基于氣動特性的城市軌道交通行車安全預警方法*

韓志惠 談建國 常遠勇 翁春慧

基于氣動特性的城市軌道交通行車安全預警方法*

韓志惠1談建國1常遠勇1翁春慧2

（1.上海市氣象科學研究所，200030，上海；2.上海軌道交通運營管理中心，200070，上海//第一作者，高級工程師）

城市軌道交通是城市發(fā)展經(jīng)濟和服務社會的重要交通設施，但其安全問題日益凸顯，尤其是在臺風等惡劣天氣影響下。以上海軌道交通16號線車輛為研究對象，采用數(shù)值風洞方法研究車輛的氣動力特性，結(jié)合自動氣象站風速資料，提出了城市軌道交通車輛行車安全的預警方法。該方法可快速地給出臺風期間城市軌道交通車輛的實時行車安全風險等級，提供精細的車輛行車安全預警信息，可極大地提高城市軌道交通管理部門應對強風天氣狀況決策的準確性。關鍵詞 城市軌道交通列車；行車安全；預警方法；氣象數(shù)據(jù)；氣動特性

城市軌道交通（以下簡為“城軌”）列車具有質(zhì)量大、車速高等特點，強風對其形成的氣動升力、側(cè)向氣動力等會影響行車穩(wěn)定性，嚴重時甚至可能導致脫軌事故，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟損失和人身傷亡。2012年“海葵”臺風影響上海期間，多條城軌線路被迫限速或停運。此外，強風天氣也是城軌日常運營期間重要的安全隱患因素。2013年9月13日，受短時強降雨及大風影響，上海軌道交通6號線巨峰路站外軌行區(qū)300 m處聲屏障冠狀結(jié)構被吹倒，導致觸網(wǎng)供電中斷，運營中斷近2 h。

如何有效控制強風天氣對城軌造成的危害，減少經(jīng)濟損失及人身傷亡風險，是政府急切關心的問題，也是氣象等相關部門的義務所在。國外發(fā)達國家已建立起不同形式的公路氣象服務系統(tǒng)（Road Weather Information System，簡為 RWIS）［1］。美國、日本、法國等國家的交通機構甚至把RWIS與已有的智能交通系統(tǒng)進行整合，利用準確的氣象信息來提高交通管理水平。我國氣象部門針對高速公路、高速鐵路也開展了關于能見度、路面溫度、大風等方面的監(jiān)測、預報技術方法研究以及相關的應用系統(tǒng)開發(fā)［2］。但是，這些研究成果主要以基礎氣象觀測資料和常規(guī)天氣預報產(chǎn)品服務為主，尚缺乏精細化、針對性的服務應用技術。參考上述研究成果可以看出，研發(fā)城軌行車安全預警技術是解決該問題的有效方法之一。

風是影響城軌車輛安全穩(wěn)定性的主要因素，因此掌握城軌車輛的氣動力特性是重中之重。研究城軌車輛的氣動力特性主要有風洞試驗和數(shù)值模擬兩種方法。日本和歐洲各國從20世紀60年代就建立了各自的列車風洞試驗室［3］，用于研究列車繞流流場特性、橫向穩(wěn)定性、速度限值、表面氣流的發(fā)展與分離現(xiàn)象等。文獻［4］對英國鐵路高速列車進行了不同縮尺比的零偏角風洞模型試驗，對列車的氣動阻力和氣動摩擦阻力系數(shù)與雷諾數(shù)的關系進行研究。在國內(nèi)，文獻［5］采用風洞試驗方法研究大風環(huán)境下列車（由頭車、中間車和尾車組成）的空氣阻力特性，得到了風速、風向、列車速度與列車空氣阻力之間的關系式。近年來數(shù)值模擬方法得到了快速發(fā)展，文獻［6-7］采用數(shù)值模擬方法在列車的穩(wěn)定性、氣動性能以及列車周圍流場等方面進行了詳細研究。

本文以上海軌道交通16號線車輛為研究對象，采用數(shù)值風洞方法研究車輛的氣動力特性，在此基礎上，結(jié)合自動氣象站風速資料探索城軌的行車安全預警方法，期望通過工程理論與氣象資料相結(jié)合的方法，為解決城市氣象災害提供有效途徑。

1 城軌車輛氣動力數(shù)值模擬

模擬的上海軌道交通16號線列車采用頭車-中間車-尾車的三節(jié)編組形式。其中，頭車和尾車車型完全相同。

1.1 計算參數(shù)

建模時，對車輛的復雜結(jié)構部分進行了必要簡化，只模擬了車輛的外輪廓，忽略了車輪、受電弓、轉(zhuǎn)向架等細節(jié)部分的影響。為了控制網(wǎng)格的質(zhì)量，計算域采用子域法、Gambit提供的Size function等網(wǎng)格剖分技術進行劃分。整個流域的網(wǎng)格總數(shù)為200萬。計算模型采用標準湍流模型，壓力速度耦合采用SIMPLE算法。

入流面采用速度入流邊界條件，入口風速采用B類地貌風剖面，出流面采用壓力出口邊界條件，流域頂部和兩側(cè)采用對稱邊界條件。車輛表面采用標準壁面函數(shù)，地面采用文獻［8］給出的修正壁面函數(shù)以保證數(shù)值模擬的精確性。修正的壁面函數(shù)由用戶自定義函數(shù)（UDF）編程實現(xiàn)。

由于城軌車輛結(jié)構的對稱性，本文僅模擬了0～90°之間7個風攻角下車輛的受力情況。本文的風攻角定義為來流風與頭車的相對夾角，風攻角間隔為15°。

1.2 風壓系數(shù)分布特性

車輛表面單點風壓系數(shù)Cp，i定義為實際風壓與參考高度來流風壓的比值，即 Cp，i=pi/（0.5 ρVH2）。其中，pi為單點i的風壓值；ρ為空氣密度；VH為參考高度處平均風速（參考高度取車輛中心高度2.327 5 m）。 圖 1 為 0°、45°、90°三個風攻角下，城軌車輛表面風壓系數(shù)分布圖。

圖1 城軌車輛表面壓力系數(shù)分布圖

（1）0°風攻角下，風壓系數(shù)的分布具有對稱性。車輛正面迎風，風壓系數(shù)為正值。來流受到阻擋而產(chǎn)生分離，在車輛的側(cè)面、頂部以及底部靠近迎風面的位置產(chǎn)生吸力作用，風壓系數(shù)為負。但由于車輛較長，來流隨后發(fā)生再附現(xiàn)象，風壓系數(shù)變?yōu)檎怠?/p>

（2）45°風攻角下，車輛正面及側(cè)面迎風，風壓系數(shù)最大值位于正面與迎風側(cè)面的交界處。頂部、底部以及背風側(cè)面的風壓系數(shù)為負值。最大負風壓系數(shù)值位于正面與背風側(cè)面的交界處，為-2.7。

（3）90°風攻角下，風壓系數(shù)分布同樣具有對稱性。車輛側(cè)面迎風，風壓系數(shù)為正值。其他表面風壓系數(shù)均為負值，最大負風壓系數(shù)值位于正面靠近迎風側(cè)的地方，為-2.9。

1.3 氣動力系數(shù)隨風攻角變化特性

風壓對城軌車輛會產(chǎn)生多種力的作用，如氣動阻力、氣動升力、縱傾力矩、側(cè)傾力矩、側(cè)向氣動力、橫擺力矩等。本文主要考察影響城軌車輛側(cè)向穩(wěn)定性的氣動升力FL、側(cè)向氣動力FS、傾覆力矩M隨各種參數(shù)的變化特性。定義氣動升力系數(shù)CL、側(cè)向氣動力系數(shù)CS、傾覆力矩系數(shù)CM如下：

式中：

A——車輛側(cè)向投影面積，頭車、中間車和尾車的側(cè)向投影面積分別為 72.9 m2、69.7 m2、72.9 m2；

H——車輛總高度。

圖2給出了城軌車輛頭車、中間車、尾車以及整車的CL、CS、CM隨風攻角的變化曲線。由圖2可知，氣動力系數(shù)隨風攻角的變化比較明顯；在所考察的風攻角范圍內(nèi)，頭車的CS和CM始終最大，其次是中間車，最小的是尾車，整列車的CS和CM介于頭車和中間車之間；中間車的CL較其他車略大。說明在城軌車輛運行過程中，靠近迎風側(cè)的頭車受側(cè)風的影響最大，即整個車輛中頭車是最不利的車廂。

圖2 城軌車輛氣動力系數(shù)隨風攻角變化曲線

2 城軌車輛氣動力特性分析

城軌車輛在行駛中所受的氣動力實際上是由相對風形成的，因此在計算車輛所受的氣動力時應使用相對風速。車輛行車速度Vv、來流風速Vw、相對風速V三者之間的關系見圖3，其中β為相對風速對車輛的風攻角。

圖3 風速與車速示意圖

由于頭車受氣動力影響最大，因此以頭車為研究對象。頭車的氣動力系數(shù)擬合公式為：

2.1 風向?qū)Τ擒壾囕v氣動力的影響

圖4為頭車所受的FL、FS、M隨風向角的變化曲線。從氣象資料可知，上海軌道交通16號線靠近滴水湖區(qū)域的風力相對較大，是整段線路中最不利的區(qū)域。因此，本文在分析時，車輛行駛方向模擬滴水湖至惠南東區(qū)域段行駛方向（即東南方向），車速為40 km/h，風速取18 m/s。這里的風向定義為氣象定義，即北風為0°，順時針旋轉(zhuǎn)。

圖4 氣動力隨風向角變化曲線

由圖4可以看出，車輛所受的FL、FS、M會隨著風向角而變化，且變化趨勢相似。在設定的風速及行車方向條件下，3個氣動力都在135°（東南風）和315°（西北風）兩個風向角下達到最小值0（因為此時風向與行車方向平行，即風攻角為0°）。但3個氣動力達到最大值的風向角不同，F(xiàn)L在 56.25°和213.75°達到最大值，F(xiàn)S在 67.5°和 202.5°達到最大值，M則在78.75°和191.25°達到最大值。結(jié)論表明，風向?qū)囕v所受的氣動力影響很大，在相同的風速及車速條件下，城軌車輛是否需要限速不應一概而論，可依據(jù)主風向進行判斷，以提高城軌網(wǎng)絡運行效率。此外，3個主要影響車輛側(cè)向穩(wěn)定性的氣動力并不是在相同風向角下達到極大值，建議在進行城軌車輛的行車安全評估時，以3個力中的最大值作為評定標準。

2.2 風速對城軌車輛氣動力的影響

圖5為頭車所受的FL、FS、M隨風速的變化曲線。車輛行駛方向模擬16號線滴水湖至惠南東區(qū)域段車輛的行駛方向（東南方向），車速為40 km/h；風向選取為東風，即90°風向角。

圖5 氣動力隨風速變化曲線

由圖5可見，F(xiàn)L、FS、M隨著風速的增加而增大，且增大速率逐漸加快。風速為18 m/s時，F(xiàn)L、FS、M分別為13.3 kN、15.8 kN、16.9 kN·m；當風速為36 m/s時，分別為 45.1 kN、51.3 kN、53.2 kN·m。 風速增加一倍，氣動力分別增加了2.39、2.25、2.15倍。

2.3 車速對城軌車輛氣動力的影響

圖6為頭車所受的FL、FS、M隨車速的變化曲線。車輛行駛方向模擬16號線滴水湖至惠南東區(qū)域段車輛的行駛方向，為東南方向；風向選取東風，即90°風向角，風速為 18 m/s。

圖6 氣動力隨車速變化曲線

由圖6可知，F(xiàn)L、FS、M隨著車速的增加而增大；在設定的參數(shù)范圍內(nèi)，F(xiàn)S、M與車速近似為線性關系，而FL的增速則隨著車速的增加略微降低。當車速為 40 km/h 時，F(xiàn)L、FS、M 分別為 13.3 kN、15.8 kN、16.9 kN·m；當車速為80 km/h時，分別為17.0 kN、22.1 kN、24.3 kN·m。車速增加 1倍，相應氣動力分別增加了0.28、0.40、0.44倍。將車速及風速對氣動力的影響結(jié)果相比較可以看出，城軌車輛所受的氣動力對風速更為敏感，當風速增加1倍時，車速需要降低更多的倍數(shù)以達到安全目的。

3 氣象數(shù)據(jù)處理方法

3.1 有效粗糙度長度計算方法

地表粗糙度長度決定著風剖面的變化趨勢，是計算風速垂直分布特性的重要參數(shù)。為了風速插值的精確性，本文引入有效粗糙度長度進行風場插值。有效粗糙度長度計算方法為：

（1）利用式（7）計算各站點70 m高度的拖曳系數(shù)Cd。

式中：

u*——摩擦速度；

zr——計算拖曳系數(shù)所對應的高度；

Uzr——zr為70 m高度的風速；

z0——基于地表形態(tài)學方法計算得到地表粗糙度長度。

（2）將每個站點的來流風向平均分為16個區(qū)間，分別計算各區(qū)間內(nèi)拖曳系數(shù)的平均值，區(qū)間半徑為5 km。

（3）將平均拖曳系數(shù)代入式（7），反算得到有效粗糙度長度z0，e。當進行風速插值時，首先根據(jù)實際風向判斷其落于16風向區(qū)間的位置，然后使用該風向區(qū)間對應的 z0，e。

3.2 基礎自動氣象站選定方法

由于城市的快速發(fā)展，建筑布局的改變使得部分自動氣象站的監(jiān)測環(huán)境變差，測得的風速只能反映局部的風環(huán)境。本文依照一定的標準，從120個自動氣象站中篩選出一定數(shù)量的基礎自動氣象站，作為風場插值的背景風提供站點。選擇標準為：①自動氣象站16個風向區(qū)間的z0，e平均值≤0.3；②自動氣象站16個風向區(qū)間的z0，e標準差≤0.1；③自動氣象站單個風向區(qū)間的z0，e≤0.3；④站點分布均勻。

全風向都符合篩選標準的自動氣象站多數(shù)位于上海郊區(qū)，說明郊區(qū)的建筑物分布比較均勻，自動氣象站四周環(huán)境變化不大。經(jīng)統(tǒng)計，北風、東風、南風、西風條件下背景自動氣象站總數(shù)分別為63個、70個、61個、57個，且分布均勻，符合風場插值的要求。

3.3 風場插值方法

風場插值采用指數(shù)率模型。由于近地面風場比較紊亂，直接進行空間插值得到的風速誤差較大，故本文采用以下方法：

（1）利用背景自動氣象站的風速資料進行300 m高空的垂直風場計算，計算式為：

式中：

U10——自動氣象站采集的10 m高度風速。

（2）采用反距離加權法計算所求點300 m高空對應的風速。

（3）對于所求點對應的風剖面采用階段函數(shù)計算：

式中：

z——高度。

4 城軌車輛行車安全預警技術

本文以氣動力作為衡量車輛危險性的量化指標，采用危險因子R衡量車輛在極端大風天氣下的危險性。危險因子定義為某種氣動力與相對應閾值之比。采用車輛限速時的氣動力值作為閾值。由前文分析可知，F(xiàn)L、FS、M并不是同風向時達到最大值，因此R取三者中最大值。R表達式為：

式中：

ΔS——FL的閾值，為1.7×104N；

ΔL——FS的閾值，為1.8×104N；

ΔM——M的閾值，為1.9×104N·m。

氣動力閾值是在八級大風條件下，城軌車輛限速行駛時所承受的最大氣動力。

5 應用實例

上海軌道交通16號線的南段線路濱臨上海沿海大風區(qū)域，每年臺風、大風都會導致其限行或停運。以“燦鴻”臺風影響上海期間的風速資料作為輸入數(shù)據(jù)，考察本文所提方法的實用性?！盃N鴻”臺風影響期間，上海市普遍出現(xiàn)7～9級大風，沿江沿海地區(qū)出現(xiàn)9～11級大風（滴水湖風速30.3 m/s，吳淞口風速29.0 m/s，都為11級），上海市沿海海面出現(xiàn)12級大風（33.6 m/s）。城軌車輛的行車安全風險等級劃分依據(jù)見表1?！盃N鴻”臺風影響期間2015年7月11日7∶50城軌車輛的實時行車安全風險等級分布圖如圖7所示。

表1 軌道交通車輛行車安全風險等級劃分

圖7 “燦鴻”臺風期間軌道交通行車安全風險等級分布圖

采用本文提出的軌道交通車輛行車安全預警技術，可快速地給出臺風期間車輛的實時行車安全風險等級。由圖7可見，此時刻16號線全線的行車安全風險等級處于中等風險以上；龍陽路站和惠南站附近的風險等級最低，因為這兩個區(qū)域的建筑物分布密集，地表粗糙度大，降低了風速，使得行車安全風險等級相應降低；靠近沿海地區(qū)的書院站至滴水湖站線路全段都為高風險。實例應用說明，該方法可提供精細的城軌車輛行車安全預警信息，極大地提高城軌管理部門應對強風天氣狀況決策的準確性。

6 結(jié)論

本文以上海軌道交通16號線車輛為研究對象，采用數(shù)值風洞方法研究城軌車輛的氣動力特性，在此基礎上，結(jié)合自動氣象站風速資料，探索城軌行車安全預警方法。主要結(jié)論如下：

（1）在城軌車輛運行過程中，靠近迎風側(cè)的頭車受側(cè)風的影響最大，即整列車中頭車是最不利的車廂。

（2）風向?qū)Τ擒壾囕v所受的氣動力影響很大，在相同的風速及車速條件下，車輛是否需要限速不應一概而論，可依據(jù)主風向進行判斷，以提高城軌網(wǎng)絡運行效率。此外，F(xiàn)L、FS、M這3個主要影響車輛側(cè)向穩(wěn)定性的氣動力并不是在相同風向角下達到極大值，建議在進行車輛行車安全評估時，以3個指標中的最大值為評定標準。

（3）將車速與風速對氣動力的影響結(jié)果相比較可以看出，城軌車輛所受的氣動力對風速更為敏感，當風速增加 1倍時，車速需要降低更多的倍數(shù)以達到安全目的。

（4）采用本文提出的城軌車輛行車安全預警技術，可快速地給出臺風期間城軌車輛的實時行車安全風險等級。實例應用說明，該方法可提供精細的車輛行車安全預警信息，極大地提高城軌管理部門應對強風天氣狀況決策的準確性。

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Early Warning for Urban Rail Transit Operation Safety Based on Aerodynamic Characteristics

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

*公益性行業(yè)（氣象）科研專項項目（GYHY201306055）；中國氣象局氣象關鍵技術集成與應用項目（CMAGJ2014M18）

2015-12-25）