OPTIMIZATION OF HEAT-INSULATION OF SPECIAL CLOTHING: AN ANALYSIS USING REGRESSION MODELS


Cite item

Full Text

Abstract

The article deals with the problems of designing special clothing for the workers of the oil producing industry, solving the problem of maintaining thermal homeostasis person using multi-layer heat-shielding stackup materials. We processed array of experimental data on the properties of advanced materials designed to protect against high and low temperatures (with the defined climatic conditions and the dynamics of movement works), as the example of special clothing for the workers of the oil producing industry of the southern region of Russia. The article tells about posed and solved problem of optimal choice of package materials for comfortable working conditions in the test clothing. The criterion for the quality of insulation is special clothing. Equations connection optimization problem obtained by regression analysis of the relationship between the structural and thermal parameters set heatproof materials multilayered clothes: such as insulation, surface density, permeability, thickness of the coating material that is acceptable for the package materials and ambient temperature. We got the equation for quadratic regression insulation. On the basis of an offer regressive model, the optimal are certain the methods of the quadratic programming: thickness of package, thickness of the coating color and air permeability of the package of materials the heat-insulation of clothing has maximal comfort. It allows to set the maximum acceptable for the given conditions of the construction of special clothing, as well as to adapt the process of picking a package of materials for special clothing with the necessary insulation for comfortable working conditions.

About the authors

I N Ivashchenko

Kuban State University

Krasnodar, Russia

S V Usatikov

Kuban State University

Krasnodar, Russia

S P Shmalko

Academy of Marketing and Social Information Technologies

Email: shmalko_sis@mail.ru
кандидат педагогических наук, доцент кафедры математики и вычислительной техники Krasnodar, Russia

References

  1. Агаджанян Н.А., Ермакова Н.В. Экологический портрет человека на Севере. М.: КРУК, 1997. 208 с.
  2. Гудков А.Б. Физиологическая характеристика нетрадиционных режимов организации труда в Заполярье: автореф. дис.. д-ра мед.наук. Архангельск, 1996. 32 с.
  3. Иващенко И.Н., Кириллова Л.И., Калина О.Н., Замятина Г.С. Исследование взаимосвязи свойств покровных материалов и теплозащитных свойств пакета материалов утепленной одежды // Швейная промышленность. 2011. № 1. С. 32-33.
  4. Иващенко И.Н., Беляева С.А. Проектирование теплозащитной специальной одежды для работников нефтедобывающей отрасли: монография. Краснодар, 2012. 110 с.
  5. Иващенко И.Н., Шмалько С.П. Регрессионные модели и оптимизация суммарного теплового сопротивления покровных материалов одежды для нефтяников // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 3. С. 1-7. URL: http://www.science-education.ru/117-13517 (дата обращения 07.05.2015)
  6. Карпин В.А., Гудков А.Б., Катюхин В.Н. Мониторинг заболеваемости коренного населения Ханты-Мансийского автономного округа // Экология человека. 2003. № 3. С. 3-8.
  7. Кубушка О.Н., Гудков А.Б. Особенности структуры жизненной ёмкости лёгких у северян старшего школьного возраста // Вестник Поморского университета. Серия: Физиологические и психолого-педагогические науки. 2003. № 1. С. 42-50.
  8. Никитин Ю.П., Хаснулин В.И., Гудков А.Б. Современные проблемы северной медицины и усилия учёных по их решению // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Серия: Медико-биологические науки. 2014. № 3. С. 63-72.
  9. Розанова Е.А., Москаленко Н.Г., Стрельцов И.П. Разработка математической модели для определения параметров замкнутой системы «человек - спортивная одежда» // Фундаментальные исследования. 2013. № 11. С. 1142-1146.
  10. Сарычев А.С., Алексеенко В.Д., Симонова Н.Н., Гудков А.Б., Дёгтева Г.Н. Проблемы вахтового труда в Заполярье // Медицинский академический журнал. 2007. Т. 7, № 4. С. 113-119.
  11. Чащин В.П., Сюрин С.А., Гудков А.Б., Попова О.Н., Воронин А.Ю. Воздействие промышленных загрязнений атмосферного воздуха на организм работников, выполняющих трудовые операции на открытом воздухе в условиях холода // Медицина труда и промышленная экология. 2014. № 9. С. 20-26.
  12. Ali Afzal, Tanveer Hussain, Muhammad Mohsin, Abher Rasheed, Sheraz Ahmad. Statistical models for predicting the thermal resistance of polyester/cotton blended interlock knitted fabrics // International Journal of Thermal Sciences. 2014. N 85. P. 40-46.
  13. Apurba Das, Ramasamy Alagirusamy and Pavan Kumar. Study of Heat Transfer Through Multilayer Clothing Assemblies: A Theoretical Prediction // Autex Research Journal. 2011. Vol. 11, N 2. P. 40-46. Available at: http://www.autexrj.org/No2-2011/5_0013_11.pdf (accessed 07.05.2015).
  14. Lilioara Surdu, Carmen Ghituleasa, Carmen Mihai, Alexandra Ene. Comfort properties of multilayer textile materials for clothing // Industria Textila. 2013. Vol. 64, N 2. P. 75-79.
  15. Xiaoming Qian and Jintu Fan. Prediction of Clothing Thermal Insulation and Moisture Vapour Resistance of the Clothed Body Walking in Wind // Annals of Occupational Hygiene. 2006. Vol. 50, N 8. P. 833-842.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Human Ecology


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».