智軌快運風道系統設計與優化

席力克

摘 ?要：采用CFD技術，重點采用流線分析的方法，對智軌快運乘客區風道系統進行了數值計算和分析，發現風道系統存在氣流分布不均勻、“氣流短路”、換熱效率較低等問題。通過在送風管道內增加兩塊擋板、調整擋板角度和位置、封堵乘客區內部送風條縫、增開乘客區內部分回風條縫作為回風口等方法，實現了對智軌快運風道系統的優化設計，換熱效率提高了21%，顯著改善了車廂內乘客熱舒適性。

關鍵詞：智軌快運;風道;氣流短路;優化

中圖分類號：U467 ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? 文章編號：1005-2550（2020）06-0078-06

Abstract： Numerical calculation and analysis of the initial model of Intelligent Electric Vehicle are carried out. It is found that the air supply system is uneven in airflow distribution and short circuit of airflow exists locally. By increasing， adjusting the angle and position of the baffles， blocking some of the airstrip seams and increasing the air outlets， the design and optimum of the air supply system of Intelligent Electric Vehicle are realized.

Key Words： Intelligent Electric Vehicle; Air Supply System; Short Circuit of Airflow; Optimization

前言

車內熱舒適性通常指車內具有良好的空氣組織環境及合適的溫度分布環境。據調查統計，約65%的乘客會熱舒適性出現頭暈、困倦等不良身體反應[1]。熱舒適性對于改善車內環境，降低能耗，提高市場競爭力具有重要意義。一般通過車載空調和風道系統來實現氣流和車內溫度的合理分布。向立平等[2]、謝金法[3]等人應用CFD方法研究了車內流場和溫度場分布規律，并進行了熱舒適性評價，但對風道系統的優化設計相對較少。CFD仿真技術可以實現內部三維流場、溫度場等的顯示和分析，快速完成優化設計，已在各領域實現了應用[4]。本文采用CFD技術對新研制的智軌快運風道系統進行了數值計算和分析，通過在送風道內增加擋板、調整擋板角度和位置、封堵乘客區內的部分送風條縫、增加乘客區內部分回風口等方法，實現了對智軌快運風道系統的優化設計，顯著提升了駕駛區和乘客區內的換熱效率，滿足了舒適性要求。

1 ? ?風道系統和CFD建模

1.1 ? ?智軌快運模型

智軌快運由2個MC車（動車）和1個T車組成（拖車），MC車與T車通過鉸接系統連接（圖1）。乘客區分別布置一頂置純電動空調（制冷量34.89KW，最大送風量8000m3/s）。MC車由駕駛區和乘客區組成，T車均為乘客區。乘客區總長度約為長×寬×高=25.0m×1.8m×2.1m。車頂左右兩側各分布7排的尺寸為30mm×8mm的條縫作為乘客區送風口（條縫數量為MC車1260個/車廂，T車1050個/車廂），每個車廂2個尺寸為0.7m×0.3m的回風口。需要計算和分析風道系統的流場和溫度場分布情況，對風道設計、駕駛區內和乘客區內熱舒適性影響，并進行優化設計。

1.2 ? 人體模型和太陽輻射模型

根據相關文獻[1]，亞洲成年男子環境溫度（如28℃）發熱功率約為105W，對應表面積約為1.73m2。據此建立了人體模型和設置熱負荷。駕駛室和乘客區人體模型分布為1人和250人。根據氣象部門數據確定，株洲地區夏季午后16：00左右太陽光呈45°直射車輛時，車內獲得的太陽熱負荷最大，約為676W/m2，考慮到車玻璃的透光率為52%，太陽透過玻璃的熱流為351.52W/m2。計算中還考慮了太陽的散射效果，熱負荷為71.76W/m2，CFD計算中以能量源項形式加入到整體的熱平衡分析。

1.3 ? 數學模型

如圖2所示，考慮到幾何對稱性和計算成本，對1個MC車和1/2T車進行建模。采用CATIA軟件進行風道系統實體模型，簡化處理了對氣流和溫度影響較小的因素，例如尺寸較小的安裝孔和縫隙等;采用ICEM（17.0）進行非結構四面體網格建模，靠近人體表面等重要區域進行邊界層網格建模和網格加密，經網格無關性驗證，最后確定的網格模型見表1。采用FLUENT（17.0）進行數值計算和Ensight進行結果后處理。

風道內的氣流運動可認為是具有粘性的不可壓的三維穩態湍流，采用在車輛風道數值計算和應用較多的RNG k-ε湍流模型計算風道系統的流場和溫度場分布情況[5]。由于氣流速度較小且溫差不大，認為空氣符合Boussinesq假設，即氣流密度不變，但需要考慮因溫差而引起的熱浮力影響。因此可建立包括連續性方程、動量方程、能量方程、湍動能方程和耗散方程在內的封閉方程組：

2 ? ?結果分析和優化

2.1 ? 送風管道和靜壓箱計算結果分析和優化

如圖3所示，送風管道和靜壓箱最初模型流線分析表明：在A區、B區和C區條縫處的流線幾乎沒有或者非常稀疏，進而導致這些區域條縫流入乘客區的氣流非常少，甚至出現逆流的問題。原因如下：（1）由于存在流入靜壓箱的氣流通道，導致條縫上方空間狹小，因此幾乎沒有流線流出A區的條縫;（2）大量氣流經90°轉彎流向斷面處的條縫，在轉彎處形成一個較大漩渦，幾乎沒有流線流出漩渦處B區和C區的條縫。

如圖4所示，在初始模型的基礎上，進行了如下的優化設計和評估：（1）在圖3中A區條縫上方增加一排豎直方向的孔，直接聯通條縫上方空間和流入靜壓箱的管道，以增加A去條縫的流線分布;（2）在靜壓箱內增加兩塊擋板并根據需要調整擋板角度和位置，用于削弱大漩渦對流線的影響。

如圖5，增加豎直孔后，流經A區條縫的流線明顯增加，流線均勻性顯著提高，解決了A區無流線問題。

如圖6所示，增加兩塊擋板后，流經C區條縫的流線均勻性顯著提高，整體流線分布較均勻。B區流線有所改善，但流線仍然較稀疏。進一步分析可知：由于B區區域較小，可通過相鄰A區和C區氣流的橫向運動，進一步彌補B區流線稀疏的問題。

2.2 ? 乘客區計算結果分析和優化

采用FLUENT中的Profile方法，以上節優化后的條縫出口速度作為乘客區入流氣流速度分布，進一步分析乘客區內的流場和溫度分布情況。進行車內舒適性分析，首先需要確定舒適性的標準。人體舒適性的影響因素很多，其中影響最大為氣流速度和溫度。以周珂[7]等對車內乘客舒適研究為基礎，結合實踐經驗，給出了表2中有關車內舒適性的分類標準。一般認為車內大部分區域達到類型A和類型B，即速度0.15～0.8m/s，溫度21～29℃即可。本文據此分類進行分析。

2.2.1 空載工況

圖7為乘客區初始空載模型，用于分析外部太陽暴曬環境中空調開啟后達到舒適狀態所需時間，以及乘客頭部截面和腹部截面內速度和溫度分布特征。初始條件為：車內初始溫度為55℃，氣流速度為零;根據車輛的空調特征，送風量為8000m3/h/車廂，制冷量5分鐘內由0線性增加為最大值34.89KW/車廂，送風最低溫度為21℃。

經過流線分析發現：由于回風口與送風條縫之間距離較近，回風口附近存在大量的“氣流短路”現象，即從送風條縫進入的低溫氣流，未參與或充分參與車內熱交換，直接經回風口流出車廂（見圖8初始模型）。氣流回路現象會破壞車內整體氣流組織，導致整體換熱效率較低，耗能增加。

圖8 初始模型和優化模型回風口附近“氣流短路”現象（左圖為經倒流片向左下方射流的2排條縫，右圖為經導流片向右下方射流的5排條縫）

針對存在的氣流短路現象，進行了結構優化（圖7）：（1）以回風口中心為0，封堵靠近每個回風口附近的X方向（±0.3m）內的送風條縫;（2）在車頂兩側局部溫度積聚區域增開部分回風條縫作為原回風口的補充。表3和圖8中給出了初始模型和優化模型空載工況下的對比情況，可以發現：（1）優化后模型車內整體溫度降至30℃所需時間減小了21%，提高了車內換熱效率和能源利用率;（2）頭部截面和腹部截面內的速度和溫度分布情況進一步改善，舒適性提高;（3）由于封堵了回風口附近的部分送風條縫，大大降低了“氣流短路”現象的影響，改善了車內的氣流組織形式。因此，優化模型效果顯著。

2.2.2 滿載工況

在空載工況分析的基礎上，采用優化模型進一步分析了滿載工況下的流場和溫度場特征。初始條件為：車內初始溫度為40℃，氣流速度為零;送風量為8000m3/h/車廂，制冷量為最大值34.89KW/車廂，送風最低溫度為18℃。

如圖9和圖10所示，乘客頭部和腹部截面平均速度經過100秒后趨于穩定，分別為0.5m/s和0.38m/s;截面內速度0.15m/s～0.8m/s所占比例分別為76.7%和78.1%;乘客頭部和腹部截面平均溫度經過100秒后趨于穩定，分別為24.4℃和24.5℃;截面內溫度21℃～29℃所占比例分別為74.8%和70.6%。相比于空載工況，速度分區和溫度分區所占比例均有所降低。這主要是由于滿載工況下車內十分擁擠，車廂內的速度和溫度分布的均勻性均有所降低，但整體來看，車廂內的舒適性仍可接受。圖10中乘客腹部截面平均溫度自始有一個增加的過程，是由于該截面內自送風條縫獲得的制冷量小于獲得熱負荷;乘客頭部截面在數秒后有一個溫度增加的過程，這主要是由于隨著空調已最大34.89KW/車廂運行，送風口溫度降低至18℃后保持不變，導致的空調制冷量有所降低造成的。

圖11給出了優化模型滿載工況新增回風條縫作為回風口的流線分布情況。可知：新增的回風條縫處的流線比較長而密，說明這些氣流經過了在車廂內經過了充分換熱，回風溫度較高。優化模型滿載工況下，所有回風口平均溫度為26.5℃，車內整體平均溫度為27.8℃，而新增回風條縫的平均溫度最高為28.8℃。這進一步說明了在乘客區熱量積聚的地方增開部分回風條縫的必要性，可以有效地提高換熱效率，降低耗能。

3 ? ?結論

通過對國內新研的智軌快運乘客區風道系統的計算分析和優化，可以得到如下結論：

（1）CFD方法可以快速地計算、分析和評估車內風道系統流場、溫度場分布特征，針對存在的問題進行優化，進一步完善設計。

（2）由于送風管道和靜壓箱內流道非常復雜，導致流線分布很不均勻，進而影響乘客區送風條縫氣流分布，甚至局部會產生逆流。通過增加擋板、調整擋板位置和角度，增加數個豎直孔，顯著調高了送風管道和靜壓箱內的流線的均勻性，使得乘客區送風條縫速度分布更加均勻，可以提高車廂內的舒適性。

（3）空載工況下，初始模型需要經過190秒，車內平均溫度降低到30℃。流線分析發現：由于送風條縫距離回風口較近，各回風口附近存在較嚴重的“氣流短路”現象，會造成換熱效率下降，增加能耗。通過封堵回風口附近送風條縫，增加車頂兩側條縫作為回風口對初始模型進行了優化，分析表明：經過150秒，車內平均溫度即可降低至30℃，換熱效率提高了21%。同時，“氣流短路”現象也顯著減少，進一步提高了換熱效率。

（4）滿載優化模型分析發現：與空載優化模型相比，乘客頭部截面和腹部截面速度分布0.15m/s～0.8m/s和溫度分布21℃～29℃所占比例有所降低，分別為74.8%和70.6%，這主要是由于滿載工況下車廂內十分擁擠，舒適性較差。但整體來看，所占比例仍較大，可以接受。通過對乘客區優化模型流線分析表明：在局部熱量積聚區域增加回風條縫是十分必要的，可以有效提高換熱效率，降低能耗。

（5）空載與滿載工況下，車體內流場與溫度場都達到了表2所對應類型A和類型B，較好的滿足舒適性要求。

參考文獻

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