用于人-航天服仿真的人体热模型发展研究

方明元，王 晶，李西园，毕研强

(1. 北京卫星环境工程研究所， 北京100094； 2. 可靠性与环境工程技术重点实验室， 北京100094)

1 引言

人-航天服热模型是一种将人体热模型和航天服热模型相耦合的数值仿真模型，能够预测各种工况下航天服内温度、湿度、CO2浓度等参数的变化情况，用于评估航天服的性能，预测航天员在穿着航天服进行舱外活动时的热舒适度等指标，为航天服系统的性能分析提供便利，同时为航天服及其生命保障系统的研制提供参考。

航天服热模型一般由液冷/通风服热模型和便携式生保系统热模型组成，虽然实际结构复杂，但其传热机制相对简单。 与此相对，人体作为生物体具有复杂的结构和生理调节机制，其建模难度要大于航天服。 同时人体作为一个热源又与航天服内传热和传质情况相耦合，因此是否准确建立人体热模型将直接决定人-航天服模型的准确度。

自上世纪60 年代起，各航天机构均开展了面向航天服设计、优化的人体热模型研究，为航天服、环控生保系统的研制提供支撑。 与建筑空调、载具、医疗等领域的人体热模型相比，航天服用人体热模型在人体的几何构型、血液建模、个体差异影响等方面均存在明显不同，并且其他领域的人体热模型往往欠缺对航天环境低压、失重因素的考虑。 本文整理近50 年来各机构研究的用于航天领域的人体热模型，对比其他领域典型的人体热模型，从几何构型、血液建模、低压失重、个体差异影响4 个方面给出未来航天服用人体热模型的发展方向，为未来航天服的研制提供参考。

2 人体热模型几何精细度

自实施阿波罗计划以来，美国开展了大量人-航天服的建模仿真研究。 从上世纪90 年代起，中国也开始相关研究。 早期大部分人体热模型为一维10 节段模型，进入21 世纪后，人体热模型的几何精细度得到提升，主要体现在模型节段数量的增加和模型维数的提高。

对于模型节段的划分，早期模型多基于一维10 节段的Stolwijk 模型[1]。 该模型将人体划分成头部、躯干、手臂、手、腿、脚等10 段，如图1(a)所示。 随着计算机性能的提升，相关软件的发展以及人体生理学、解剖学数据的丰富，开始使用更细致的节段划分人体热模型。 如应用较为广泛的基于Wissler 模型[2]和Fiala 模型[3]的15 节段人体热模型。 相比于早期的10 节段模型，Wissler 模型对人的四肢和躯干进行了细致划分(图1(b))，将手臂分为上臂和下臂，腿部分为大腿和小腿，躯干分为胸部和腹部。 这样的划分不仅详细地考虑了节段之间组织结构的差异，还考虑了人在做不同运动时不同部位肌肉产热的差异。 而Fiala 模型则增加了面部、肩部、颈部和腰部节段(图1(c))。 面部的组织分布以及对温度的敏感程度与头部其他地方有较明显的区别，因此把面部从头部节段分离出来。 其他增加的节段同理。 由此可以看出越细致的节段划分使得人体热模型所考虑的人体细节更加丰富，模型更能反映真实情况。

对于模型维数的选择，早期模型多为一维模型，每一个节段上各层组织的物理参数没有周向和轴向的差别(图2(a))。 进入21 世纪之后，二维和三维模型开始发展起来，如Fiala 模型是典型的二维模型，该模型对每一个节段进行了径向划分，使得模型节段能够反映周向温度的变化(图2(b))。 三维模型则一般通过对节段进行网格划分来建立(图2(c))，通过有限元或有限差分的数学方法求解，三维模型能够比二维和一维模型获得更详细的温度场分布，适应性更广，尤其适用于温度梯度较大的情况。 另外在某些特殊情况下，如航天服液冷服管路的分布设计需要三维的人体热模型来反映人体各个节段周向和轴向的温度分布差异。

图1 人体热模型节段划分示意[1-3]Fig.1 Schematic diagram of segmentation of human thermal model[1-3]

图2 不同维数的人体热模型节段对比Fig.2 Comparison of segments with different dimensions

综上所述，采用更多的节段划分和三维构型是未来航天服热仿真研究中的人体热模型的发展趋势。 需要注意的是，节段不是划分得越多越好，一方面节段的增加会导致模型的结构变得复杂，增加建模难度和仿真时间；另一方面节段划分越多，人体划分越细致，需要测量的生理参数就越多，相邻两节段之间的生理差异也越小，整个模型预测精度的提升也越小。 此外，在工程实际应用中，还需要根据具体的热边界条件，如液冷服的分布等有针对性地对人体热模型节段的划分作出调整。 目前用于航天服仿真的人体热模型普遍在15节段及15 节段以下，节段划分标准也不统一。 综合各种模型的划分优点，可将比较流行的Wissler的模型、Fiala 的模型和Berkeley 模型[4]的划分方法相结合，即在Fiala 模型的基础上考虑上臂和下臂、大腿和小腿，并将胸部节段分成前胸和后背两部分，构成20 节段的人体热模型(图1(d))。 对于手臂和腿部的分割，由于它们位于活动关节的两侧，一侧为近心端，一侧为远心端，生理参数会有差异，组织温度也不同，比如大腿温度一般比小腿温度要低。 对于航天服来说，液冷服管路中的液体和通风服中的气体温度，远心端也会比近心端要低一些；对于前胸和后背的分割，除了考虑这两部分对人体热感觉的敏感程度不同，舱外航天服背部还安装有便携式生保系统，这也是液冷服液体的出口位置，因此舱外航天服内侧前胸和后背的边界条件也会略有不同。 综上差异，将人体热模型节段增加到20 节段可进一步提升模型精度，且不至于把模型变得过于复杂和冗余。

目前用于航天服仿真的三维人体热模型较少，新模型的开发可参考其他领域的三维人体热模型，如Shoji[5]开发的用于预测着装人体生理反应的模型、赵阳[6]开发的用于暖通空调领域的模型、Ferreira[7]开发的通用人体模型、Sun[8]开发的用于非均匀热环境的模型、Tang[9]开发的用于功能性服装设计和舒适度评估的模型等。 将其他领域三维人体热模型用于航天服仿真的难点在于人体热模型与其边界条件即航天服中液冷/通风服热模型的耦合。 对于各节段需进行径向扇面划分的人体热模型，液冷/通风服热模型需要进行同样的径向划分，使每一个服装扇面与人体节段扇面相吻合；通过有限元方法建立的三维人体热模型，液冷/通风服热模型也要使用相同的方法进行三维建模。 李杰[10]建立了三维人-液冷/通风服热模型来研究人与液冷/通风服的换热情况，但模型中没有考虑人体血液调节作用和人体与手套、头盔的热交换，三维人-航天服热模型距离工程化应用还需要进一步完善。 另外，对于与液冷/通风服耦合的便携生保系统模型，其输入和输出量一般为冷却液流量、通风量等一维参数，因此其建模的方法和维数可以和人体热模型、液冷/通风服热模型不同，仍可保持其常用的一维集总参数结构。表1 列出了在航天服研究中使用的人体热模型几何结构。

3 血液循环系统换热模型

人体的血液循环系统结构复杂，对其进行建模时需要合理简化。 血液循环系统对人体内部的传热及热调节过程有较大影响，有研究表明人体的血液循环转移了人体50%～80%的热量[31]，建模时不恰当的简化会导致人体热模型的瞬态响应结果偏离实际。 对于曾广泛应用于航天领域的10 节段人体热模型，研究人员为了简化模型，对血液循环系统模型做了许多与解剖学不同的假设，例如假设心脏直接向所有节段供血，使得所有节段输入的动脉血液温度相同，与血液温度沿肢端逐渐降低的事实相悖；假设血流速率和肌肉代谢率成正比[32]，使得人体热模型在模拟寒冷环境出现寒颤时，血流速率会突然升高；假设动脉血液直接流向各个节段，使得模型各节段温度会快速升高，甚至触发出汗机制，这与实际结果存在较大偏差。 因此血液循环系统对模型的瞬态响应影响显著。

近年来其他领域的人体热模型已经使用了较为复杂的血液循环模型，大大提高了模型对瞬态环境的响应能力。 如UC Berkeley 模型、Fiala 模型、Salloum 模型[33]、JOS-2 模型[34]等，这些模型均模拟了动静脉血液从心脏处依次流到各个人体节段的循环过程中的传热，并考虑了动静脉逆流换热、毛细血管与各组织的换热(图3)。 这些精细化考虑，保证了人体热模型在瞬态条件下温度预测不会明显偏离实际。 在此基础上，引入如JOS-2 模型中对人体热模型的手、脚部构建的浅表静脉和动静脉吻合结构，使得模型中手部和脚部的温度预测更加准确。 另外，可以考虑类似Salloum 模型中用Avolio[35]精确的生理数据构建真实尺寸的动脉树结构，见图4。 通过动脉树可以计算每条动脉的特性阻抗、传播常数、波反射系数和输入阻抗，进而较为精确地预测每条动脉和静脉中的血流速率，从而使得血液和组织内的传热计算更加准确。 但这种动脉树模型仍存在一些问题，如各节段的血流量无法根据人体的热状态进行调整，动脉血液进入皮肤、肌肉和直接进入静脉的血流量的比例还无法确定[31]。 对于研究人员来说，一方面可以对现有血液循环系统换热模型所存在的问题进行改进，另一方面可将近年来生理学和解剖学领域涌现出的优秀血液循环系统换热模型引入航天领域人体热模型中，来提高模型的预测精度[31]。

表1 国内外人-航天服热仿真模型结构Table 1 The structure of human thermal model used in space suit development

图3 血液换热示意 Fig.3 Schematic diagram of blood heat transfer

4 低压和失重对人体的影响

图4 Salloum 模型中的动脉树结构Fig.4 Structure of arterial tree in Salloum model

目前绝大多数人体热模型只适用于地面正常压力和重力情况，人-航天服热模型需要考虑低压、失重对人体的影响。

4.1 低压

中国“飞天” 系列航天服内的气压约为40 kPa，氧气含量不低于95%[36]。 在该低压环境下，液体的沸点降低，人体蒸发散热量增加，进而使得人体皮肤的散热及呼吸散热增加；由于空气密度改变，人体与环境之间的换热系数也发生变化。 崔代秀等[37]的实验表明，23 ℃环境下压力从1 atm 降到0.47 atm，人体的汗液蒸发量增加了17%。 低气压下人体血液氧分压降低，会引起呼吸系统和心血管系统的活动增加，使得人体代谢率增加。 童力[38]的研究表明，当大气压力从1 atm 降到0.8 atm 时，静坐的人体代谢率增加22.2%。

低压环境下的人体蒸发量可以通过改变模型中呼吸散热和皮肤汗液蒸发散热计算中的环境压力项来计算；对于人体与环境的各项换热系数的改变，也可以从修改模型中的相关公式入手。 对于低压对人体呼吸和代谢率的影响，可通过人体实验获得。 低压环境的人体实验一般在低压舱中进行，低压舱的空调系统调节舱内的温度和湿度，受试者在低压舱中处于静坐或运动状态，通过皮肤上的温度传感器记录受试者的皮肤温度变化情况，通过心肺功能测试系统测量人的呼吸速率、呼吸气体中的氧分压和二氧化碳分压等多项指标，获得人体的呼吸速率、代谢率等指标[38]。

4.2 失重

失重环境下，人的生理情况会发生多方面的变化：①心脏供血能力下降，血液流速变慢，血管内径变小，血液管壁收缩能力下降，和平号空间站在轨实验表明6 个月的空间飞行使航天员的心率下降了20%[39]，SLS-2 火箭在轨数据表明航天员的血液循环总量在36 h 内降低了20%[40]，导致人体的热调节能力下降；②血流量在四肢的分配发生变化，下肢血压降低，上肢、头部血压升高[39]，导致人体上肢和头部的皮肤层和核心层的温度升高，下肢的皮肤层和核心层温度降低，礼炮6 号数据表明在轨航天员的胸部温度上升3 ℃，小腿温度下降3 ℃[41]；③在轨飞行中，多种因素使得航天员的摄入能量减少，人体长时间生活在狭小的航天器内，肌肉活动受到限制，失重环境使得支撑人体所需的力量减少，人体的代谢率会降低[40]；④由于下肢不再需要力量来支撑人体，人体运动模式发生了显著改变，人体在工作时的代谢率分布会发生变化；⑤由于代谢率的降低，进一步影响人体对环境的散热量，人的蒸发散热、呼吸散热均会下降；⑥失重影响人的心理状态，人在失重环境中容易出现抑郁、焦虑、紧张等负面情绪，这将降低人体的热舒适程度。 综上所述，人体热模型建模时需要考虑失重的影响。

失重对人体影响的定量分析需要通过人体实验来实现。 由于在轨实验费用昂贵，失重的生理学研究一般采用大量地面实验和少量在轨实验相结合的方法。 在地面实验中，一般采用卧床方式来模拟人体在失重情况下的生理变化情况[42]，当卧床角度为头低位-6°时，人体的心血管、肌肉等组织的工作情况与失重时最为相似。 另外也可使用大鼠尾吊法模拟微重力，通过测量大鼠生理指标变化探究失重对生物体的影响机理，从而推测失重环境下人体的生理指标变化情况[36]。

目前中国在失重条件下人体生理学研究还不能满足相关工程的需求，失重对人体生理指标的影响尚未完全量化，失重环境下人在各种工作状态下的代谢率、血流速率等数据较少，需要通过实验来获取相关数据。 考虑到航天员常常同时处于低压和失重环境，2 种环境对人的影响是互相耦合的，因此需要将低压和失重环境实验相结合来获得更准确的数据。 在地面模拟实验中，可以在低压舱中营造低压纯氧环境，充分做好防火措施，受试者采用头低位卧床姿势模拟失重环境，空调系统控制不同的温度环境，通过贴在受试者皮肤上的温度传感器获取人体温度变化数据，通过心肺测试系统获取人体呼吸及代谢率相关数据。 未来也可以通过在轨实验获得更为真实可信的数据以修正地面模拟实验。

5 个体差异

一般来说，人体的年龄、性别、健康状况、脂肪含量、BMI(Body Mass Index)指数、BMR(Basal Metabolic Rate)指数都会显著影响人体的生理参数，进而影响人体的温度分布和热舒适度[43]。 研究表明个体差异对人体热模型平均皮肤温度的影响可达1.2 ℃[44]。 在现阶段，航天员一般来自于层层选拔、经过训练的空军飞行员，体质优于普通人。 未来会有更多专业人员执行航天任务，如载荷专家、工程师等，他们的体质更接近于一般人，因此在未来航天服设计中，应当考虑针对种群、年龄、性别等引起的个体差异，通过重要特征参数化及参数特征化的迭代与回归形成适用于不同群体的人体热模型，以提升预测精度。

人体个性化生理参数的获得方法可分为2类：间接估算和直接测量。 在有实验条件的情况下，对航天员的生理数据进行直接测量能够获得更加准确的结果；但某些参数，如热导率、血液灌注率和组织代谢率等测量比较困难[45]，在条件限制的情况下，可采用间接估算的方法，通过测量人体一些容易获得的参数来估算那些不易测量的参数。 许多人体热模型都通过估算的方法来考虑个体生理参数差异影响，如Berkeley 模型、Fiala 模型[46]、ThermoSEM 模型[47]等，但这几种模型考虑的参数都不够全面，Davoodi 的人体模型[48]较为全面地考虑了各种个性化参数，使用身高、体重、性别、年龄等容易获得的参数来估算其他不易获得的参数，如皮肤面积、各层组织的厚度、组织的热容和热阻、皮肤血流量、代谢率以及人体在热调节过程中的血流变化、出汗率和寒颤产热量等，计算公式由实验数据回归分析获得。 这种通过简单易测的数据来估算难测的生理参数的方法值得借鉴。 不过由于Davoodi 人体模型使用的是2 节点模型，并且各参数的估算方法基于外国人的体质，无法直接用于中国的多节点人体热模型。 Zhou等[44]基于Fiala 模型建立了适用中国人体质的人体模型，模型在皮肤面积、脂肪含量等生理参数上按中国人的体质进行了调整，其数据和方法可作为参考。 由于缺少基于中国人体质的热调节系统的相关生理数据，模型中有关人体热调节系统的参数如寒颤产热量、出汗率以及人体对环境温度变化的响应特征等并未进行个性化修正。

综上，为中国航天员建立覆盖更多人群的个性化人体热模型关键在于获取他们的人体生理数据。 对于各节段的皮肤面积、脂肪含量等生理解剖方面的数据可通过直接测量与估算相结合的方式获取；对于人体对环境变化做出的响应差异，如出汗临界温度、寒颤产热量等需要通过实验来测量；对于人体主动热调节系统中的各项控制系数可以通过对皮肤温度在稳态和瞬态温度环境中的响应数据进行回归分析来反解算获得。 随着中国载人航天活动逐渐频繁，航天员在轨时间逐渐增加，研究人员可考虑通过在轨实验采集航天员在低压失重环境下的个性化生理数据，在轨实验数据相比地面模拟实验数据更加真实可信，并通过地面模拟实验数据与在轨数据对比，提出地面实验方法及数据处理的修正方案，以此来完善地面模拟实验。

6 结论

1)用于人-航天服仿真系统中的人体热模型的几何结构应向更加精细的方向发展，以三维20节段的构型为宜。 三维结构使得模型的应用范围更广，20 节段的划分形式使得模型在温度场计算精度与计算复杂度之间获得平衡。

2)引入生理学、解剖学领域的先进血液循环系统模型可以精确模拟血管与组织间的换热过程，改善人体热调节模型的瞬态响应。

3)低压失重环境对人体影响的数据较为缺乏，需要进一步开展相应的生理学实验获取数据来提高人体热模型在低压失重环境下的仿真精度。

4)考虑到个体差异的影响，应为中国航天员建立覆盖更多人群的个性化生理数据库，经过个体参数优化的人体热模型，预测结果才能更贴近航天员的实际生理情况。

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大赛的题目都是面对当前的实际问题，结合最前沿的技术和主流技术的发展趋势，对软件进行设计和开发，学生在实际参赛过程中，会通过各种手段去学习最新最前沿的技术方法，对问题进行解决，从而进一步提升了学生学习新技术的能力[4]。

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