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基于气动特性的城市轨道交通行车安全预警方法*

2017-11-21韩志惠谈建国常远勇翁春慧

城市轨道交通研究 2017年10期
关键词:行车安全

韩志惠 谈建国 常远勇 翁春慧

基于气动特性的城市轨道交通行车安全预警方法*

韩志惠1谈建国1常远勇1翁春慧2

(1.上海市气象科学研究所,200030,上海;2.上海轨道交通运营管理中心,200070,上海//第一作者,高级工程师)

城市轨道交通是城市发展经济和服务社会的重要交通设施,但其安全问题日益凸显,尤其是在台风等恶劣天气影响下。以上海轨道交通16号线车辆为研究对象,采用数值风洞方法研究车辆的气动力特性,结合自动气象站风速资料,提出了城市轨道交通车辆行车安全的预警方法。该方法可快速地给出台风期间城市轨道交通车辆的实时行车安全风险等级,提供精细的车辆行车安全预警信息,可极大地提高城市轨道交通管理部门应对强风天气状况决策的准确性。关键词 城市轨道交通列车;行车安全;预警方法;气象数据;气动特性

城市轨道交通(以下简为“城轨”)列车具有质量大、车速高等特点,强风对其形成的气动升力、侧向气动力等会影响行车稳定性,严重时甚至可能导致脱轨事故,产生巨大的经济损失和人身伤亡。2012年“海葵”台风影响上海期间,多条城轨线路被迫限速或停运。此外,强风天气也是城轨日常运营期间重要的安全隐患因素。2013年9月13日,受短时强降雨及大风影响,上海轨道交通6号线巨峰路站外轨行区300 m处声屏障冠状结构被吹倒,导致触网供电中断,运营中断近2 h。

如何有效控制强风天气对城轨造成的危害,减少经济损失及人身伤亡风险,是政府急切关心的问题,也是气象等相关部门的义务所在。国外发达国家已建立起不同形式的公路气象服务系统(Road Weather Information System,简为 RWIS)[1]。美国、日本、法国等国家的交通机构甚至把RWIS与已有的智能交通系统进行整合,利用准确的气象信息来提高交通管理水平。我国气象部门针对高速公路、高速铁路也开展了关于能见度、路面温度、大风等方面的监测、预报技术方法研究以及相关的应用系统开发[2]。但是,这些研究成果主要以基础气象观测资料和常规天气预报产品服务为主,尚缺乏精细化、针对性的服务应用技术。参考上述研究成果可以看出,研发城轨行车安全预警技术是解决该问题的有效方法之一。

风是影响城轨车辆安全稳定性的主要因素,因此掌握城轨车辆的气动力特性是重中之重。研究城轨车辆的气动力特性主要有风洞试验和数值模拟两种方法。日本和欧洲各国从20世纪60年代就建立了各自的列车风洞试验室[3],用于研究列车绕流流场特性、横向稳定性、速度限值、表面气流的发展与分离现象等。文献[4]对英国铁路高速列车进行了不同缩尺比的零偏角风洞模型试验,对列车的气动阻力和气动摩擦阻力系数与雷诺数的关系进行研究。在国内,文献[5]采用风洞试验方法研究大风环境下列车(由头车、中间车和尾车组成)的空气阻力特性,得到了风速、风向、列车速度与列车空气阻力之间的关系式。近年来数值模拟方法得到了快速发展,文献[6-7]采用数值模拟方法在列车的稳定性、气动性能以及列车周围流场等方面进行了详细研究。

本文以上海轨道交通16号线车辆为研究对象,采用数值风洞方法研究车辆的气动力特性,在此基础上,结合自动气象站风速资料探索城轨的行车安全预警方法,期望通过工程理论与气象资料相结合的方法,为解决城市气象灾害提供有效途径。

1 城轨车辆气动力数值模拟

模拟的上海轨道交通16号线列车采用头车-中间车-尾车的三节编组形式。其中,头车和尾车车型完全相同。

1.1 计算参数

建模时,对车辆的复杂结构部分进行了必要简化,只模拟了车辆的外轮廓,忽略了车轮、受电弓、转向架等细节部分的影响。为了控制网格的质量,计算域采用子域法、Gambit提供的Size function等网格剖分技术进行划分。整个流域的网格总数为200万。计算模型采用标准湍流模型,压力速度耦合采用SIMPLE算法。

入流面采用速度入流边界条件,入口风速采用B类地貌风剖面,出流面采用压力出口边界条件,流域顶部和两侧采用对称边界条件。车辆表面采用标准壁面函数,地面采用文献[8]给出的修正壁面函数以保证数值模拟的精确性。修正的壁面函数由用户自定义函数(UDF)编程实现。

由于城轨车辆结构的对称性,本文仅模拟了0~90°之间7个风攻角下车辆的受力情况。本文的风攻角定义为来流风与头车的相对夹角,风攻角间隔为15°。

1.2 风压系数分布特性

车辆表面单点风压系数Cp,i定义为实际风压与参考高度来流风压的比值,即 Cp,i=pi/(0.5 ρVH2)。其中,pi为单点i的风压值;ρ为空气密度;VH为参考高度处平均风速(参考高度取车辆中心高度2.327 5 m)。 图 1 为 0°、45°、90°三个风攻角下,城轨车辆表面风压系数分布图。

图1 城轨车辆表面压力系数分布图

(1)0°风攻角下,风压系数的分布具有对称性。车辆正面迎风,风压系数为正值。来流受到阻挡而产生分离,在车辆的侧面、顶部以及底部靠近迎风面的位置产生吸力作用,风压系数为负。但由于车辆较长,来流随后发生再附现象,风压系数变为正值。

(2)45°风攻角下,车辆正面及侧面迎风,风压系数最大值位于正面与迎风侧面的交界处。顶部、底部以及背风侧面的风压系数为负值。最大负风压系数值位于正面与背风侧面的交界处,为-2.7。

(3)90°风攻角下,风压系数分布同样具有对称性。车辆侧面迎风,风压系数为正值。其他表面风压系数均为负值,最大负风压系数值位于正面靠近迎风侧的地方,为-2.9。

1.3 气动力系数随风攻角变化特性

风压对城轨车辆会产生多种力的作用,如气动阻力、气动升力、纵倾力矩、侧倾力矩、侧向气动力、横摆力矩等。本文主要考察影响城轨车辆侧向稳定性的气动升力FL、侧向气动力FS、倾覆力矩M随各种参数的变化特性。定义气动升力系数CL、侧向气动力系数CS、倾覆力矩系数CM如下:

式中:

A——车辆侧向投影面积,头车、中间车和尾车的侧向投影面积分别为 72.9 m2、69.7 m2、72.9 m2;

H——车辆总高度。

图2给出了城轨车辆头车、中间车、尾车以及整车的CL、CS、CM随风攻角的变化曲线。由图2可知,气动力系数随风攻角的变化比较明显;在所考察的风攻角范围内,头车的CS和CM始终最大,其次是中间车,最小的是尾车,整列车的CS和CM介于头车和中间车之间;中间车的CL较其他车略大。说明在城轨车辆运行过程中,靠近迎风侧的头车受侧风的影响最大,即整个车辆中头车是最不利的车厢。

图2 城轨车辆气动力系数随风攻角变化曲线

2 城轨车辆气动力特性分析

城轨车辆在行驶中所受的气动力实际上是由相对风形成的,因此在计算车辆所受的气动力时应使用相对风速。车辆行车速度Vv、来流风速Vw、相对风速V三者之间的关系见图3,其中β为相对风速对车辆的风攻角。

图3 风速与车速示意图

由于头车受气动力影响最大,因此以头车为研究对象。头车的气动力系数拟合公式为:

2.1 风向对城轨车辆气动力的影响

图4为头车所受的FL、FS、M随风向角的变化曲线。从气象资料可知,上海轨道交通16号线靠近滴水湖区域的风力相对较大,是整段线路中最不利的区域。因此,本文在分析时,车辆行驶方向模拟滴水湖至惠南东区域段行驶方向(即东南方向),车速为40 km/h,风速取18 m/s。这里的风向定义为气象定义,即北风为0°,顺时针旋转。

图4 气动力随风向角变化曲线

由图4可以看出,车辆所受的FL、FS、M会随着风向角而变化,且变化趋势相似。在设定的风速及行车方向条件下,3个气动力都在135°(东南风)和315°(西北风)两个风向角下达到最小值0(因为此时风向与行车方向平行,即风攻角为0°)。但3个气动力达到最大值的风向角不同,FL在 56.25°和213.75°达到最大值,FS在 67.5°和 202.5°达到最大值,M则在78.75°和191.25°达到最大值。结论表明,风向对车辆所受的气动力影响很大,在相同的风速及车速条件下,城轨车辆是否需要限速不应一概而论,可依据主风向进行判断,以提高城轨网络运行效率。此外,3个主要影响车辆侧向稳定性的气动力并不是在相同风向角下达到极大值,建议在进行城轨车辆的行车安全评估时,以3个力中的最大值作为评定标准。

2.2 风速对城轨车辆气动力的影响

图5为头车所受的FL、FS、M随风速的变化曲线。车辆行驶方向模拟16号线滴水湖至惠南东区域段车辆的行驶方向(东南方向),车速为40 km/h;风向选取为东风,即90°风向角。

图5 气动力随风速变化曲线

由图5可见,FL、FS、M随着风速的增加而增大,且增大速率逐渐加快。风速为18 m/s时,FL、FS、M分别为13.3 kN、15.8 kN、16.9 kN·m;当风速为36 m/s时,分别为 45.1 kN、51.3 kN、53.2 kN·m。 风速增加一倍,气动力分别增加了2.39、2.25、2.15倍。

2.3 车速对城轨车辆气动力的影响

图6为头车所受的FL、FS、M随车速的变化曲线。车辆行驶方向模拟16号线滴水湖至惠南东区域段车辆的行驶方向,为东南方向;风向选取东风,即90°风向角,风速为 18 m/s。

图6 气动力随车速变化曲线

由图6可知,FL、FS、M随着车速的增加而增大;在设定的参数范围内,FS、M与车速近似为线性关系,而FL的增速则随着车速的增加略微降低。当车速为 40 km/h 时,FL、FS、M 分别为 13.3 kN、15.8 kN、16.9 kN·m;当车速为80 km/h时,分别为17.0 kN、22.1 kN、24.3 kN·m。车速增加 1倍,相应气动力分别增加了0.28、0.40、0.44倍。将车速及风速对气动力的影响结果相比较可以看出,城轨车辆所受的气动力对风速更为敏感,当风速增加1倍时,车速需要降低更多的倍数以达到安全目的。

3 气象数据处理方法

3.1 有效粗糙度长度计算方法

地表粗糙度长度决定着风剖面的变化趋势,是计算风速垂直分布特性的重要参数。为了风速插值的精确性,本文引入有效粗糙度长度进行风场插值。有效粗糙度长度计算方法为:

(1)利用式(7)计算各站点70 m高度的拖曳系数Cd。

式中:

u*——摩擦速度;

zr——计算拖曳系数所对应的高度;

Uzr——zr为70 m高度的风速;

z0——基于地表形态学方法计算得到地表粗糙度长度。

(2)将每个站点的来流风向平均分为16个区间,分别计算各区间内拖曳系数的平均值,区间半径为5 km。

(3)将平均拖曳系数代入式(7),反算得到有效粗糙度长度z0,e。当进行风速插值时,首先根据实际风向判断其落于16风向区间的位置,然后使用该风向区间对应的 z0,e。

3.2 基础自动气象站选定方法

由于城市的快速发展,建筑布局的改变使得部分自动气象站的监测环境变差,测得的风速只能反映局部的风环境。本文依照一定的标准,从120个自动气象站中筛选出一定数量的基础自动气象站,作为风场插值的背景风提供站点。选择标准为:①自动气象站16个风向区间的z0,e平均值≤0.3;②自动气象站16个风向区间的z0,e标准差≤0.1;③自动气象站单个风向区间的z0,e≤0.3;④站点分布均匀。

全风向都符合筛选标准的自动气象站多数位于上海郊区,说明郊区的建筑物分布比较均匀,自动气象站四周环境变化不大。经统计,北风、东风、南风、西风条件下背景自动气象站总数分别为63个、70个、61个、57个,且分布均匀,符合风场插值的要求。

3.3 风场插值方法

风场插值采用指数率模型。由于近地面风场比较紊乱,直接进行空间插值得到的风速误差较大,故本文采用以下方法:

(1)利用背景自动气象站的风速资料进行300 m高空的垂直风场计算,计算式为:

式中:

U10——自动气象站采集的10 m高度风速。

(2)采用反距离加权法计算所求点300 m高空对应的风速。

(3)对于所求点对应的风剖面采用阶段函数计算:

式中:

z——高度。

4 城轨车辆行车安全预警技术

本文以气动力作为衡量车辆危险性的量化指标,采用危险因子R衡量车辆在极端大风天气下的危险性。危险因子定义为某种气动力与相对应阈值之比。采用车辆限速时的气动力值作为阈值。由前文分析可知,FL、FS、M并不是同风向时达到最大值,因此R取三者中最大值。R表达式为:

式中:

ΔS——FL的阈值,为1.7×104N;

ΔL——FS的阈值,为1.8×104N;

ΔM——M的阈值,为1.9×104N·m。

气动力阈值是在八级大风条件下,城轨车辆限速行驶时所承受的最大气动力。

5 应用实例

上海轨道交通16号线的南段线路滨临上海沿海大风区域,每年台风、大风都会导致其限行或停运。以“灿鸿”台风影响上海期间的风速资料作为输入数据,考察本文所提方法的实用性。“灿鸿”台风影响期间,上海市普遍出现7~9级大风,沿江沿海地区出现9~11级大风(滴水湖风速30.3 m/s,吴淞口风速29.0 m/s,都为11级),上海市沿海海面出现12级大风(33.6 m/s)。城轨车辆的行车安全风险等级划分依据见表1。“灿鸿”台风影响期间2015年7月11日7∶50城轨车辆的实时行车安全风险等级分布图如图7所示。

表1 轨道交通车辆行车安全风险等级划分

图7 “灿鸿”台风期间轨道交通行车安全风险等级分布图

采用本文提出的轨道交通车辆行车安全预警技术,可快速地给出台风期间车辆的实时行车安全风险等级。由图7可见,此时刻16号线全线的行车安全风险等级处于中等风险以上;龙阳路站和惠南站附近的风险等级最低,因为这两个区域的建筑物分布密集,地表粗糙度大,降低了风速,使得行车安全风险等级相应降低;靠近沿海地区的书院站至滴水湖站线路全段都为高风险。实例应用说明,该方法可提供精细的城轨车辆行车安全预警信息,极大地提高城轨管理部门应对强风天气状况决策的准确性。

6 结论

本文以上海轨道交通16号线车辆为研究对象,采用数值风洞方法研究城轨车辆的气动力特性,在此基础上,结合自动气象站风速资料,探索城轨行车安全预警方法。主要结论如下:

(1)在城轨车辆运行过程中,靠近迎风侧的头车受侧风的影响最大,即整列车中头车是最不利的车厢。

(2)风向对城轨车辆所受的气动力影响很大,在相同的风速及车速条件下,车辆是否需要限速不应一概而论,可依据主风向进行判断,以提高城轨网络运行效率。此外,FL、FS、M这3个主要影响车辆侧向稳定性的气动力并不是在相同风向角下达到极大值,建议在进行车辆行车安全评估时,以3个指标中的最大值为评定标准。

(3)将车速与风速对气动力的影响结果相比较可以看出,城轨车辆所受的气动力对风速更为敏感,当风速增加 1倍时,车速需要降低更多的倍数以达到安全目的。

(4)采用本文提出的城轨车辆行车安全预警技术,可快速地给出台风期间城轨车辆的实时行车安全风险等级。实例应用说明,该方法可提供精细的车辆行车安全预警信息,极大地提高城轨管理部门应对强风天气状况决策的准确性。

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HAN Zhihui,TAN Jianguo,CHANG Yuanyong,WENG Chunhui

Urban rail transit is one of the important traffic facilities for urban economic development and social service,but its safety issues have become increasingly prominent,especially under the influence of bad weather conditions like typhoon.In this paper,Shanghai rail transit Line 16 is taken as a the research object,the numerical wind tunnel method is used to analyze its aerodynamic characteristics,and an early warning method for urban rail transit operation safety is explored with AWS wind data.This method can quickly provide real-time risk levels and sophisticated warning information for rail transit vehicle operation safety during the typhoon period,greatly improve the decision accuracy of rail transit management departments.

urban rail transit train; operation safety; early warning method; meteorological data; aerodynamic characteristics

P425.6:U298.1

10.16037/j.1007-869x.2017.10.014

First-author′s address Shanghai Institute of Meteorological Science,200030,Shanghai,China

*公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY201306055);中国气象局气象关键技术集成与应用项目(CMAGJ2014M18)

2015-12-25)

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