数的计算精度.实验舱壁面网格划分10个网格面作为一组表面束，分别模拟人体表面网格被10、20、40个网格面划分为一组表面束的情况.

使用频率为2.53,GHz的4核处理器和12.0,GB内存的计算机，借助ANSYS FLUENT 14.0版本的软件平台对所有模型算例进行数值模拟.3种模型的计算均采用SIMPLE算法，当监测到整个辐射场各个边界面的辐射能的平均残差达到8.45×10-17时，计算结果收敛，最后所有算例迭代次数达到6,000步.记录下模型计算的起始与终止时间，作为评价计算快慢的计算指标.综上，需要计算的算例及改变的参量见表7.S2S通过设置10、20、40的表面束数量模拟人体的辐射散热，3个案例达到收敛的计算时间均为26,min，精度达标比例均为11/11.人体分为10 块(左右部位辐射换热系数合并求平均)，加上整体总共11个部位，辐射模型预测值同实验值做比较，若误差值小于等于10%，认为预测精确，即“达标”，精度达标比例为结果误差在10%之内的部位数占11块部位的比例值.

表7　辐射模型的算例设置、计算时间及预测精度Tab.7 Setting details of radiation cases，calculated time and predicted accuracy of the radiation models

2.3数值预测结果

2.3.1DTRM辐射模型

计算此模型的关键在于创建射线文件，该文件包括对射线跟踪的描述数据(沿程长度、每条射线穿越的单元等)，用于辐射迭代计算过程，创建此文件需要消耗大量的计算机资源，而且仅能用于单核计算.就算例1而言最大需要消耗25%的CPU处理进程.图4显示了该模型对11个身体部位辐射换热系数的预测结果，并与实验值进行对比.可以看到3个算例的计算结果十分接近，表明数量为1的经度角和数量为4的纬度角的划分的射线数量已经可以精确预测人体各部位的辐射换热量，表7中的精度达标比例也证明了这一结论.相比计算时间，因为只能进行单核的计算，所以要花费30,min的时间才能完成对8.1×104网格数量的辐射计算，计算时间相对适中.

图4　DTRM辐射模型预测人体各部位的辐射换热系数与实验值的对比Fig.4 Comparison of radiation heat transfer coefficient of body segments between the prediction calculated by DTRM model and the experiment

2.3.2DO辐射模型

图5展示了通过调整DO模型中经纬角离散空间象限立体角的数量，改进DO模型对人体各部位辐射换热系数的预测结果.

图5　DO模型预测人体各部位的辐射换热系数与实验值的对比Fig.5 Comparison of radiation heat transfer coefficient of body segments between the prediction calculated by DO model and the experiment

从计算结果与实验值的对比趋势分析出DO模型的计算精度强烈依靠经纬角离散数量的划分，它们的值越大，得到的计算结果越精确.直到划分值为7时，预测结果的误差才都在实验值的10%之内.虽然相比计算时间略有偏大，但DO模型不需要像DTRM创建射线文件那样需要消耗较大的计算机资源，计算过程较为平稳.

2.3.3S2S辐射模型

类似于DTRM辐射模型，S2S模型在迭代计算之前需要创建角系数文件，该文件包含了各个辐射面之间的角系数关联，用于辐射迭代计算过程.创建此文件同样需要消耗大量的计算机资源，但可以应用多核并联计算，以此减少瞬时大量的CPU处理载荷.为了比较射线文件与角系数文件对于计算机资源的要求，使用单核资源计算S2S模型中的角系数，结果显示最大需要消耗29%的CPU处理进程.图6显示了S2S辐射模型的预测结果与实验值的对比，人体网格的辐射面数量虽然减半，但是对于计算结果的影响不大(时间和精度方面)，表明S2S模型计算时间最少，计算结果精确.所以，无论从计算时间和计算网格数量(平面束的划分)的要求方面，S2S模型都有很大的优势.

2.3.4人体辐射换热系数

选取S2S模型算例1，对其模拟结果进行解析.图7显示了人体前后壁面的辐射换热系数的分布，可以看到整个身体部位的辐射换热系数有较大的变化.上臂内侧的辐射换热系数比外侧的低，这是因为其与躯干之间的相互辐射，减小了上臂内侧的辐射散热量.同样由于手部的相互重叠姿势，且左手放在右手下面，因此左手的辐射热量传递受到右手的阻碍，导致左手的辐射换热系数较小.

图6　S2S辐射模型预测人体各部位的辐射换热系数与实验值的对比Fig.6 Comparison of radiation heat transfer coefficient of body segments between the prediction calculated by S2S model and the experiment

图7　人体前后壁面辐射换热系数分布Fig.7 Radiation heat transfer coefficient predicted by S2S model for thermal manikin

综上，由于身体各部位之间辐射的相互阻碍，减少了身体各部位的辐射散热量，导致靠近身体内侧的皮肤有较小的辐射换热系数，如上臂内侧、大腿内侧和小腿内侧，这些部位出现局部不舒适的风险最大.而直接与外壁面有较大辐射的部位如头部、后背拥有较大的辐射换热系数.

3　结 论

通过实验研究一个静坐在受限封闭的简化机舱中处于自然对流下的仿真人体，分别利用CFD中的DTRM、DO、S2S辐射模型进行数值预测，探索机舱环境下人体的辐射散热，根据预测时间和精度评价辐射模型，得到如下结论.

(1)由于身体各部位之间的辐射的相互阻碍，导致身体内侧的皮肤表面有较小的辐射换热系数，而与外壁面有较大辐射面积的表面拥有较大的辐射换热系数.通过实验值的对比，证明采用的实验方法的合理性与实验结果的准确性，可以作为评价CFD辐射模型的标准.

(2)对比湍流模型的网格独立解，辐射模型可以在网格数量大幅减少的情况下得到精确的计算结果，预测结果的相对误差不超过10%.辐射模型的预测值与实验值的比较，可以证明CFD具有精确预测人体辐射散热的能力.

(3)DTRM辐射模型默认划分的射线数量可以精确预测人体各部位的辐射换热量，创建射线文件比较消耗计算机资源，计算时间相对适中.DO模型的计算精度强烈依靠经纬角离散数量，它们的值越大，得到的计算结果越精确；划分值为7时，预测结果的误差达到10%以内，计算时间偏长，但不需要消耗大量的计算机资源，计算过程较为平稳.相比前两者，S2S辐射模型的预测结果对人体网格数量(表面束的划分)要求不高，计算时间最少，计算结果精确，所以S2S模型在预测人体辐射散热方面有很大的优势.

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(责任编辑：田 军)

Experiment and Simulation of Radiation Heat Loss of Passengers in Aircraft Cabin

Sun Hejiang，He Weibing
(School of Environmental Science and Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Abstract：Radiation is an important approach to sensible heat loss and decides the thermal comfort and distribution of flow fields in aircraft cabin.Therefore，it is a crucial factor for analyzing and designing healthy and comfortable indoor climates.With regard to the radiation heat loss of passengers，a seated thermal manikin was studied under natural convection in a simplified semi-aircraft cabin，three radiation models provided by computational fluid dynamics(CFD)including discrete transfer radiation model(DTRM)，surface-to-surface radiation model(S2S)and discrete ordinates radiation model(DO)were selected to predict the radiation heat loss of body segments.Results show that DTRM with default settings could predict radiation heat loss accurately，but its ray file needs considerable computing resource.Single-core operation consumes 25% of central processing unit(CPU)at most，and its computation time is relatively moderate.The accuracy of radiation heat transfer coefficient calculated by DO greatly depends on theta and phi divisions.Although the computation time is much longer，it does not consume more a large amount CPU cycle instantaneously.S2S radiation model has a better performance in terms of both computation time and grid meshing on human body(cluster divisions).Meanwhile，CFD is proved to be capable of predicting the radiation heat release accurately.The method and results of the study could be helpful for researchers of indoor environment.

Keywords：cabin environment；computational fluid dynamics(CFD)；radiation model；thermal manikin；radiation heat transfer coefficient

通讯作者：孙贺江，sunhe@tju.edu.cn.

作者简介：孙贺江（1976—），男，博士，副教授.

基金项目：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB720100).

收稿日期：2014-07-24；修回日期：2014-09-26.

DOI:10.11784/tdxbz201407075

中图分类号：V219

文献标志码：A

文章编号：0493-2137(2016)03-0231-08

网络出版时间：2014-10-28.网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201407075.html.