整條公路隧道通風與凈化的三維數值模擬

林炎頃， 南 碩， 常 軍， 劉曉陽， 李先庭，*

(1. 清華大學建筑技術科學系室內空氣質量評價與控制實驗室， 北京 100084； 2. 北京市市政工程設計研究總院有限公司， 北京 100082)

0 引言

我國是世界上隧道數量最多、增長速度最快的國家[1]。伴隨著隧道建設持續高速發展，也出現了許多問題，尤其是在城市居民密集區，人民群眾對與自身健康密切相關的隧道污染物排放問題非常關注。為保障隧道內的空氣質量并減少隧道出入口對周邊居民環境的影響，國內一些重點工程開始嘗試采用隧道通風與過濾凈化相結合的策略。針對隧道污染物的過濾和凈化，國際上目前采用最多的是靜電除塵和活性炭吸附技術。過濾凈化設備的布置主要分為旁通式、吊頂式以及洞口通風塔3種形式[2]。

關于公路隧道污染物過濾和凈化方面的研究，國內外關注的主要是過濾凈化技術本身，即設備的阻力特性和過濾凈化效率等。隧道污染的控制效果不僅與過濾凈化技術本身有關，還和隧道通風以及污染物產生情況密切相關，需要合理地預測模型分析通風和凈化對隧道內污染物的影響。在隧道通風以及污染物分布預測方面，文獻[3-5]提出了集總方法，該方法與我國《公路隧道通風設計細則》[6]中的方法相一致，認為驅動隧道空氣流動的總壓差包括局部壓力損失、沿程摩擦阻力損失、車輛活塞作用壓差及射流風機升壓作用，本質和風管水力計算方法相同。該方法主要用來計算隧道風速及設計隧道通風系統，但其自身不能計算隧道污染物分布。文獻[7-8]提出了隧道污染物分布的一維模型，能夠較好地模擬計算通風稀釋作用下污染物的縱向分布情況，但此類模型的應用對象是一般的隧道，不能直接用來預測分析帶凈化站隧道的污染物控制效果；凈化站處空氣流動非常復雜，可能出現主隧道空氣回流現象，這時空氣流動方向能否作一維簡化處理值得商榷；由于射流風機與車輛分別處于隧道的上層與下層，且兩者均沿隧道方向分布，故隧道內的空氣流動及壓力分布存在橫向、縱向的不均勻，這些錯綜復雜的實際因素也將影響凈化站運行環境和污染物處理效果。

綜上所述，隧道的幾何形狀、機械通風情況、凈化站阻力以及凈化效率、車輛的運動都是影響隧道凈化控制效果的重要因素。為了能夠獨立地考慮上述各種因素對帶凈化站的全長公路隧道通風與凈化的影響，并且更加準確地模擬分析隧道的污染物處理效果，本文建立包含射流通風系統、凈化站以及交通車輛的全長隧道三維數值模型，分析帶凈化站的公路隧道在不同交通、不同通風凈化策略下隧道氣流組織以及污染物排放控制效果。

1 模型和方法

1.1 數學模型

隧道內的空氣流動通常為湍流，根據經典力學，流體運動可以由一組控制方程描述，包括連續性方程、動量方程、能量方程、組分擴散方程以及湍流模型。基于隧道內空氣流動的特征，可對控制方程進行簡化： 1)隧道內空氣流速一般低于50 m/s，可認為空氣不可壓縮； 2)不涉及火災問題，可忽略溫度影響，即不求解能量方程； 3)當交通場景一定時，隧道空氣流動可視為定常流動，即忽略控制方程的瞬態項。隧道空氣流動以及污染物分布的控制方程如下。

連續性方程：

(1)

動量方程：

Sm,i。

(2)

湍流RNGk-ε方程：

ρε+Sk。

(3)

(4)

污染物質量濃度控制方程：

(5)

上述控制方程給出了隧道空氣流動以及污染物分布的一般描述，但帶凈化功能的整條公路隧道的運營情況更加復雜。從交通量來看，隧道的交通量會隨時間變化，高峰時較大的車流量產生的活塞作用更為明顯，污染物發散強度也將更大；從行車速度來看，存在正常行駛以及發生交通阻塞等多種不同情況，尤其是城市公路隧道；從通風凈化系統來看，凈化站效果不僅和本身效率有關，還和隧道通風情況有關。為能夠模擬不同交通場景、不同通風凈化運營條件下的隧道主要物理參數三維分布情況，需要考慮與之有關的各種影響因素，具體如下： 1)隧道的形狀、凈化站位置與結構以及射流風機布置等幾何因素； 2)隧道空氣凈化站相關性能及細節，包括阻力設備、軸流風機及凈化裝置等； 3)車輛運動引起的活塞效應以及車輛污染物散發。下文分別介紹與之對應的數學描述。

1.2 隧道幾何因素

隧道的彎道、水力直徑變化及凈化站結構等幾何特點都對隧道通風阻力有顯著的影響。若隧道通風方式為縱向射流通風，則需要考慮射流風機的相對位置關系，例如射流風機與隧道壁面的距離關系、每組射流風機的位置關系等。需要根據隧道實際情況，對整條隧道以及射流風機的實際布置情況進行幾何建模。另外，隧道壁面粗糙度也會對計算分析產生顯著影響，壁面的模擬采用考慮壁面粗糙度的標準壁面函數[10]，如式(6)所示。

(6)

1.3 凈化站性能

除幾何因素外，隧道凈化站的模擬需要考慮3個部分： 1)凈化站內的阻力設備，例如靜電除塵、活性炭過濾器及消聲器等，可以采用計算局部阻力的達西公式進行簡化模擬，即不模擬設備內部的流動情況，只模擬設備“壓差-流量”特性； 2)凈化站內的軸流風機，可以根據風機樣本曲線，描述壓頭與流量的關系； 3)凈化站的過濾凈化單元，需要建立凈化器模型。

1.3.1 阻力設備與軸流風機

凈化站的結構和幾何模型如圖1和圖2所示。

圖1 旁通式凈化站結構

1—入口風閥； 2—初效過濾器； 3—靜電除塵器； 4—后過濾器； 5—活性炭過濾器； 6—風機前漸縮； 7—軸流風機； 8—風機后漸擴； 9—消聲器； 10—出口風閥; A—靜電除塵器; B—活性炭過濾器。

圖2旁通式凈化站CFD幾何模型

Fig. 2 CFD geometry model of station

凈化站內的阻力設備(圖2中1—10)的阻力特性采用式(7)進行簡化描述。

(7)

式中： Δpr為通過阻力設備前后的壓降，Pa；ζ為設備的阻力系數，量綱一的量；U為平均風速，m/s。

隧道射流風機及凈化站中的軸流風機可以采用風機性能曲線進行描述，即Δpf=f(U)，該函數關系可以采用多項式擬合的方式表達風機升壓和風速的關系，如式(8)所示。

(8)

式中： Δpf為風機前后壓差，Pa；fn是根據樣本風機壓頭流量特性曲線進行多項式擬合得到的系數。

1.3.2 凈化器模型

凈化站內的靜電除塵器和活性炭過濾器如圖2中A和B所示。為描述隧道中凈化器對各類污染物的過濾凈化作用，需要建立相應的空氣凈化器效率模型。可通過修改污染物控制方程式(5)的源項來表達凈化器的凈化過濾作用，其數學描述如式(9)所示。

(9)

由式(9)可以看出，在迭代計算過程中，描述凈化器作用的源項需要先求解凈化器入口的污染物平均質量濃度。由于可能出現隧道空氣短路循環的情況，凈化器入口的質量濃度實際上又受到凈化器凈化處理的影響，故在CFD迭代過程中凈化器源項是變化的，只有當其穩定時，計算才收斂。

1.4 車輛運動模型

在研究隧道通風與凈化的影響時，車輛一方面作為隧道空氣最重要的污染源；另一方面可作為對隧道空氣的活塞作用。

車輛運動會對隧道空氣產生作用力，雖然車輛運動是瞬態過程，但在交通狀況穩定的情況下，其對隧道空氣的作用可以認為是穩定的，單輛車對隧道空氣的作用力

(10)

式中：Cd為車輛的阻力系數，考慮車隊尾流影響，其和隧道車輛密度有關[11]，量綱一的量；Ucar為車速，m/s；Ut為隧道某參考橫截面的縱向平均風速，m/s；Vcar為車輛模型的體積，m3；Acar_front為車輛模型的正投影面積， m2。

對于整條公路隧道，車輛的數目、類型眾多且會發生變化，若將所有車輛都進行幾何建模將大幅降低計算效率，故需要進行簡化處理。假設實際交通場景下按各類車型比例折合的車輛(標準車)數目為Nreal，在CFD中建立的車輛幾何模型數為Ngeo，引入車輛數修正系數f=Nreal/Ngeo。假設隧道內車輛均勻分布且車速恒定，則某一車輛對隧道空氣的作用可以通過修改動量方程式(2)進行描述，其數學描述如式(11)所示。

(11)

式中：Sm,x、Sm,y、Sm,z為車輛在笛卡爾坐標系中3個方向(x、y、z)的動量方程源項；f為車輛數修正系數，量綱一的量；θ和φ為車輛運動方向和全局坐標系的夾角，如圖3所示。

圖3 車輛運動方向和全局坐標系的夾角

Fig. 3 Angle between vehicle movement orientation and global coordinate system

車輛對隧道空氣的作用是通過修改N-S方程動量源項來描述的，由式(10)和式(11)可知該動量源項和速度場的計算是耦合的，即計算動量方程源項Sm,x、Sm,y、Sm,z的時候，需要先計算Ut，而Ut取決于上一個迭代步連續性方程和動量方程的解，故每次迭代都會得到一個新的動量源項，從而不斷地修正動量方程的源項，然后再重新求解速度場得到下一個新的Ut，由此不斷循環，直到動量源項的計算收斂。

另外，車輛是隧道最重要的污染源，污染散發可以通過修改污染物控制方程式(5)進行描述，其數學描述如式(12)所示。

(12)

式中：SC″為污染物質量濃度控制方程在車輛處的源項；fi為車輛綜合排放因子，i=1、2、3分別表示大型車、中型車、小型車,mg/(km·輛)；ni表示各種類型車輛數，輛/h；l為隧道長度，km；Ngeo為CFD幾何模型中隧道車輛數；Vcar為車輛體積，m3。

1.5 模型求解方法

對于式(1)—(12)，采用空氣流動耦合計算中最為經典的SIMPLE算法進行求解。由于車輛動量源和速度場相耦合，凈化器源項和上一步污染物質量濃度場耦合，故在原本SIMPLE算法的迭代流程中嵌套了另外2個迭代循環，其CFD迭代計算流程如圖4所示。

圖4 考慮車輛運動以及凈化器的CFD迭代流程

Fig. 4 Iterative process including vehicle movement and purification station

1.6 模型的驗證

以CFD商用軟件ANSYS FLUENT為平臺，針對凈化站中的阻力設備，建立了基于達西公式的阻力特性模型；針對隧道靜電除塵器以及活性炭過濾器，建立了凈化器模型；針對車輛與隧道空氣之間的相互作用，建立了車輛動量源模型。下文對上述模型進行驗證。

1.6.1 凈化站設備阻力模型驗證

以某孔板(典型阻力元件)為例，按照實際幾何尺寸對其進行建模，并采用達西公式簡化處理，其結果與未經簡化的CFD模擬計算結果對比如圖5所示。可以看出，采用達西公式模型與采用未經簡化的CFD方式，計算結果非常吻合，可以用來準確地描述設備的阻力特性。

1.6.2 凈化器模型驗證

應用1.3節模型，對凈化效率為80%的凈化器進行模擬計算，結果如圖6所示。當凈化器前污染物質量濃度降低時，其出口質量濃度也降低了，根據凈化器前后污染物質量濃度計算，凈化器的一次通過效率均為80%，與預設值相同，說明所建立的凈化器模型能夠準確反映凈化器對污染物的凈化效果。

圖5 凈化站設備阻力特性模型驗證

Fig. 5 Validation of model simulating resistance characteristics of equipments in station

圖6 凈化器模型驗證

1.6.3 車輛運動模型驗證

T.Y. Chen等[12]對某實際隧道進行1∶20的縮尺模型實驗，研究了不同車速、不同行車間距車輛的活塞通風效應，其隧道縮尺模型截面如圖7所示。采用1.4節所述的車輛運動模型對該實驗進行CFD計算，并將模擬結果與該實驗實測結果進行對比，如圖8所示。

圖7 1∶20隧道縮尺模型[12]

在隧道橫截面Y=2.4 m處，沿著高度方向的速度分布情況如圖7所示。可以看出: 采用車輛動量源方法和模型實驗結果相吻合，說明車輛動量源方法模擬隧道車輛運動是可靠和有效的。

圖8 模型實驗與車輛動量源模型對比

2 帶凈化站的整條公路隧道通風以及凈化數值模擬

公路隧道的通風與凈化受到許多因素影響，包括隧道的幾何形狀、隧道通風系統的運行情況、隧道交通情況以及凈化站的運行情況等。上文建立的三維數值模型能夠獨立考慮這些因素對隧道通風凈化的影響，實現對隧道內空氣流動、污染物擴散及污染物處理效果的預測及分析。下文以某一實際公路隧道為例對上述數值模擬方法的效果進行檢驗。

2.1 模擬對象和邊界條件

模擬對象為一座長3 375 m的城市公路隧道，該隧道工程屬于城市道路快速化改造工程的一部分，需要穿越原有居民密集區。隧道為雙洞單向交通隧道，東西行隧道分開設置。本文模擬對象為該隧道的東行隧道，共有4條車道，其中1條為緊急停車道；該隧道寬約17.5 m，高約6.5 m，全長約3.375 km，設計行車速度為80 km/h。隧道通風系統采用縱向通風的方式，沿線布置8組射流風機，3臺為1組，每組相鄰射流風機之間的凈距為1.6 m，射流風機與隧道頂部的凈距為0.55 m。隧道在接近出口處設有旁通式凈化站對污染物進行處理，凈化站每條旁通風道的高為6.5 m，寬為7 m，設計風量約為200 m3/s，旁通式凈化站形式見圖1。該公路隧道車流量及各類污染物的綜合排放因子見表1。

表1 交通情況以及各類污染物綜合排放因子

隧道模型全長均采用結構化六面體網格，最大網格扭曲率小于0.67，網格數量約150萬，近壁面第1層網格高度小于2 cm，保證量綱一的量距離Y+<100，以確保壁面函數的適用性與準確性。隧道幾何與網格劃分情況見圖9。

圖9 隧道幾何模型與網格(單位： m)

隧道邊界條件根據實際情況進行設置，隧道出入口和大氣連通，故設為壓力邊界條件。凈化站軸流風機根據風機性能曲線擬合，給出多項式系數，凈化站以及車輛運動的模擬采用1.3節和1.4節建立的模型進行描述。其他邊界匯總見表2。凈化站相關設備性能見表3。

表2 邊界條件

表3 凈化站相關設備性能

注： 凈化站阻力部件，給定阻力系數ζ，在Fluent提供的Porous Jump模型基礎上進行修改，可描述過濾器等設備的阻力特性。

2.2 隧道氣流組織模擬結果

高峰工況下開啟凈化站時整條隧道的速度分布如圖10所示。可以看出，空氣流速在隧道寬度方向的分布不均勻，整體上表現為在隧道轉彎處及隧道中間快。另外，凈化站處的空氣流動狀態更加復雜，主隧道空氣被引入2條旁通風道，此時耦合計算得到的分流比例(旁通風量比)為0.903，經過凈化處理后以一定的角度排出到主隧道與原來空氣混合。與凈化站平行的主隧道空氣流速非常小，出現了局部渦旋和空氣回流的現象。當車流量或者車速降低時，主流量減小，分流比例可能超過1，發生凈流量回流的現象。隧道中心面(Y=3.25 m)的壓力分布如圖11所示。可以看出，主隧道壓力為-15～5 Pa，變化范圍不大，且沿隧道縱向呈現“波浪形”上升，這是因為誘導隧道內空氣流動的運動車輛與射流風機沿著隧道縱向分布，即驅動空氣流動的動力源是分散作用的，其與產生壓力下降的沿程阻力、局部阻力共同造成了主隧道壓力“波浪形”上升的現象。和主隧道相比，凈化站的壓力為-1 136～519 Pa，顯著大于主隧道空氣壓力范圍，空氣流經靜電除塵器以及活性炭過濾器后壓力顯著下降。經軸流風機升壓后壓力顯著上升，經過后續風管阻力設備壓力又隨之下降，總體上看，空氣經過各個阻力設備和風機時呈現壓力數值跳躍的現象，這與凈化站內的壓力分布特點相符。

圖10 隧道中心面Y=3.25 m 處速度分布(單位： m/s)

Fig. 10 Velocity of tunnel at central plane (Y=3.25 m) (unit: m/s)

圖11 隧道中心面Y=3.25m 處壓力分布(單位： Pa)

Fig. 11 Pressure of the tunnel at central plane (Y=3.25 m) (unit: Pa)

隧道轉彎處空氣流速快是因為空氣流動具有慣性，空氣撞擊轉彎處隧道壁面對自身產生加速效果；隧道中間空氣流速快是因為車輛運動作用于隧道中間下層的空氣，活塞效應也主要發生在隧道下層。車輛前方25、60、90、120 m隧道斷面的速度分布如圖12所示。可以看出，此處隧道下方空氣流速大于隧道上方，該現象和T. Y. Chen等[12]模型實驗結果相一致。當開啟隧道射流風機時(阻塞工況)，射流風機前方典型隧道斷面的速度分布如圖13所示。可以看出： 1)射流風機出口形成了3股強烈的射流； 2)在射流風機前方45 m處射流已經匯成一股，沿著射流前進方向隧道空氣流速在高度和寬度方向梯度逐漸變小； 3)在射流風機前方125 m處空氣流動趨于均勻。分析可知，以上現象與經典射流理論基本一致。比較圖12和圖13可知，車輛與隧道空氣的作用力主要發生在隧道的下層，而射流風機與隧道空氣作用主要在隧道的上層。

(a)Z=25 m (b)Z=60 m

(c)Z=90 m (d)Z=120 m

圖12車輛前方隧道斷面速度分布(單位： m/s)

Fig. 12 Velocity of cross-section in front of vehicle (unit: m/s)

(a)Z=5 m (b)Z=125 m

(c) Y=5.6 m

2.3 隧道污染物分布模擬結果

隧道CO質量濃度分布如圖14所示，NO2質量濃度分布如圖15所示。車輛是隧道主要污染源，在交通狀況穩定的情況下，可認為車輛均勻分布在隧道沿線，而根據質量守恒，隧道縱向通風量相等，故由圖14和圖15可以得出，CO質量濃度和NO2質量濃度沿隧道長度方向均逐漸升高。在旁通凈化站處，裝有活性炭過濾器，對NO2有80%的過濾效率，對CO無凈化效果，故經過凈化站后NO2質量濃度下降了而CO質量濃度不變。另外，由于凈化站打斷了隧道連續通風的條件，與凈化站平行的主隧道段局部通風量小于其他隧道段，故此處的CO質量濃度和NO2質量濃度均出現突然上升的情況且均高于洞口排放質量濃度。一般行車條件下的短暫暴露對駕乘人員危害不大，但在阻塞工況下就需要特別注意，故在設計帶凈化站的隧道時，需要預測和校驗此處污染物質量濃度不超過相關規范規定的上限值。

圖14 隧道CO質量濃度分布(單位： mg/m3)

圖15 隧道NO2質量濃度分布(單位： mg/m3)

一維模型在預測隧道污染物分布時均假設污染物質量濃度只沿著隧道長度方向變化，忽略其在隧道斷面上的分布，實際上污染物在隧道斷面上也是分布不均勻的。凈化站前后典型隧道斷面NO2的質量濃度分布如圖16所示。在凈化站前50 m及100 m處，隧道下方NO2質量濃度約為0.65 mg/m3，比隧道上方大27%。污染物在隧道內傳播的機制主要通過擴散作用以及被動對流輸運，盡管隧道縱向空氣流動處于高雷諾數狀態，湍流擴散效果明顯，但污染物的對流輸運還仍占據主導作用，且作為隧道主要污染源的車輛位于隧道的下方，車輛運動發生的活塞效應也發生在隧道下方。在凈化站出口下游隧道50 m及100 m處，NO2的質量濃度分布在隧道寬度方向不一致，這種差異主要是凈化后的空氣與原來空氣混合不均勻造成的。

(a) -100 m (b) -50 m

(c) 50 m (d) 100 m

圖16凈化站前后隧道斷面NO2質量濃度分布(單位： mg/m3)

Fig. 16 NO2concentration distribution at upstream and downstream cross-section of station (unit: mg/m3)

3 結論與討論

1)本文所建立的隧道通風凈化三維數值模型獨立考慮了隧道幾何形狀、射流通風系統、空氣凈化站阻力與效率以及車輛運動的活塞效應，可用于分析預測實際隧道不同交通場景、不同通風凈化控制策略下的氣流組織以及污染物分布和凈化效果。

2)運動的車輛與空氣間的作用力主要發生在隧道下方的行車道區域，射流風機對空氣的作用力主要在隧道的上層。由于受力的不均勻，故導致隧道內空氣流速在高度和寬度方向的不均勻，影響了污染物分布。

3)主隧道壓力沿著隧道長度方向呈現“波浪階梯上升”，這是沿隧道縱向分散分布的運動車輛、射流風機等驅動空氣流動的動力源與造成壓力下降的隧道沿程阻力、局部阻力共同作用的結果。由于凈化站內靜電除塵器、活性炭過濾器等設備的局部阻力較大以及軸流風機的升壓作用明顯，凈化站內壓力分布隨阻力設備的分布呈現跳躍的特點。

4)由于凈化站的存在，截斷了隧道連續通風的條件，與凈化站平行的隧道段局部通風量小于其他地方，該局部隧道段污染物突然升高，達到整條隧道的最大值，故在設計該類型隧道時，需校核“與凈化旁通風道平行的局部主隧道段末尾處”污染物不高于相應的限值標準。

本文建立的三維數值模型能夠詳細定量描述隧道空氣流動以及污染物分布情況，體現其在寬度及高度方向的不均勻性，能夠發現一維模型不能分析和解釋的隧道空氣流動狀態，為公路隧道通風凈化系統的設計、分析提供更為準確、有效的指導。此外，由于可實現對隧道實際運營中的多種交通場景、通風凈化系統運行模式進行模擬，故本文所建數值模型還適用于對隧道通風凈化系統運行控制策略的分析優化，以降低凈化技術在城市公路隧道的應用成本。

[1] 王夢恕. 中國鐵路、隧道與地下空間發展概況[J]. 隧道建設, 2010, 30(4): 351.

WANG Mengshu. An overview of development of railways, tunnels and underground works in China [J].Tunnel Construction, 2010, 30(4): 351.

[2] 王偉, 翁小樂, 吳珂, 等. 城市道路隧道空氣污染物凈化技術的探究[J]. 現代隧道技術, 2014, 51(增刊1): 41.

WANG Wei, WENG Xiaole, WU Ke, et al. Exploration of purification technology for air pollutants in an urban road tunnel[J]. Modern Tunnelling Technology, 2014, 51(S1): 41.

[3] SAHLIN P, BRING A, SOWELL E F. The neutral model format for building simulation[J]. Version 3.02, ASHRAE Report， 1996： 839.

[4] BRING A, MALMSTR?M T G, BOMAN C A. Simulation and measurement of road tunnel ventilation[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 1997, 12(3): 417.

[5] KURKA L ?, FERKL L ?, SLDEK O, et al. Simulation of traffic, ventilation and exhaust in a complex road tunnel[J]. IFAC Proceedings Volumes, 2005, 38(1): 60.

[6] 公路隧道通風設計細則： JTG/T D70/2-02—2014[S]. 北京： 人民交通出版社, 2014.

Guidelines for design of ventilation of highway tunnels： JTG/T D70/2-02—2014[S]. Beijing: China Communications Press, 2014.

[7] CHANG T Y, RUDY S J. Roadway tunnel air quality models[J]. Environmental Science and Technology (United States), 1990, 24(5): 672.

[8] BELLASIO R. Modelling traffic air pollution in road tunnels[J]. Atmospheric Environment, 1997, 31(10): 1539.

[9]ORSZAG S A, YAKHOT V, FLANNERY W S, et al. Renormalization group modeling and turbulence simulations[J]. Near-wall Turbulent Flows, 1993: 1031.

[10] LAUNDER B E, SPALDING D B. The numerical computation of turbulent flows[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 1974, 3(2): 269.

[11] JANG H M, CHEN F. On the determination of the aerodynamic coefficients of highway tunnels[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2002, 90(8): 869.

[12] CHEN T Y, LEE Y T, HSU C C. Investigations of piston-effect and jet fan-effect in model vehicle tunnels[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 1998, 73(2): 99.