陶羽:地铁客室通风板模型数值模拟及实验研究论文

陶羽:地铁客室通风板模型数值模拟及实验研究论文

本文主要研究内容

作者陶羽,杨明智,钱博森,伍钒,王田天(2019)在《地铁客室通风板模型数值模拟及实验研究》一文中研究指出:列车客室内流场研究是轨道列车设计及优化中的关键一环。内流场特性对车内温度分布及乘客舒适性有着显著影响。针对内流场的实验研究可获得较准确的结果,但需要大量时间和经济成本。数值模拟相对于实验可在更短时间内获得内流场特性。本文采用两种简化模型(多孔介质模型和多孔阶跃面模型)来提升轨道列车客室内流场数值模拟的计算效率。将两种简化模型及原始模型的数值模拟结果与实验数据进行比较。结果表明,多孔介质模型的结果与原始模型结果以及实验数据吻合得较好,其流场特性参数(温度和速度)的数值误差较小,最大数值误差为4.71%。在原始模型和多孔介质模型的数值模拟结果中,同一参数之间的数值误差在1%以内。采用多孔介质模型替代原始模型进行地铁列车客室内流场数值模拟,所占用的计算资源相应减少了25%,且其结果保持了很好的准确性。

Abstract

lie che ke shi nei liu chang yan jiu shi gui dao lie che she ji ji you hua zhong de guan jian yi huan 。nei liu chang te xing dui che nei wen du fen bu ji cheng ke shu kuo xing you zhao xian zhe ying xiang 。zhen dui nei liu chang de shi yan yan jiu ke huo de jiao zhun que de jie guo ,dan xu yao da liang shi jian he jing ji cheng ben 。shu zhi mo ni xiang dui yu shi yan ke zai geng duan shi jian nei huo de nei liu chang te xing 。ben wen cai yong liang chong jian hua mo xing (duo kong jie zhi mo xing he duo kong jie yue mian mo xing )lai di sheng gui dao lie che ke shi nei liu chang shu zhi mo ni de ji suan xiao lv 。jiang liang chong jian hua mo xing ji yuan shi mo xing de shu zhi mo ni jie guo yu shi yan shu ju jin hang bi jiao 。jie guo biao ming ,duo kong jie zhi mo xing de jie guo yu yuan shi mo xing jie guo yi ji shi yan shu ju wen ge de jiao hao ,ji liu chang te xing can shu (wen du he su du )de shu zhi wu cha jiao xiao ,zui da shu zhi wu cha wei 4.71%。zai yuan shi mo xing he duo kong jie zhi mo xing de shu zhi mo ni jie guo zhong ,tong yi can shu zhi jian de shu zhi wu cha zai 1%yi nei 。cai yong duo kong jie zhi mo xing ti dai yuan shi mo xing jin hang de tie lie che ke shi nei liu chang shu zhi mo ni ,suo zhan yong de ji suan zi yuan xiang ying jian shao le 25%,ju ji jie guo bao chi le hen hao de zhun que xing 。

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  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自Engineering的陶羽,杨明智,钱博森,伍钒,王田天,发表于刊物Engineering2019年02期论文,是一篇关于数值模拟论文,实验论文,通风板模型论文,地铁论文,Engineering2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自Engineering2019年02期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

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