Heat and moisture transfer through skin-clothing microclimate
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Notice bibliographique
Résumé
• Heat and moisture transfer between skin, microclimate, porous fabric, and the ambient was experimentally and numerically studied. • Vapor concentration, temperature, and airflow in microclimate were analyzed. • Heat and moisture transfer changes with microclimate thickness, tilt angle, and ambient airflow. • Nusselt and Sherwood numbers were evaluated and related to transfer modes. The microclimate between clothing and human skin plays an important role in the heat and moisture exchange between body and ambient environment, which is essential to the thermo-physiological comfort. Despite extensive research on microclimate heat transfer, the sweating process accompanying heat transfer has often been neglected, and the investigation of transport mechanisms is limited. In this study, the heat and moisture transfer from skin to environment was experimentally and numerically simulated with focus on factors such as microclimate thickness (0 mm ∼ 40 mm), tilt angle (0° ∼ 90°), and airflow direction (parallel and normal to the fabric surface). The skin was represented by a surface with uniform temperature in experiments and numerical simulations, and the fabric was modeled as an air-permeable porous medium in the numerical simulations. The experimentally validated numerical model provided detailed distributions of temperature, vapor concentration, and airflow patterns in the microclimate for both dry and wet skins. The airflow of natural convection featured multiple circulation cells, and their circulation times were calculated and then related to the microclimate transport performance. It was found that natural convection dominates the heat and moisture transfer in thicker microclimates. It was also found that normal airflow was more effective in facilitating the heat and moisture transfer as compared to parallel airflow. The results are useful for developing high-performance clothing optimized for thermal regulation and moisture management, improving comfort and safety in different conditions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle