不同站臺配置的列車風特性差異研究

郭子健，劉堂紅，周蕾

(1. 中南大學 軌道交通安全教育部重點實驗室，湖南 長沙，410075；2. 香港科技大學 土木與環境工程學院，中國 香港，999077)

列車高速行駛會對周圍的氣流形成黏性拖拽效應，由此形成的空氣高速流動產生的風稱為列車風[1]。列車風造成的瞬時速度和壓力波動會對站臺乘客、道旁工人、行李物件以及線路基礎設施產生風致力[2]。隨著高速列車速度不斷提高，列車風效應將更加明顯，進一步威脅道旁人員的安全[3-6]。1972—2005年，英國共發生24起涉及列車風的安全事件。失穩對象主要是有高速列車通過的站臺上的帶輪物件，如嬰兒車、輪椅、手推車以及正在候車的乘客[6]。列車是貼地高速運行的大長細比交通工具，具有獨特的空氣動力學特性。近年來，研究者對列車風進行了廣泛研究[7]。列車的自身幾何結構是影響列車風現象的首要因素。執行不同運輸任務的列車引起的列車風變化特性和幅值顯著不同[8]。如FLYNN等[6]得到的裝載集裝箱的貨運列車產生的列車風遠比CRH2型高速列車的大[9]。由于運營需要，列車的編組長度和編組方式需要靈活改變來匹配客運與貨運的不同需求，這也影響了列車風的分布特性[10-11]。除了宏觀外形外，列車構件的幾何細節也能夠對局部列車風產生很大影響[12-14]，周圍環境與配套設施會改變列車與空氣的耦合作用，進而影響列車風特征[15-17]。隧道中運行的高速列車產生的列車風峰值為明線時運行的2.4倍[18]。費瑞振等[19]基于三維隧道-豎井-列車-空氣數值模型，發現豎井結構會使隧道交叉段附近產生更大的列車風速度。為了配合乘客上下車，站臺一般具有一定高度，且緊鄰列車側壁。從空氣動力學角度考慮，站臺的設置限制了列車的側面空間，列車表面與空氣的黏性交互效應被改變。劉程等[20-21]在研究站臺行人安全時雖考慮了站臺的高度，但沒有系統研究不同站臺配置造成的列車風差異。多數對列車風的既有研究忽略了站臺的存在，而站臺正是列車風致導致事故的高發地點。在我國客運列車進一步提速的背景下，研究更真實的站臺列車風特征對道旁人員的生命安全至關重要。為此，本文提出3種現實存在的站臺結構配置(無站臺、單側站臺和雙側站臺)，通過數值模擬研究高速列車通過這3種站臺配置時的列車風速度與壓力特性。此外，基于最大列車風速度，給出不同站臺配置下人員的合理避讓距離。

1 數值計算方法

1.1 幾何模型

基于中國高速列車CRH380A 的幾何外形，本文使用的列車模型由1 節頭車、1 節尾車和3 節中間車共5節組成。實際列車最大車寬為3.36 m，車高為3.70 m，總車長為128.00 m。在建模過程中，為了最大化網格質量與計算效率，使用1/10 的縮比模型，且門窗把手等非必要部件被忽略，而保留了已證明對列車風具有決定性作用的風擋、轉向架等部件。列車的配套地面采用等間隙平地，輪對下緣距離地面0.235 m。

站臺與列車計算模型如圖1所示。本研究提出3 種站臺(無站臺、單側站臺和雙側站臺)配置，用于模擬高速列車通過不同區域時的列車風特性差異。根據TB 10621—2014《高速鐵路設計規范》，站臺1 與站臺2 的內邊緣距軌道中心線分別為1.80 m 和6.80 m，高度為1.25 m。在無站臺工況時，站臺1 和站臺2 都不存在；在單側站臺工況時，僅站臺1 存在；而在雙側站臺工況時，2 個站臺同時存在。

圖1 站臺與列車計算模型Fig. 1 Computation model of platform and train

1.2 數值方法

使用有限體積方法和壓力基求解器計算基于剪切應力傳遞(SST)k-ω湍流模型的改進延遲分離渦(IDDES)方程。該方法結合雷諾平均納維-斯托克斯(RANS)和大渦模擬(LES)方法的優點，利用RANS研究邊界層特性并使用LES捕獲距壁面邊界更遠的流動信息。壓力和速度耦合通過壓力關聯方程(SIMPLE)算法的半隱式方法計算，在LES 區域采用有界中心差分(BCDS)模擬，在RANS 區域采用二階迎風格式來離散動量對流項。時間積分采用二階隱式，物理時間步長設置為1×10-4s，每個時間步的最大內迭代次數為20 次，湍流方程的殘差設置為10-5。基于列車速度(83.33 m/s)和縮比后的列車高度(0.37 m)，數值模擬的雷諾數約為2.1×106。模擬的總時間為1.6 s，前0.8 s 主要用于獲得計算域內流動的瞬態發展情況，后0.8 s 在延續瞬態計算的同時對計算域中的數據進行采樣，得到時均結果。

1.3 計算域與網格

在數值模擬中使用的計算域與邊界條件如圖2所示。計算域中坐標系的原點位于頭車鼻尖點在地面上的投影位置。頭車鼻尖距計算域入口100 m，能確保來流在列車上游充分發展，尾車鼻尖距計算域出口為200 m，以確保對尾流模擬準確。計算域的寬度和高度分別為60 m 和40 m。本研究中不含側風工況，列車位于計算域的寬度中央。在計算域的入口處設置“速度入口”邊界條件，在數值模擬過程中施加等同于列車運行速度v=83.33 m/s 的恒定速度。在出口處使用“壓力出口”邊界條件模擬真實的大氣環境。在計算域的頂部和側面上設置為對稱面邊界條件，以消除計算域邊界對列車周圍流場發展的限制。在列車表面、地面和站臺表面設置無滑移壁面邊界條件。

圖2 計算域 (未按尺寸比例) 與邊界條件Fig. 2 Computation domain (not drawn according to size scale) and boundary layers

本研究的計算域由STAR CCM+中的非結構切割體網格生成器離散，如圖3所示。使用4個不同級別的加密區域(用1～4號標記)對計算域中的網格密度進行分區控制(見圖3(a))，實現從計算域外表面到列車壁面之間網格密度的合理過渡。采用10層棱柱層網格來控制附著在列車表面的網格沿其表面法線方向的發展，以確保能捕獲精細的近壁流動結構。根據模型尺度和流場速度，列車表面大部分網格的y+(量綱一壁面距離)小于10，如圖3(c)所示。基于不同的近壁處理和局部加密策略，生成總網格數分別為1 678 萬、2 601 萬和4 090 萬的粗糙、中等和精細共3種配置的網格，以研究網格密度對計算結果的影響。

圖3 計算網格Fig. 3 Computational mesh

1.4 網格敏感度測試

為確定網格的數量不會影響數值模擬結果，比較了列車周圍流場的壓力分布來測試網格敏感度。在整個計算域長度中，比較TSI標準中的軌側位置(y=3.0 m，z=0.2 m)上3種網格輸出的壓力，見圖4。圖4 中，橫軸為基于車高H=3.7 m 的量綱一長度x/H，縱軸壓力系數cp定義為

圖4 不同網格策略得到的壓力系數對比Fig. 4 Comparison of pressure coefficient with different grid strategies

其中：P為列車表面的絕對壓力；P0為大氣壓力；ρ為空氣密度，取1.225 kg/m3；vt為列車速度，取83.33 m/s。從圖4 可以看出：在設置的3 種網格配置中，網格總數幾乎不會影響列車周圍的壓力分布模式，僅改變頭車和尾車通過測點位置時的壓力峰值；與中等網格、精細網格相比，粗糙網格預測頭車和尾車通過時的壓力系數峰值明顯被低估，由此可以認為粗糙網格無法準確預測列車周圍的流場特征，而基于中等網格的數值模擬能夠獲得較好的結果，因此，在本研究中使用中等網格進行數值仿真。

1.5 試驗驗證

NIU 等[22]在中南大學進行了風洞試驗(見圖5(a))，在長×寬為3 m×3 m的橫截面測試段中，使用的縮比為1/8，三車編組的列車模型阻塞比遠低于5%，試驗結果無需校正。在用于驗證的數值模擬中，使用與風洞試驗中完全相同的模型與邊界條件(見圖5(b))。當風速為60 m/s 時，通過試驗得到列車表面各位置的壓力分布。將圖5(c)中測點位置上壓力系數的仿真結果與試驗結果進行對比，結果見圖6。從圖6可見：在大多數列車表面測點上，cp仿真結果與試驗結果較吻合，表明本數值方法在預測列車模型表面的壓力結果時是準確的，可用于本研究的其他模擬工作。

圖5 車身壓力仿真結果的試驗驗證Fig. 5 Experimental verification of simulation results for train surface pressure

圖6 數值仿真和風洞試驗的壓力系數cp結果對比Fig. 6 Results of cp obtained from numerical simulation and wind tunnel test

2 結果分析

2.1 列車風速度

圖7 所示為在TSI 標準軌側測點上，3 種不同站臺配置旁高速列車產生的列車風速度系數()及其3個分量的速度系數(分別為u、v和w)，其中，2條虛線分別代表列車的頭部與尾部鼻尖點的縱向位置，列車頭部和尾部鼻尖點均為列車風沿縱向發展的關鍵點。為保持不同工況下測點位置的一致性，選取車體偏向站臺2一側的測點對列車風進行監測。從圖7(a)可見：當列車頭車鼻尖經過測點時，流線型結構將車前空氣推至兩側，列車風速度系數產生一個局部極大值，當流線型車身完全經過后又迅速減小，在中間車的連續拖拽作用下，附面層不斷發展，列車風速度系數沿車身長度增加而增加；當尾車經過時，列車風速度系數再次增大，然而，在尾流中逐漸減弱。從合成列車風速度系數看，在尾車通過前，單側站臺和雙側站臺工況下的列車風速度系數均大于無站臺工況的列車風速度系數；而從尾車開始到達測點至列車完全駛過測點的過程中，單側站臺和雙側站臺工況下的列車風速度系數比無站臺工況的列車風速度系數小，在近尾流區域(x/H=40附近)的差異最明顯，隨著與列車尾部距離增加，列車風速度系數的差異逐漸縮小。在列車風速度系數的縱向分布中，無站臺工況的最大值出現在近尾流區域，而含站臺工況的最大值出現在尾車之前。從圖7 中3個速度系數分量的縱向發展可以看出：列車頭部鼻尖通過時產生的差異主要來自于橫向速度系數的差異，中間車通過時的差異主要由縱向速度系數差異引起，而尾車通過時產生的最大差異是縱向和橫向速度系數的差異共同引起。由圖7(d)可見，列車風的垂向速度系數與縱向、橫向速度系數相比可以忽略。

圖7 TSI軌側測點上的列車風速度系數及分量Fig. 7 Time-averaged slipstream velocity coefficient and its components on the TSI trackside measuring point

在TSI 標準站臺測點上(距軌道中心的橫向距離為3 m，距離站臺或地面1.2 m 高)，3 種不同站臺配置旁高速列車產生的列車風速度系數及3個方向的分量見圖8。同樣地，為保持不同工況下測點位置的一致性，選取車體站臺1一側的測點對站臺列車風進行監測。從圖8(a)可見：在列車車身通過時，無站臺工況中的列車風速度系數隨著車身長度增加持續增加，而單側站臺與雙側站臺工況的列車風速度系數約在第二節車周圍(x/H=10)產生一個局部較大值，隨后平緩發展，一直至尾車附近。雖然無站臺工況下尾流中的列車風速度系數遠大于單側站臺與雙側站臺工況的列車風速度系數，但站臺的存在都會增加列車頭車在站臺上產生列車風速度系數的最大值，行人的安全風險更大。由圖8(d)可見：在TSI站臺測點上，含站臺工況的列車風速度系數垂向分量與縱向、橫向分量的數量級相同，且在頭車后部、尾車前部存在顯著的列車風速度系數瞬變，這是列車與站臺1之間受擠壓的氣流延邊緣侵入站臺后產生了流動分離所致。

圖8 TSI站臺測點上的列車風速度系數及分量Fig. 8 Time-averaged slipstream velocity coefficient and its components on the TSI platform measuring point

圖9所示為位于TSI軌側與站臺測點高度水平面上的時均列車風速度系數分布。由于不同站臺配置的時均列車風速度系數分布差異主要集中在頭車與尾車鼻尖附近，且單側站臺與雙側站臺的差異很小，為了顯示清晰，圖9只給出了無站臺工況和單側站臺工況下頭尾車附近的列車風速度系數分布。從圖9(a)發現：列車風速度系數在車底空間的最大值位于第一個轉向架輪對的流動分離區域與尾車鼻尖附近的區域；當沒有站臺時，時均列車風的速度系數分布沿列車中心面嚴格對稱，而存在站臺時，列車壁面與站臺壁面之間的空間有限，迫使氣體向遠離站臺的方向流動，最明顯的差異位于頭車車底。在站臺測點高度的水平面上(由于基于站臺的測點絕對高度不同，列車的截面輪廓也不同)，列車風速度系數差異更加明顯：高度不同決定了列車風主要特征區域如頭車鼻尖附近區域、尾流區域等存在差異，無站臺工況的列車風速度系數比含站臺工況的列車風速度系數大，且車體兩側的速度系數分布基本對稱，含站臺工況下車體在遠離站臺1的一側的近壁速度系數分布與無站臺工況時的基本相同，而頭車與第一節中間車的近站臺側都受空間限制的影響，出現了比無站臺工況下更大的局部高速區域。

圖9 TSI軌側與站臺測點高度水平面上的時均列車風速度系數分布Fig. 9 Time-averaged distribution of the slipstream velocity coefficient on horizontal planes at height of TSI trackside and platform measurement points

2.2 流場結構

通過對列車風速度的分析可以看出，有、無站臺配置的宏觀表現存在明顯差異，這是不同的流場結構造成的。圖10 所示為分別位于頭車、中間車與尾車中部垂直截面上的時均壓力系數分布情況。從圖10 可見：在縱向上，頭車中部截面上分布的負壓系數較強，尾車中部截面上的負壓系數次之，而中間車中部截面上的壓力系數基本保持在-0.02～0之內；在無站臺工況下，頭車截面上的壓力系數分布基本對稱，在車體的兩側與底面的過渡區域產生了區域性的負壓匯聚；而當站臺存在時，壓力系數分布不再對稱，遠離站臺一側的負壓中心在維持原有形狀的基礎上，范圍擴大，壓力系數增強；在靠近站臺的一側，原有的負壓中心由于緊鄰站臺的空間限制向另一側移動至車底；在頭車中間高度處，側壁與站臺的黏性作用形成了另一個漩渦，而原本的貼地氣流在沿孔隙向上溢出時被該漩渦阻擋，局部速度降低，壓力系數上升。單側與雙側站臺工況下的壓力系數分布模式是相同的，然而，由于另一側站臺存在，雙側站臺工況下頭車周圍的負壓稍高；隨著流場沿車身縱向發展，由頭車與站臺形成的漩渦上移，在中間車所處的縱向位置上，該漩渦已上移至車頂；在遠離站臺一側，3種工況下的壓力分布模式一致；雙側站臺工況的負壓強度最大，無站臺工況的負壓強度最小。

圖10 不同站臺配置下各車輛中間長度截面上的壓力系數分布Fig. 10 Pressure coefficient distribution on the mid-length section of each car under different platform configurations

不同站臺配置下列車尾流中的渦度系數分布見圖11。由圖11 可知：當不考慮站臺時，尾車兩側有一對最大尺度、最高強度、反向旋轉、結構對稱的渦流，隨著與尾車鼻尖距離增加，這一對渦流范圍擴大，強度降低。當站臺存在時，地面與站臺之間的直角區域大大縮小了渦流的橫向發展空間，大幅增強了該區域的渦度系數，該渦度系數遠大于無站臺工況時的渦度系數。此外，該區域渦流的形狀受站臺垂直端面限制發生改變，進而影響了另一側渦流的原有形狀。在地面與站臺垂直端面之間的狹窄空間里，分布著比尾流主漩渦更強烈的正向渦度，這是氣流在此垂直狹窄空間內的受限流動引起的。隨著漩渦向下游進一步發展，單側與雙側站臺工況下的負渦度區域規模略微減小，然而強度始終較高。

圖11 不同站臺配置下列車尾流不同位置上的渦度系數分布Fig. 11 Vorticity coefficient distribution at various locations of wake flow under different platform configurations

2.3 站臺人員退避距離

由于列車風可能引起安全事故，因而需要在站臺上指定安全避讓距離來確保候車乘客的安全。通過監測站臺上方多個測點的列車風速度最大值，并通過插值得出整個站臺區域內的最大列車風速度分布，見圖12。根據既有研究，站臺人員允許承受的最大列車風風速為14 m/s[23]，故在圖12 中標出站臺區域內列車風速度為14 m/s 的等速線。圖12 中，白色虛線為能產生最大允許列車風風速的邊界，即該線與列車之間存在大于等于14 m/s的列車風風速，會對站臺人員構成安全風險，因此，該位置對應的距離可作為安全退避距離的參考值。當列車以300 km/h 的速度通過時，在無站臺工況下，站臺人員的安全退避距離約為3.4 m(距離軌道中心)；單側與雙側站臺工況下得到的安全退避距離一致，均為2.5 m左右。綜上可知，在既往對列車風的研究中，未考慮站臺時，對退避距離的計算結果偏大。

圖12 基于站臺區域的最大列車風速度確定的安全退避距離Fig. 12 Safe evacuation distance determined based on the maximum slipstream velocity in the platform area

3 結論

1) 站臺配置對列車風速度的分布影響顯著。當站臺存在時，中間車在軌側產生的合成列車風速度大于無站臺配置的列車風速度，而尾流區域的列車風速度較弱。

2) 當站臺存在時，其垂直端面與列車壁面之間的狹窄空間會改變周圍的流場結構，破壞列車尾部壓力和渦度的對稱性，在站臺上形成了隨列車縱向長度發展而上移的漩渦，在車輛與站臺間的渦度顯著增強。

3) 基于站臺區域最大列車風速度的分布，當列車以300 km/h 的速度通過時，若不存在站臺，則人員的安全退避距離約為3.4 m，若存在站臺，則該距離減小至2.5 m左右。