基于幅流風機的地鐵列車乘員人體熱舒適分析

何鋒　刁雷　韋武　趙京

摘 ? 要：為研究幅流風機在地鐵列車中對乘員人體熱舒適影響. 以應用新型幅流風機B型地鐵車廂乘員為研究對象. 采用數值模擬加載Stolwijk人體生理溫度調節模型結合氣流不舒適指標、Berkeley熱舒適評價模型對車廂乘員人體熱舒適進行研究. 通過實驗驗證仿真模型準確性，分析了車廂空調送風溫度為20 ℃時，加載幅流風機對乘員人體微環境和各指標的影響. 并對比分析了不同頻率擾動場函數工況乘員各指標差異. 研究結果表明：幅流風機可提高車廂流場流速和均勻度，改善車廂內氣流組織，優化人體微環境熱流場. 加載幅流風機后，乘員整體熱感覺降低了7.3%、熱舒適升高了0.76%. 一定范圍內，隨著擾動頻率的升高人體熱舒適下降，最優擾動場函數頻率為2.75次/min.

關鍵詞：幅流風機;熱舒適性;地鐵車輛;車廂熱流場

中圖分類號：U461.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A

Thermal Comfort Analysis of Subway Train

Occupants Based on Disturbance-flow Fan

HE Feng1，DIAO Lei1，WEI Wu1，ZHAO Jing2

（1. Guizhou University，College of Mechanical Engineering，Guiyang 550025，China;

2. Guizhou Hanghang Technology Co.，Ltd.，Guiyang 550025，China）

Abstract： To study the influence of the disturbance-flow fan on the passengers' thermal comfort on the subway train， the new disturbance-flow fan type B subway car occupants was taken as the research object. The human body's physiological temperature regulation model with numerical simulation loading Stolwijk was used to study the cabin crew's human thermal comfort by combining the airflow discomfort index and Berkeley thermal comfort evaluation model. Experiments verified the accuracy of the simulation model. The influence of the loading disturbance-flow fan on the human body microenvironment and various indexes were analyzed when the air supply temperature of the air conditioner in the compartment was 20 ℃. The difference of occupant index in different frequency perturbation field was analyzed. The results show that the disturbance-flow fan can improve the flow velocity and uniformity and the air distribution in the compartment， and it can optimize the human microenvironment's heat flow field. After loading the disturbance-flow fan， the occupant's overall thermal sensation is decreased by 7.3%， and the thermal comfort is increased by 0.76%. Within a certain range， the human body's thermal comfort decreases as the disturbance frequency increases， and the optimal disturbance field function frequency is 2.75 times /min.

Key words：disturbance-flow fan;thermal comfort;railroad rolling stock;heat flow field of carriage

地鐵列車乘員上下車頻繁，內部環境復雜多變，車廂內部熱環境不穩定且受空調送風及外部環境影響，使得車廂內乘員熱感覺及熱舒適發生改變. 康偉和李俊[1-2]研究發現風速動態化有利于改善熱環境及節能. Mayer E[3]指出氣體強度與對流換熱系數關系. 由于氣體脈流強度改變，皮膚溫度產生脈動，冷感受器傳輸到大腦，產生吹風感[4]. 孫淑鳳等人[5]對出風風速進行頻譜分析 ，動態風的頻譜與自然風的頻譜非常相似.

幅流風機是一種產生周期擾動氣流的送風系統設備. 近年來，隨著國產幅流風機的自主研發[6]，幅流風機逐步應用在地鐵列車，以改善車廂乘員人體熱舒適. 2018年，趙楠[7]對不同送風溫度，加載和未加載幅流風機為變量設計了不同工況及滿載情況下加載幅流風機得到了車廂PMV分布云圖，得出結論幅流風機可改善車廂氣流，提高人體熱舒適. 黃木生[8]提出自適應舒適標準-氣流不舒適感，即ACS-DR準則，其較PMV-PPD 準則更適用于非均勻瞬態的溫度場. 楊志剛[9]等人采用Berkeley熱舒適評價模型對乘員熱舒適狀態進行了模擬，得到了各影響因素對人體熱感覺及熱舒適的影響.

目前人體熱舒適性評價通常借用適用于穩態、均勻熱環境的PMV-PPD評價法. 而地鐵車廂環境復雜多變，呈現熱環境高度不均勻，幅流風機產生的周期性擾動瞬態氣流，因此PMV-PPD評價法應用在幅流風機的地鐵車廂內不合適. Zhang等[10]基于非均勻和瞬態條件下人體實驗測試，建立了局部熱舒適、人體局部熱感覺、整體熱感覺與整體熱舒適模型及人體熱舒適預測模型. 目前鮮有該模型在軌道交通領域有加載幅流風機的情況下應用.

本文通過數值模擬運用瞬態評價模型分析有無加載幅流風機及不同頻率擾動場函數動態工況對地鐵乘員各項舒適性指標的影響. 從而解決地鐵車廂熱-流場沉悶，乘員熱舒適性不佳的問題.

1 ? 計算流體力學數值計算

1.1 ? 人體熱舒適性模型

根據黃木生[8]提出的氣流引起的不舒適度，DR準則函數表達式如下：

DR=（34-ta）（v-0.05）0.62（0.37vTu+3.14） ? ?（1）

式中：ta為乘員節段某點的溫度（℃）;v為監測點的流速（m/s ）;Tu為局部湍流強度（%）;一般來說，對于地鐵車廂內流速度較低，湍流強度Tu一般在3%～8%的范圍內. 當v小于0.05 m/s時，取v = 0.05 m/s.

根據Berkeley[10]人體熱舒適模型，局部熱感覺指標回歸公式如下：

式中：Wi為各部位影響權重.

整體熱舒適與局部熱不舒適相關，遵循以下兩種規則. 規則1：除非規則2適用，否則整體熱舒適度是兩個最低局部熱舒適度的平均值. 規則2：滿足第二低的局部熱舒適度指標數大于-2.5且對其熱環境有一定的控制，熱環境為瞬態，則整體熱舒適度是兩個最低指標和最大舒適度的平均值.

1.2 ? 計算對象及模型

建立整車模型及人體模型如圖1所示，車廂總長19.8 m，凈高2.1 m，凈寬2.8 m. 因車廂在長度特征方向上對稱，以1/2車廂為計算對象，各風口均按實際尺寸及位置進行布置. 簡化合并兩側若干送風口為單一長度送風口，用于送入新風;風口和幅流風機數量減半，頂部設回風口1個，頂部集中回風;送風方式為上送風上回風上下排風形式，如圖2所示.

設置雙軸幅流風機2臺，單軸幅流風機1臺，風機機組下方均設置回風口1個，置于出氣欄柵下方;廢排風口布置2個在地鐵頂板，列車底部設置條縫型廢排風口，采用上下排風形式. 設置半截車廂12人，無站立乘員，人體模型均為1.75 m，75 kg. 圖中P1至P6表示乘員1至乘員6.

幅流風機是關鍵模擬部件，葉輪轉動帶動氣流從回風口進入機組. 渦流兩次貫穿葉輪，在風罩的輔助下形成較大流量流出，形成工作氣流;風罩呈周期性動態擺動，出口氣流形成動態氣流進入車廂. 單軸幅流風機，葉輪長550 mm，雙軸幅流風機是其兩倍. 外徑80 mm，內外徑之比1/2. 幅流風機簡化結構如圖3，實物安裝圖如圖4.

1.3 ? 網格劃分

通過STRA-CCM+進行幾何清理及表面修復，生成增強質量的三角形面網格. 對風機葉輪、出口葉柵、風罩及人體表面生成棱柱層及細化網格10%至50%. 幅流風機出口欄柵下方采用interface連接地鐵車廂，為保證出口渦流與地鐵車廂進行動量、能量等交換連通，對interface網格細化20%. 網格類型選用多面體網格生成體網格，減少計算資源. 設置核心網格優化循環3次，質量閾值0.5. 盡可能保證在后續計算流體力學得到的熱流場更加接近真實情況，保證其有效性及準確性. 地鐵及幅流風機整體網格數量332萬，如圖5所示.

1.4 ? 邊界條件設置

模型計算為隱式非穩態，時間離散格式為二階，時間步長為0.016 s. 計算車廂內受幅流風機擾動的影響，湍流模型選用Realizable k-ε，無太陽熱輻射. 車廂內流屬于低速受限流動，選用Boussinesq重力模型. 模型計算須計算風機，選用分離流模型. 分離能量選擇AMG線性求解器采用V循環. 車廂內邊界條件均按相關設計單位設計參數設置. 半截車廂進風量為4 000 m3/h，回風量2 350 m3/h，廢排風量1 650 m3/h. 入口邊界條件設置為質量流量入口，數值根據空氣密度確定，入口溫度20 ℃. 回風口設置為+y軸質量流量入口，經計算數值為0.193 2 kg/s. 頂部出口及列車底部出口邊界條件根據廢排風量設置為目標質量流量壓力出口，壓力值分別為50 Pa. 車廂對稱面設置為對稱邊界.

車廂內乘員人體熱調節模型均采用Stolwijk的人體生理溫度調節模型，模型把人體分為頭、軀干、右上臂、左上臂、右下臂、左下臂、右手、左手、右大腿、左大腿、右小腿、左小腿、右腳、左腳共14 個節段，每個節段分為核心層、皮膚層、肌肉層和脂肪層. TCM乘客設置根據實驗所測設置. TCM邊界設置相對濕度保持40%，外部對流列車參考車速75 km/h，外部總溫度35 ℃，車身、車窗及車門設置為對流及熱傳遞系數分別為2.4 W/（m2·K）、3.1 W/（m2·K）和4.6 W/（m2·K）.

幅流風機：設置葉輪轉速1 420 r/min，擺動角度76°. 風機風罩擾動場函數如下：

式中：ω為風罩轉速;f為擾動頻率;t為時間.

2 ? 結果與分析

2.1 ? CFD數值計算與實驗結果對比

因在計算模型中各乘員身高體重、代謝水平及人體各部位設定溫度均一致，故在某地鐵車廂中選擇乘員1的位置進行實測. ?圖6為實驗測試與仿真結果溫度對比云圖. 實驗云圖中，背景環境溫度為20 ℃，頭部面部因戴口罩，軀干、大腿及腳部因著衣呈現較低溫度，因此對這些部位進行單獨測量. 各部位皮膚表面仿真溫度及實驗溫度和溫度差見表1. 可見，實驗與仿真結果在溫度云圖及皮膚表面溫度基本吻合.

2.2 ? 加載幅流風機的影響

設置兩組工況：1、（工況一）入口溫度20 ℃，未加載幅流風機的靜態工況計算;2、（工況二）入口溫度20 ℃，加載幅流風機的動態工況計算. 根據人體溫度邊界層在人體各部位微環境下設置監測點，如圖7所示. 監測其溫度值及風速值.

人體微環境下的熱流場與人體各部位進行熱交換. 如圖7所示，得出有無加載幅流風機6名乘員各部位平均溫度、平均風速、最大溫差和最大風速差對比圖. 從圖8（a）平均風速圖，加載幅流風機人體頭部、軀干、左手、右大腿等9個部位平均風速均高于未加載幅流風機. 由圖8（b）最大風速差可以看出，加載幅流風機使得速度差變緩，很大程度上降低了最大風速差，從而人體微環境速度場更均勻，在人體各部位風速表現出集中的趨勢，其中頭部對人體影響權重較大，其速度場則均勻的分布在0.175 m/s附近. 由此得出幅流風機可提高流場流速和均勻度，改善車廂內氣流組織的作用.

較高較均勻的速度場使得乘員人體微環境溫度場得以降低. 從圖8（a）可以看出加載幅流風機后乘員各部位微環境平均溫度均有所降低. 較低的溫度人體微環境與人體進行熱交換，從而改善人體熱舒適. 而由圖8（b）未加載幅流風機乘員身體節段溫差波動稍大，較大的身體節段溫差引發氣流不舒適性. 有無加載幅流風機對乘員微環境影響比較明顯，其中軀干及頭部處微環境影響較大.

人體各部位氣流不舒適主要受微環境溫度及流速的影響. 由圖9可知，兩工況DR值均小于20%，表示符合車廂乘員身體各部位符合乘員對氣流的滿意度. 乘員1在有無幅流風機兩種工況和乘員4有無幅流風機兩種工況氣流不舒適指標，未加載幅流風機的乘員1和乘員4氣流不舒適性均在大部分部位高于加載幅流風機的工況. 兩種工況氣流不舒適性最差的均為右手，左手也較差. 這是由于人體模型雙手放置位置與實際人體位置有所偏差. 乘員1在加載幅流風機后，人體9個部位氣流不舒適性得到降低，其中包括胸部軀干，左手，左上臂，右腳等;乘員4在加載幅流風機后，人體10個部位氣流不舒適性得到降低，其中包括頭部，胸部軀干，右大腿等. 這是由于幅流風機的擾動性使得人體周圍微環境處于動態環境，氣流擾動增強，換熱能力提高. 而在加載風機后人體各部位氣流不舒適指標沒有得到全部降低，個別部位DR值有所增加. 這是因為隨著在空間不斷擴散，風機產生的風速衰減，幅流風機動態特征均有向著進口風單一動態特征轉變趨勢，最終交融于進口風.

在此基礎上，選取兩工況乘員1進行熱感覺及熱舒適分析. 圖10為加載幅流風機與未加載幅流風機乘員1局部熱感覺及熱舒適對比. 從圖中看出各局部熱感覺除胸部軀干其余均為正值. 加載幅流風機后頭部熱感覺從2.393 9降至1.313 3，由暖和轉變成微暖. 其次是右上臂、右下臂、左上臂局部熱感覺降低，右手和右腳均有輕微降低. 這是由于幅流風機參與工作后，氣流主要吹向頭部及上肢部分，提高換熱效率. 其余部位熱感覺加載前后產生輕微變化. 加載風機后頭部熱舒適從比較不舒適轉變成接近舒適的狀態，這說明頭部喜好低熱感覺. 而腳部則相反，更偏好于溫暖. 工況二中，右上臂、右下臂、右手、頭部、左上臂、胸部軀干熱舒適性指標大于工況一，其中頭部的熱舒適性指標差值最大. 兩工況熱舒適最差的均是小腿部分，且加載風機后小腿熱舒適得以輕微改善. 而同樣處于車廂底部腳部均為最舒適的部位，這是因為腳部偏好溫暖的環境，車廂底部處于空調送風系統和幅流風機影響最小的位置，溫度較高.

夏季整體熱感覺偏熱的情況下，幅流風機的擾動，加快人體大部分部位換熱，降低熱感覺以提高熱舒適. 圖11中，工況二整體熱感覺低于工況一7.3%，整體熱舒適上升0.76%. 這是由于頭部及上肢部分對整體熱感覺影響權重較大，加載風機后頭部及上肢部分熱感覺降低后，整體熱感覺也隨之降低，整體熱舒適升高. 雖整體熱舒適有所升高，而整體熱舒適與局部不舒適相關，小腿部位未能充分受到風機擾動，處于車廂底部導致小腿部分熱舒適指標沒有得到明顯改善.

2.3 ? 不同擾動場函數頻率的影響

機械風和自然風給人以不同感受的原因是譜特征上的區別. 保證平均風速較高條件下，改進機械風的送風感，達到自然風譜特征. 譜特征和渦旋的紊動頻率相關. 人體對一定紊動頻率范圍的氣流敏感. 因此存在最優風機擾動場函數調整最佳渦旋的紊動頻率. 使得幅流風機產生的機械風譜特征達到自然風譜特征時氣流不舒適指標、熱感覺指標及熱舒適指標最佳. 設置4組加載風機工況：1. 擾動場函數頻率2.75次/min動態工況計算;2. 擾動場函數頻率3.75次/min動態工況計算;3. 擾動場函數頻率3.25次/min動態工況計算;4.擾動場函數頻率4.25次/min動態工況計算.

如圖12，在氣流不舒適指標上不同頻率擾動場函數下不同乘員均表現出變化趨勢一致性. 這說明，不同乘員的整體微環境換熱受到風機罩頻率改變影響較小. 在局部部位上氣流不舒適指標有所改變，其中當頻率等于4.25次/min時，人體局部氣流不舒適指標數值跳躍性較大，除乘員4以外，在左手、右手、左腳及右腳均表現出比較舒適的狀態. 但其右大腿、右下臂等均表現出不舒適的狀態. 這是由于風機擾動頻率過高，使得氣流變得較為不均勻，部分人體部位表現出不舒適的趨勢. 因此較高頻率擾動的風機擾動不可取，影響熱感覺及熱舒適性. 同時體現了人體局部部位氣流感受偏好不同. 通過對比可發現，右上臂、右大腿、右小腿、左上臂、左下臂及左小腿更偏好低擾動頻率，即2.75次/min和3.25次/min. 而右下臂、右手、右腳、左大腿、左手、左腳及胸部軀干更偏好高頻率擾動，即3.75次/min和4.25次/min. 因此不同頻率擾動場函數對人體氣流不舒適性的影響視其部位而定.

如圖13，乘員1局部熱感覺除胸部軀干均為正值. 通過對比，隨著擾動場函數頻率的增大，右小腿、右小腿和左腳熱感覺逐漸增大，右上臂、右大腿、右腳、左下臂、左大腿及左手呈現間歇增大. 這些部位受擾動場函數影響較大，其中左腳較為明顯. 所有工況局部熱舒適最差均為左、右小腿. 但其頻率的改變對左、右小腿影響熱感覺影響不大. 這是由于人體小腿處于車廂底部，擾動頻率特征不斷衰減.

圖14中整體熱感覺、熱舒適指標隨著頻率的增大而增大，頻率跨度越大影響越大. 4.25次/min的頻率擾動場相對于2.75次/min整體熱感覺增加了0.083 1. 2.75次/min的頻率擾動場整體熱舒適為 -2.010 25，4.25次/min的為-2.022 4. 可見擾動場頻率的改變雖對人體熱感覺及熱舒適指標有著規律性影響，但影響效果在頻率高差值時更為明顯.

3 ? 結 ? 論

1）人體熱感覺、熱舒適性指標是多種因素綜合作用的結果，包括溫度、速度等. 人體表面微環境決定著人體換熱環境，微環境更加均勻時人體換熱效果更佳，氣流不舒適指標越低.

2）加載幅流風機可增強車廂氣流擾動，提高環境空氣參數均勻，降低整體熱感覺，提高整體熱舒適. 其對于乘員頭部熱感覺指標降低，熱舒適指標升高較為明顯.

3）較高頻率的擾動會使得車廂氣流不穩定導致氣流不舒適性指標增加. 在一定范圍內，低頻率機械風態更接近自然風，隨著擾動場函數頻率的增加，車廂乘員人體整體熱感覺降低、整體熱舒適升高.

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收稿日期：2020-08-20

基金項目：國家自然科學基金資助項目（52066004），National Natural Science Foundation of China（52066004）;貴州省科技計劃項目（黔科合支撐[2019]2158號），Science and Technology Plan Project of Guizhou（Support for Sci. & Tech. Cooperation of Qian[2019]2158號）;貴州省高層次創新型人才培養項目（黔科合人才[2016]4033），High Level Innovative Talents Training Project of Guizhou（Sci. & Tech. Cooperation of Qian of Personnel[2016]4033）

作者簡介：何鋒（1963—），男，重慶人，貴州大學教授，碩士生導師

通信聯系人，E-mail：diaolei0@126.com