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    車(chē)輛隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)性能研究進(jìn)展

    2022-05-10 09:19:12劉學(xué)龍王海洋王曉鳴
    汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)阻節(jié)油隊(duì)列

    秦 青,劉學(xué)龍,王海洋,王曉鳴

    (1.中汽研(天津)汽車(chē)工程研究院有限公司,天津 300300; 2.天津科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,天津 300222)

    汽車(chē)人均保有量的迅速增長(zhǎng)在便利人們的生活的同時(shí)引發(fā)了能源緊張、交通事故頻發(fā)以及道路擁堵等問(wèn)題。因此,節(jié)能減排、改善交通安全以及平衡道路通行流量已成為現(xiàn)代交通運(yùn)輸業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。為解決這些難題,歐美及日本等諸多發(fā)達(dá)國(guó)家展開(kāi)了智能交通系統(tǒng)的研究,其中車(chē)輛隊(duì)列行駛作為其中一個(gè)重要的組成部分,在實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸業(yè)的安全、高效和綠色發(fā)展等方面具有重大意義。

    車(chē)輛隊(duì)列行駛技術(shù)始于20世紀(jì)80年代,是指多個(gè)車(chē)輛通過(guò)無(wú)線(xiàn)通訊方式進(jìn)行信息融合,保持一定速度和間距行駛。該項(xiàng)技術(shù)的提出,不僅有效緩解了交通擁堵問(wèn)題,還在提高運(yùn)輸效率、減少交通事故等方面具有顯著作用,因此,該項(xiàng)技術(shù)受到更廣泛地關(guān)注。研究人員在該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在隊(duì)列的信息融合技術(shù)和智能駕駛輔助技術(shù)等幾個(gè)方面。近幾年,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和流體力學(xué)在汽車(chē)行業(yè)的快速發(fā)展,逐漸有人開(kāi)始研究隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)性能。這對(duì)于提高車(chē)輛隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性、操縱性和燃油經(jīng)濟(jì)性具有重大意義。

    車(chē)輛隊(duì)列行駛空氣動(dòng)力學(xué)性能的研究是一個(gè)復(fù)雜多變的問(wèn)題,如圖1所示,根據(jù)其組成結(jié)構(gòu)可以分為車(chē)輛、隊(duì)列和環(huán)境三部分,這三部分相互獨(dú)立又彼此關(guān)聯(lián)。因此,研究隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)性能不僅需要關(guān)注單個(gè)車(chē)輛的影響因素,還需要關(guān)注整個(gè)隊(duì)列的組成結(jié)構(gòu)對(duì)整體空氣動(dòng)力學(xué)性能的影響,同時(shí)還需要根據(jù)不同的行駛環(huán)境,對(duì)隊(duì)列結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)節(jié)。這些復(fù)雜多變的影響因素導(dǎo)致車(chē)輛隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)模型具有非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合、非完整約束等特點(diǎn),導(dǎo)致其理論模型異常復(fù)雜,從而成為一個(gè)不易解決的難題,阻礙了車(chē)輛隊(duì)列行駛的應(yīng)用與發(fā)展。因此,研究不同因素對(duì)空氣動(dòng)力學(xué)性能的影響規(guī)律,對(duì)構(gòu)建相對(duì)完善的隊(duì)列行駛空氣動(dòng)力學(xué)模型,具有重要的理論研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

    圖1 隊(duì)列行駛的組成結(jié)構(gòu)

    本文以隊(duì)列空氣動(dòng)力學(xué)性能的影響因素為主要研究對(duì)象,根據(jù)影響因素的來(lái)源進(jìn)行歸納分類(lèi),主要包括隊(duì)列內(nèi)部因素和隊(duì)列外部因素兩個(gè)方面。如圖2所示,隊(duì)列內(nèi)部因素包括車(chē)輛和隊(duì)列結(jié)構(gòu)兩部分,其中,車(chē)輛的影響因素主要為車(chē)輛造型和行駛速度;隊(duì)列結(jié)構(gòu)的影響主要體現(xiàn)在車(chē)輛數(shù)量、間隔距離、隊(duì)列形式等。而隊(duì)列外部因素主要是指環(huán)境變化造成的影響,根據(jù)因素類(lèi)型的不同,可以分為自然環(huán)境和道路環(huán)境兩種,其中自然環(huán)境是指尤其天氣變化等原因產(chǎn)生的雨天、大風(fēng)、側(cè)風(fēng)、氣旋等因素;而道路環(huán)境主要是指隊(duì)列行駛通過(guò)橋梁、隧道、懸崖、建筑群等環(huán)境時(shí)產(chǎn)生的流場(chǎng)變化。在不同時(shí)期,研究人員通過(guò)采用風(fēng)洞試驗(yàn)、道路試驗(yàn)或數(shù)值仿真等方法對(duì)不同因素產(chǎn)生的影響規(guī)律進(jìn)行了研究。本文針對(duì)不同因素的研究?jī)?nèi)容和方法,總結(jié)和闡述了所得到的影響規(guī)律,旨在為了解隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)模型提供依據(jù),為以后改善車(chē)輛隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)性能的研究方向提供參考。

    圖2 車(chē)輛隊(duì)列空氣動(dòng)力學(xué)性能影響因素分類(lèi)框架

    1 行駛隊(duì)列內(nèi)部影響因素研究進(jìn)展

    1.1 車(chē)輛自身狀態(tài)影響規(guī)律分析

    車(chē)輛有很多自身狀態(tài)參數(shù),如行駛速度、汽車(chē)質(zhì)量、輪胎摩擦系數(shù)等等,其中與空氣動(dòng)力學(xué)性能直接相關(guān)的參數(shù)主要包括行駛速度和車(chē)輛造型兩個(gè)因素。車(chē)輛空氣動(dòng)力學(xué)的研究歷史悠久,主要是針對(duì)單個(gè)車(chē)輛的空氣動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行分析,研究成果頗豐。在車(chē)輛隊(duì)列行駛中,車(chē)輛自身狀態(tài)對(duì)隊(duì)列空氣動(dòng)力學(xué)性能的影響分析是廣大研究人員最先開(kāi)展的領(lǐng)域之一。

    1.1.1 車(chē)輛行駛速度影響規(guī)律分析

    車(chē)輛在道路上行駛時(shí),克服氣動(dòng)阻力的功率是發(fā)動(dòng)機(jī)所做功中較大的一部分,如式(1)所示。對(duì)于相同的車(chē)輛,其所受空氣阻力與車(chē)速的二次方呈正比,消耗功率與車(chē)速的三次方呈正比,因此,隨著車(chē)速的增加,氣動(dòng)阻力和消耗于氣動(dòng)阻力的功率也迅速增加。研究表明,當(dāng)車(chē)速為80 km/h時(shí),氣動(dòng)阻力與滾動(dòng)阻力幾乎相同;當(dāng)車(chē)速為 150 km/h時(shí),氣動(dòng)阻力約為滾動(dòng)阻力的2~3倍。因此,車(chē)輛行駛速度對(duì)隊(duì)列行駛的空氣動(dòng)力學(xué)性能具有重要影響。

    式中,為車(chē)輛所受空氣阻力;為車(chē)輛克服空氣阻力所需功率;為空氣密度;為車(chē)輛的阻力系數(shù);為車(chē)輛的正投影面積;為車(chē)輛的行駛速度;為車(chē)輛傳動(dòng)系效率。

    李姝紅以階背式DrivAer模型為研究對(duì)象,模型如圖3所示,研究了兩車(chē)間距為1倍車(chē)長(zhǎng)內(nèi),頭車(chē)和跟隨車(chē)輛節(jié)油率隨速度變化規(guī)律,如圖4所示。當(dāng)車(chē)速在16 m/s~34 m/s變化時(shí),頭車(chē)節(jié)油率約為0.7%~1.8%,跟隨車(chē)節(jié)油率約為2.6%~5.8%,平均節(jié)油率約為1.6%~3.8%。

    圖3 階背式DrivAer模型示意圖[30]

    圖4 階背式DrivAer模型節(jié)油率隨車(chē)速變化關(guān)系圖[30]

    由圖4知,頭車(chē)的節(jié)油率在低速情況下,速度的增加幅度不高,對(duì)車(chē)速的敏感性不高;但是,隨著車(chē)速的繼續(xù)增加,對(duì)車(chē)速的敏感性呈現(xiàn)突增,整體的節(jié)油率與車(chē)速的平方成正比。對(duì)于尾車(chē),車(chē)速對(duì)節(jié)油率呈現(xiàn)不規(guī)則的影響,近似于多段對(duì)數(shù)關(guān)系;存在幾個(gè)臨界車(chē)速(該模型中為25 m/s),在臨界車(chē)速附近,節(jié)油率對(duì)車(chē)速的敏感性將會(huì)發(fā)生突變,因此,對(duì)于乘用車(chē)來(lái)說(shuō),隊(duì)列行駛時(shí)需要提前規(guī)劃經(jīng)濟(jì)安全速度,該速度建議高于臨界車(chē)速。

    BONNET等人以商用車(chē)為研究對(duì)象,對(duì)兩車(chē)間距6 m~14 m以?xún)?nèi)不同速度下的燃油消耗進(jìn)行研究,當(dāng)車(chē)速分別為60 km/h和80 km/h時(shí)車(chē)輛的節(jié)油率如圖5所示,其中頭車(chē)節(jié)油率約為4%~8%,跟隨車(chē)輛節(jié)油率約為15%~20%。通過(guò)以上研究可知,隨著車(chē)速的增大,對(duì)隊(duì)列行駛頭車(chē)和跟隨車(chē)輛的節(jié)油率均有不同程度的提升,且隊(duì)列行駛形式對(duì)后車(chē)的節(jié)油率影響更加顯著。

    圖5 頭車(chē)和尾車(chē)在不同速度下節(jié)油率變化圖[31]

    通過(guò)對(duì)比圖4和圖5可以看出,商用車(chē)在列隊(duì)行駛中節(jié)油率要比乘用車(chē)更加明顯,商用車(chē)的節(jié)油率對(duì)速度的變化也更加敏感,因此,推行商用車(chē)的列隊(duì)行駛,將對(duì)節(jié)能環(huán)保具有重大意義。

    1.1.2 車(chē)輛造型影響規(guī)律分析

    行駛中的車(chē)輛所受氣動(dòng)阻力的主要組成部分為壓差阻力,其中車(chē)身前端壓差阻力約占9%,車(chē)身尾部壓差阻力約占91%,且當(dāng)車(chē)身長(zhǎng)度發(fā)生變化時(shí),該比值也會(huì)相應(yīng)產(chǎn)生變化。根據(jù)氣動(dòng)阻力形成機(jī)理,渦流阻力約占?jí)翰钭枇?0%左右,它的大小主要取決于車(chē)輛尾部流場(chǎng)結(jié)構(gòu)。當(dāng)車(chē)輛成隊(duì)列行駛時(shí),后車(chē)會(huì)進(jìn)入前車(chē)尾流區(qū),相鄰車(chē)輛間的外流場(chǎng)會(huì)產(chǎn)生相互影響,尤其是不同造型車(chē)輛所產(chǎn)生的尾部流場(chǎng)結(jié)構(gòu)存在較大差異,因此,會(huì)對(duì)隊(duì)列整體氣動(dòng)性能產(chǎn)生不同影響。

    賀寶琴等人以階背式、快背式和直背式SAE模型為研究對(duì)象,探究了不同造型車(chē)輛氣動(dòng)性能隨車(chē)輛間距變化規(guī)律,三種車(chē)輛隊(duì)列平均減阻率DR與車(chē)輛間距和車(chē)輛長(zhǎng)度比值之間變化規(guī)律如圖6所示,其中,階背式轎車(chē)隊(duì)列平均減阻率約為30%,快背式轎車(chē)隊(duì)列平均減阻率約為17%,直背式轎車(chē)隊(duì)列平均減阻率約為24%。在一倍車(chē)長(zhǎng)間距內(nèi),不同造型車(chē)輛平均減阻率均有較明顯改善,且階背式和直背式轎車(chē)整體減阻效果更佳,因此,針對(duì)不同造型車(chē)輛進(jìn)行隊(duì)列行駛控制策略制定時(shí),需考慮不同造型對(duì)隊(duì)列整體氣動(dòng)性能的影響,以獲得整體最佳效果。

    圖6 三種SAE造型車(chē)輛隊(duì)列減阻率隨車(chē)輛 間距變化關(guān)系圖[34]

    此外,文中對(duì)階背式單車(chē)和隊(duì)列中任一車(chē)輛的尾流結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,以揭示隊(duì)列行駛的減阻機(jī)理。如圖7和圖8所示,階背式轎車(chē)單車(chē)尾流中包括上下兩個(gè)反轉(zhuǎn)渦流且強(qiáng)度較大,當(dāng)車(chē)輛呈隊(duì)列行駛時(shí),尾渦中上下兩個(gè)渦流和為一體且強(qiáng)度有所降低,因此,隊(duì)列中車(chē)輛的氣動(dòng)阻力系數(shù)一定程度的降低。

    圖7 階背式轎車(chē)單車(chē)尾流結(jié)構(gòu)[34]

    圖8 階背式轎車(chē)隊(duì)列行駛時(shí)車(chē)輛尾流結(jié)構(gòu)[34]

    SCHITO等人以背部角度為0°和30°Ahmed模型為研究對(duì)象,所用幾何模型如圖9所示。研究發(fā)現(xiàn)背部角度0°Ahmed模型在以0.25倍車(chē)長(zhǎng)間距至6倍車(chē)長(zhǎng)間距隊(duì)列行駛時(shí),風(fēng)阻系數(shù)均有不同程度降低;背部角度30°Ahmed模型僅在車(chē)輛間距為0.5倍車(chē)長(zhǎng)內(nèi)略有降低,當(dāng)車(chē)輛間距大于0.5倍車(chē)長(zhǎng),風(fēng)阻系數(shù)基本無(wú)降低,部分間距下風(fēng)阻系數(shù)甚至略有變化。為進(jìn)一步對(duì)產(chǎn)生以上結(jié)果的原因進(jìn)行研究,對(duì)背部角度0°和30°Ahmed模型的尾部流場(chǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,背部角度0°Ahmed模型車(chē)輛尾渦較大,在隊(duì)列行駛時(shí),車(chē)輛相互之間流場(chǎng)結(jié)構(gòu)易產(chǎn)生積極影響,使整體的氣動(dòng)性能獲得優(yōu)化,背部角度30°Ahmed模型車(chē)輛尾渦較小,在隊(duì)列行駛時(shí),車(chē)輛相互之間流場(chǎng)結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生不良影響,導(dǎo)致整體氣動(dòng)性能不能改善或產(chǎn)生惡化,因此,對(duì)于類(lèi)似0°Ahmed模型的商用車(chē),其在進(jìn)行隊(duì)列行駛時(shí),改善整體氣動(dòng)性能,進(jìn)而降低油耗。

    圖9 Ahmed 幾何模型[35]

    同樣,為了驗(yàn)證造型尾部結(jié)構(gòu)對(duì)隊(duì)列行駛時(shí)氣動(dòng)性能的影響,GEOFFREY等人以Windsor模型為研究對(duì)象,該模型幾何如圖10所示。研究所用三種模型的背部角度分別為0°、10°和25°,以模擬不同的尾部流場(chǎng)結(jié)構(gòu)。通過(guò)對(duì)三種造型車(chē)輛不同排列組合形成的27種隊(duì)列進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),車(chē)輛造型及不同造型車(chē)輛所處位置均對(duì)隊(duì)列整體氣動(dòng)性能產(chǎn)生不同影響,受車(chē)輛尾部角度影響,隊(duì)列整體風(fēng)阻系數(shù)降低程度不同。其中,隊(duì)列整體降阻最佳組合為頭車(chē)背部0°模型、中間及尾部車(chē)為背部25°模型,各車(chē)及整體平均降阻分布如圖11所示,整體降阻效果最差組合為頭車(chē)背部25°模型,中間及尾車(chē)為背部0°模型,各車(chē)及整體平均降阻分布如圖12所示。此外,隊(duì)列中部分車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)與單車(chē)相比并未降低。

    圖10 Windsor模型幾何模型[36]

    圖11 Windsor模型最佳降阻組合隊(duì)列各車(chē)及 平均降阻分布圖[36]

    通過(guò)以上研究可看出,當(dāng)不同造型車(chē)輛進(jìn)行隊(duì)列行駛時(shí),造型對(duì)隊(duì)列的氣動(dòng)性能會(huì)產(chǎn)生不同的影響,為獲得整體最佳氣動(dòng)性能狀態(tài),需采用不同的優(yōu)化控制策略對(duì)不同造型車(chē)輛位置分布等進(jìn)行調(diào)節(jié)。

    圖12 Windsor模型最差降阻組合隊(duì)列各車(chē)及 平均降阻分布圖[36]

    根據(jù)目前研究成果,自身風(fēng)阻較大車(chē)輛在隊(duì)列行駛時(shí),整體風(fēng)阻性能會(huì)有不同程度改善,而自身風(fēng)阻系數(shù)較小車(chē)輛在隊(duì)列行駛時(shí),整體風(fēng)阻性能會(huì)存在惡化風(fēng)險(xiǎn)。為進(jìn)一步研究低風(fēng)阻車(chē)輛隊(duì)列行駛時(shí)氣動(dòng)性能變化規(guī)律,GEOFFREY等人又以低風(fēng)阻“MSM”模型及基于“MSM”改造的多種不同造型模型組成的隊(duì)列進(jìn)行研究,圖13為模型造型,其中(a)為“MSM”模型,(b)—(d)為基于“MSM”調(diào)整后模型。

    圖13 “MSM”及“MSM”調(diào)整模型幾何模型[37]

    GEOFFREY等人通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),自身風(fēng)阻系數(shù)較小的車(chē)輛成隊(duì)列行駛時(shí),單車(chē)及整體氣動(dòng)性能容易惡化,如圖14所示,以4輛“MSM”模型組成的隊(duì)列,頭車(chē)及各跟隨車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)均有不同程度增大。通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)中的煙流試驗(yàn)可看出,如圖15,對(duì)于該類(lèi)車(chē)型,其呈隊(duì)列行駛時(shí),前車(chē)尾流直接作用于后車(chē)頭部區(qū)域,導(dǎo)致其正壓顯著增大,因此,整體風(fēng)阻系數(shù)增大。為改善隊(duì)列整體氣動(dòng)性能,需對(duì)不同位置處車(chē)輛造型進(jìn)行一定調(diào)整。

    圖14 “MSM”隊(duì)列各車(chē)風(fēng)阻系數(shù)變化分布圖[37]

    圖15 “MSM”模型風(fēng)洞煙流試驗(yàn)

    通過(guò)對(duì)多組隊(duì)列進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)最佳降阻組合隊(duì)列形式如圖16所示,其中頭車(chē)為b型“MSM”模型,中間三輛車(chē)為c型“MSM”模型,尾部車(chē) 輛為d型“MSM”模型。隊(duì)列中各車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)變化分布如圖17所示。該隊(duì)列中,通過(guò)對(duì)頭車(chē)尾部結(jié)構(gòu)進(jìn)行改型,避免頭車(chē)尾流向下流動(dòng)直接沖擊跟隨車(chē)輛頭部,跟隨車(chē)輛頭部及尾部通過(guò)改型可引導(dǎo)氣流盡量緊貼隊(duì)列上方流動(dòng),當(dāng)氣流流動(dòng)至隊(duì)列尾部,僅需要對(duì)車(chē)輛頭部進(jìn)行改型,尾部結(jié)構(gòu)對(duì)氣流進(jìn)行引導(dǎo),防止其分離嚴(yán)重,進(jìn)而導(dǎo)致整體風(fēng)阻系數(shù)增大。

    圖16 基于“MSM”調(diào)整最佳隊(duì)列組合示意圖[37]

    圖17 最佳降阻組合隊(duì)列各車(chē)風(fēng)阻系數(shù)變化分布圖[37]

    以上成果為當(dāng)下車(chē)輛造型設(shè)計(jì)和隊(duì)列行駛技術(shù)研究提出了新的方向,如果低風(fēng)阻車(chē)輛以隊(duì)列形式行駛,整體風(fēng)阻性能容易有惡化趨勢(shì),只有通過(guò)對(duì)跟隨車(chē)輛造型進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整才能保證車(chē)隊(duì)整體風(fēng)阻性能得到優(yōu)化,因此,為保證未來(lái)車(chē)輛進(jìn)行隊(duì)列行駛時(shí)空氣動(dòng)力學(xué)性能處于較優(yōu)狀態(tài),車(chē)輛的設(shè)計(jì)必然需要考慮較多可主動(dòng)控制部件或一定的變形能力。

    1.2 隊(duì)列結(jié)構(gòu)狀態(tài)影響規(guī)律分析

    在智能交通環(huán)境下,為最大程度發(fā)揮隊(duì)列行駛模式的積極作用,不僅需要對(duì)單車(chē)自身狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整,隊(duì)列結(jié)構(gòu)對(duì)整體氣動(dòng)性能的影響也具有顯著影響。隊(duì)列結(jié)構(gòu)狀態(tài)對(duì)整體氣動(dòng)性能的影響因素主要包括隊(duì)列中車(chē)輛數(shù)量、車(chē)輛間隔距離以及隊(duì)列形式,其中,隊(duì)列形式主要是指乘用車(chē)和商用車(chē)等不同車(chē)型在隊(duì)列前后及左右分布狀態(tài)。

    1.2.1 車(chē)輛數(shù)量影響規(guī)律分析

    圖18 隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)與車(chē)輛數(shù)目、 間距之間變化關(guān)系[38]

    智能交通系統(tǒng)如何能夠根據(jù)道路通行車(chē)輛數(shù)目制定實(shí)時(shí)控制策略,對(duì)于實(shí)現(xiàn)隊(duì)列行駛模式下燃油經(jīng)濟(jì)性的提升具有重要影響。通過(guò)研究不同 車(chē)輛數(shù)目對(duì)隊(duì)列整體氣動(dòng)性能影響的變化規(guī)律,可為智能交通實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)提供理論支撐依據(jù)。ZABAT等人采用1/8轎車(chē)模型進(jìn)行風(fēng)洞試驗(yàn),研究了等車(chē)速下兩車(chē)、三車(chē)和四車(chē)隊(duì)列行駛時(shí)風(fēng)阻系數(shù)與車(chē)輛數(shù)目之間的變化規(guī)律,如圖18所示,在相同車(chē)輛間距下,隨著車(chē)輛數(shù)目的增加,隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)可降低10%~35%。

    傅立敏等人以階背式SAE模型為研究對(duì)象,通過(guò)計(jì)算流體力學(xué)(Computational Fluid Dynamics, CFD)技術(shù)手段研究了車(chē)輛數(shù)量對(duì)隊(duì)列氣動(dòng)性能影響的變化規(guī)律,如圖19所示,在固定車(chē)輛間距下,隨著車(chē)輛數(shù)目的增加,隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)可降低20%~30%,且隊(duì)列中間位置車(chē)輛的風(fēng)阻系數(shù)最低。受限于仿真或試驗(yàn)資源,現(xiàn)在尚未開(kāi)展數(shù)量較大的隊(duì)列行駛研究,根據(jù)目前研究成果可看出,當(dāng)隊(duì)列中車(chē)輛數(shù)量增加時(shí),整體平均風(fēng)阻系數(shù)均有不同程度降低,當(dāng)車(chē)輛數(shù)目大于4輛時(shí),整體風(fēng)阻系數(shù)變化趨勢(shì)不再顯著。隨著將來(lái)仿真計(jì)算能力的提升和智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,需要開(kāi)展車(chē)輛數(shù)目更為龐大的仿真計(jì)算或道路試驗(yàn),為將來(lái)隊(duì)列行駛技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)。

    圖19 隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)與車(chē)輛數(shù)目之間變化關(guān)系[39]

    1.2.2 車(chē)輛間距影響規(guī)律分析

    對(duì)于車(chē)輛隊(duì)列的空氣動(dòng)力學(xué)性能,當(dāng)后車(chē)進(jìn)入前車(chē)的尾流區(qū)域,兩車(chē)流場(chǎng)相互產(chǎn)生影響時(shí), 隊(duì)列整體的氣動(dòng)性能才會(huì)發(fā)生改變。PATRICK等人用兩輛實(shí)車(chē)進(jìn)行道路試驗(yàn),隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)隨車(chē)輛間距變化如圖20所示,隨著車(chē)輛間距的降低,隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)可降低15%~38%。

    圖20 隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)隨車(chē)輛間距變化關(guān)系圖[40]

    王靖宇等人以階背式MIRA模型為研究對(duì)象,通過(guò)CFD技術(shù)手段,研究了三車(chē)隊(duì)列等間距和非等間距對(duì)隊(duì)列整體空氣動(dòng)力學(xué)性能的影響。在等間距工況下,風(fēng)阻系數(shù)隨車(chē)輛變化規(guī)律如圖21所示,隨著車(chē)輛間距的減小,隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)可降低0.015 1至0.032 8。在非等間距工況下,平均氣動(dòng)阻力仍有所降低,且后兩車(chē)距離的改變對(duì)中間位置車(chē)輛的影響較大。

    圖21 隊(duì)列車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)隨車(chē)輛間距變化圖[41]

    圖22和圖23分別為等間距和不等間距情況下,隊(duì)列行駛的三輛車(chē)車(chē)頭前部的壓力分布曲線(xiàn),當(dāng)車(chē)輛相對(duì)位置不同時(shí),三車(chē)壓力分布均相似,且后車(chē)與前車(chē)相比,其正壓區(qū)的壓力值有了一定程度的降低,從而使跟隨車(chē)輛受到的氣動(dòng)阻力降低。

    圖22 等間距隊(duì)列各車(chē)頭前部壓力分布曲線(xiàn)[41]

    基于目前已有研究成果,對(duì)于乘用車(chē)隊(duì)列,間距在0.5~2倍車(chē)長(zhǎng)以?xún)?nèi),隊(duì)列平均風(fēng)阻系數(shù)可降低10%~20%。因此,在隊(duì)列行駛時(shí),為保證整體具有良好的節(jié)油效果,在保證安全行駛的前提下,應(yīng)盡量縮小兩車(chē)跟隨距離。

    圖23 不等間距隊(duì)列行駛時(shí),各車(chē)頭前部壓力分布曲線(xiàn)[41]

    對(duì)于商用車(chē)隊(duì)列,BROWAND等人在2000年—2004年對(duì)基于空氣動(dòng)力學(xué)性能的商用車(chē)隊(duì)列節(jié)油率變化規(guī)律進(jìn)行了大量探索,以?xún)绍?chē)隊(duì)列為研究對(duì)象,當(dāng)車(chē)輛間距為3 m~4 m時(shí),隊(duì)列平均節(jié)油率約為11%,當(dāng)車(chē)輛間距為8 m~10 m時(shí),隊(duì)列平均節(jié)油率約8%,其中當(dāng)車(chē)輛間距分別為4 m和10 m時(shí),頭車(chē)及跟隨車(chē)節(jié)油率變化規(guī)律如圖24所示。

    圖24 商用車(chē)兩車(chē)隊(duì)列頭車(chē)及尾車(chē)燃油消耗隨 車(chē)輛間距變化分布圖[42]

    TSUGAWA等人在日本Energy ITS項(xiàng)目支持下也做了大量商用車(chē)隊(duì)列行駛研究,以三車(chē)隊(duì)列為例,空載狀態(tài)下隊(duì)列各車(chē)節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化如圖25所示,當(dāng)車(chē)輛間距為10 m時(shí),隊(duì)列平均節(jié)油率約為13%,而相同間距下,車(chē)輛正常裝載時(shí),隊(duì)列平均節(jié)油率約為8%。

    圖25 空載狀態(tài)下各車(chē)節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化圖[43]

    此外,由德國(guó)發(fā)起的CHAUFFEUR項(xiàng)目(1996—2004年)、KONVOI項(xiàng)目(2005—2009年)、美國(guó)PATH項(xiàng)目(1986年—)、日本Energy ITS 項(xiàng)目(2008年—)、加拿大發(fā)起的e TV項(xiàng)目(2013—2014年)等也分別開(kāi)展了商用車(chē)隊(duì)列行駛時(shí),隊(duì)列燃油消耗隨車(chē)輛間距變化規(guī)律的研究。基于現(xiàn)有技術(shù)成果,商用車(chē)隊(duì)列行駛間距在8 m~10 m以?xún)?nèi)時(shí),頭車(chē)節(jié)油率約為6%左右,跟隨車(chē)節(jié)油率約為14%左右,隊(duì)列的平均節(jié)油率大約為10%左右。

    1.2.3 隊(duì)列形式影響規(guī)律分析

    在未來(lái)智能交通環(huán)境下,車(chē)輛隊(duì)列的組成會(huì)包括多種形式,除單一的乘用車(chē)、商用車(chē)隊(duì)列,在實(shí)際道路行駛時(shí),更多的是由不同類(lèi)型乘用車(chē)和商用車(chē)組成的混合車(chē)型隊(duì)列。與單一車(chē)型組成的隊(duì)列相比,商用車(chē)和乘用車(chē)組成的混合隊(duì)列其氣動(dòng)特性變化更加復(fù)雜,且需要耦合考慮的影響因素更多。

    SCHITO等人以卡車(chē)、階背式轎車(chē)、緊湊型轎車(chē)和廂式貨車(chē)組成的三種不同隊(duì)列進(jìn)行研究,隊(duì)列形式如圖26所示,其中隊(duì)列(a)依次為卡車(chē)、緊湊型轎車(chē)、階背式轎車(chē);隊(duì)列(b)依次為廂式貨車(chē)、緊湊型轎車(chē)、階背式轎車(chē);隊(duì)列(c)依次為階背式轎車(chē)、緊湊型轎車(chē)、廂式貨車(chē)。當(dāng)車(chē)輛間距為0.5 m時(shí),各隊(duì)列車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)變化如圖27所示,當(dāng)隊(duì)列頭車(chē)為正投影面積較大車(chē)輛時(shí),跟隨車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)降低幅度較大,當(dāng)隊(duì)列頭車(chē)為正投影面積較小車(chē)輛時(shí),跟隨車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)降低幅度相對(duì)較小。

    圖26 不同隊(duì)列形式組合示意圖[35]

    圖27 不同隊(duì)列形式各車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)變化分布圖[35]

    DAVILA等人以前兩車(chē)為商用車(chē)和后跟隨車(chē)為三輛乘用車(chē)組成的隊(duì)列為研究對(duì)象,探究了隊(duì)列各車(chē)節(jié)油率隨車(chē)輛間距的變化規(guī)律,如圖28所示,在5 m~15 m間距內(nèi),不同位置車(chē)輛的節(jié)油率均有不同程度的提升,且第四輛和第五輛車(chē)節(jié)油率變化規(guī)律較為相似。

    圖28 隊(duì)列中不同位置車(chē)輛節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化圖[49]

    MCAULIFFE等人以重型、中型商用車(chē)、轎車(chē)以及SUV組成的單車(chē)道和雙車(chē)道不同隊(duì)列形式進(jìn)行研究,各類(lèi)型車(chē)輛比例模型如圖29所示,同時(shí)探究了不同隊(duì)列形式下重型商用車(chē)氣動(dòng)套件(包括貨箱側(cè)裙板和尾部導(dǎo)流板)的減阻效果變 化規(guī)律,套件結(jié)構(gòu)如圖30所示。在不同的隊(duì)列形式下,重商商用車(chē)風(fēng)阻系數(shù)能降低1%~16%,且氣動(dòng)套件最大能產(chǎn)生20%的降阻效果。

    圖29 各類(lèi)型車(chē)輛比例模型幾何示意圖[50]

    圖30 重型商用車(chē)氣動(dòng)套件結(jié)構(gòu)示意圖[50]

    谷正氣等人采用CFD技術(shù)手段,對(duì)轎車(chē)尾隨集裝箱貨車(chē)過(guò)程的流場(chǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,研究發(fā)現(xiàn)隨著兩車(chē)間距的減小,轎車(chē)風(fēng)阻系數(shù)呈現(xiàn)先減小后增大的規(guī)律,如圖31所示,其中車(chē)輛間距為轎車(chē)長(zhǎng)的整數(shù)倍距離,為轎車(chē)單車(chē)風(fēng)阻系數(shù),為轎車(chē)尾隨貨車(chē)時(shí)的風(fēng)阻系數(shù),當(dāng)兩車(chē)間距為兩倍轎車(chē)長(zhǎng)時(shí),轎車(chē)風(fēng)阻系數(shù)可降低25%左右,節(jié)油率約為13.7%。因此,對(duì)于轎車(chē)跟隨貨車(chē)工況,需選擇合適的車(chē)輛間距作為跟隨距離以獲得良好的節(jié)油效果。

    圖31 轎車(chē)尾隨貨車(chē)行駛時(shí),車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)隨間距變化圖[51]

    對(duì)于未來(lái)智能交通環(huán)境下隊(duì)列行駛工況,從空氣動(dòng)力學(xué)性能改善方向考慮,要綜合考慮不同類(lèi)型車(chē)輛需以不同的隊(duì)列形式行駛,以保證隊(duì)列整體的氣動(dòng)性能獲得改善。

    2 隊(duì)列行駛外部影響因素研究進(jìn)展

    車(chē)輛隊(duì)列行駛時(shí),周?chē)h(huán)境也會(huì)實(shí)時(shí)對(duì)其氣動(dòng)性能產(chǎn)生重大影響。環(huán)境對(duì)車(chē)輛隊(duì)列行駛的影響主要來(lái)源于自然環(huán)境和道路環(huán)境。其中自然環(huán)境影響主要為自然狀態(tài)下,由于空氣流動(dòng)所形成的風(fēng)對(duì)車(chē)輛氣動(dòng)性能所產(chǎn)生的影響。自然風(fēng)的流動(dòng)方向及湍流狀態(tài)均具有強(qiáng)烈的非定常性,對(duì)車(chē)輛產(chǎn)生的影響也具有較大的不確定性。道路環(huán)境的影響主要為自然風(fēng)在遇到障礙物時(shí),其風(fēng)向、大小等產(chǎn)生變化后,對(duì)車(chē)輛氣動(dòng)性能所產(chǎn)生的影響,上述障礙物包括自然環(huán)境中的山體、丘陵、人工環(huán)境中的隧道、橋梁、隔離帶、高層建筑物以及突然發(fā)生的超車(chē)會(huì)車(chē)等。車(chē)輛在受到以上環(huán)境因素影響時(shí),很容易發(fā)生側(cè)滑、橫擺、甚至側(cè)翻等失穩(wěn)現(xiàn)象,進(jìn)而影響到車(chē)輛的操縱穩(wěn)定性及行車(chē)安全。

    2.1 自然環(huán)境影響因素分析

    自然環(huán)境產(chǎn)生的氣流具有強(qiáng)烈的非定常性,通常采用風(fēng)譜特征對(duì)其進(jìn)行描述,而風(fēng)譜特征的獲得則需借助統(tǒng)計(jì)學(xué)。因此,自然環(huán)境對(duì)車(chē)輛氣動(dòng)性能影響的研究難度較大,通常需要做一定的假設(shè)或簡(jiǎn)化。

    隗海林等人以CFD技術(shù)手段,研究了車(chē)輛間距和側(cè)風(fēng)來(lái)流角度對(duì)隊(duì)列風(fēng)阻系數(shù)和節(jié)油率變化的規(guī)律,在0°~20°來(lái)流角度范圍內(nèi),頭車(chē)和跟隨車(chē)節(jié)油率隨來(lái)流角度變化規(guī)律如圖32所示,通過(guò)研究表明前車(chē)節(jié)油率受側(cè)風(fēng)影響較小,而后車(chē)節(jié)油率受側(cè)風(fēng)影響較大,當(dāng)側(cè)風(fēng)來(lái)流角度為20°時(shí),與無(wú)側(cè)風(fēng)相比,后車(chē)節(jié)油率降低15.55%,為更直接明了的對(duì)車(chē)輛間距、側(cè)向風(fēng)和風(fēng)阻系數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行說(shuō)明,文中繪制了三者之間關(guān)系的三維圖,如圖33所示,間距較小時(shí),前車(chē)對(duì)側(cè)風(fēng)敏感性較高,隨著來(lái)流角度和車(chē)距的增大,風(fēng)阻系數(shù)變化不再顯著,但整體仍較高,后車(chē)對(duì)來(lái)流角度和車(chē)距的敏感性均較高,因此,在有側(cè)風(fēng)工況下進(jìn)行隊(duì)列行駛時(shí),需多關(guān)注跟隨車(chē)輛行駛狀態(tài),通過(guò)調(diào)整車(chē)速、車(chē)輛間距等,以提升跟隨車(chē)輛節(jié)油率。

    圖32 隊(duì)列中頭車(chē)和跟隨車(chē)節(jié)油率隨來(lái)流角度變化圖[57]

    圖33 兩車(chē)間距、來(lái)流角度及相對(duì)風(fēng)阻系數(shù)關(guān)系圖[57]

    VEGENDLA等人對(duì)兩車(chē)在同車(chē)道跟隨行駛及相鄰兩車(chē)道跟隨行駛時(shí)側(cè)風(fēng)對(duì)隊(duì)列氣動(dòng)性能的影響進(jìn)行研究,車(chē)輛相對(duì)位置如圖34所示。通過(guò)對(duì)橫擺角0°和±6°下前后車(chē)輛的節(jié)油率進(jìn)行平均,可得出頭車(chē)和跟隨車(chē)輛平均節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化,如圖35和圖36所示。

    圖34 車(chē)輛相對(duì)位置示意圖[58]

    圖35 頭車(chē)不同偏航角下平均節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化圖[58]

    圖36 尾車(chē)不同偏航角下平均節(jié)油率隨車(chē)輛間距變化圖[58]

    根據(jù)圖35和圖36所示,同車(chē)道跟隨行駛對(duì)于頭車(chē)和跟隨車(chē)平均節(jié)油率均有一定提升,但隨著車(chē)輛間距的增大,平均節(jié)油率均有不同程度降低,這與無(wú)橫擺角時(shí)節(jié)油率變化規(guī)律一致,相鄰車(chē)道跟隨行駛時(shí),各車(chē)平均節(jié)油率均大幅下降,但隨著車(chē)輛間距增大,跟隨車(chē)輛節(jié)油率則會(huì)產(chǎn)生小幅度提升,此外,通過(guò)對(duì)車(chē)輛相鄰車(chē)道跟隨行駛時(shí)外流場(chǎng)進(jìn)行分析,當(dāng)車(chē)輛產(chǎn)生橫擺時(shí),兩車(chē)流場(chǎng)相互影響顯著,尤其當(dāng)橫擺角為6°時(shí),前車(chē)氣流分離對(duì)后車(chē)影響較大,導(dǎo)致整體風(fēng)阻系數(shù)增大。因此,在側(cè)風(fēng)工況下行駛時(shí),相鄰車(chē)道車(chē)輛應(yīng)盡量保證較大車(chē)輛間距,這對(duì)提升行車(chē)安全和節(jié)油效果會(huì)產(chǎn)生不同程度影響影響。

    GHEYSSENS借助CFD的手段對(duì)GETS模型進(jìn)行研究,模型如圖37所示,探究了側(cè)風(fēng)工況對(duì)不同車(chē)頭圓角半徑下隊(duì)列氣動(dòng)性能的影響。

    圖37 GETS模型示意圖[59]

    如圖38和圖39所示,在不同車(chē)頭圓角半徑下,側(cè)風(fēng)對(duì)隊(duì)列中各車(chē)氣動(dòng)性能影響不同,側(cè)風(fēng)對(duì)大車(chē)頭圓角半徑中間車(chē)輛影響較小,對(duì)頭車(chē)和尾部車(chē)輛影響較大。對(duì)于小車(chē)頭圓角半徑車(chē)輛,側(cè)風(fēng)對(duì)隊(duì)列中不同位置車(chē)輛影響均較大。因此,為提升隊(duì)列車(chē)輛側(cè)風(fēng)穩(wěn)定性,在設(shè)計(jì)車(chē)輛造型時(shí),可考慮適當(dāng)增大車(chē)頭迎風(fēng)部位圓角半徑。

    圖38 R=0.135 m時(shí)隊(duì)列各車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)隨 橫擺角變化圖[59]

    圖39 R=0.27 m時(shí)隊(duì)列各車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)隨橫擺角變化圖[59]

    然而,自然環(huán)境中風(fēng)的流向和大小均是實(shí)時(shí)進(jìn)行變化的,對(duì)隊(duì)列車(chē)輛產(chǎn)生的影響也是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程。目前受限于計(jì)算機(jī)硬件及軟件技術(shù)限制,研究多針對(duì)單車(chē)工況,對(duì)車(chē)輛在受到瞬態(tài)側(cè)風(fēng)時(shí)的氣動(dòng)特性和車(chē)輛動(dòng)力特性進(jìn)行耦合計(jì)算,得出瞬態(tài)側(cè)風(fēng)作用下,風(fēng)與車(chē)輛之間實(shí)時(shí)的相互作用以及產(chǎn)生的影響,隨著未來(lái)計(jì)算技術(shù)及風(fēng)洞測(cè)試技術(shù)的發(fā)展,通過(guò)運(yùn)用大規(guī)模計(jì)算資源,獲得瞬態(tài)側(cè)風(fēng)對(duì)隊(duì)列氣動(dòng)性能動(dòng)態(tài)影響的變化規(guī)律,對(duì)指導(dǎo)實(shí)際道路環(huán)境下,隊(duì)列如何對(duì)環(huán)境風(fēng)進(jìn)行感知并作出相應(yīng)相應(yīng)具有重要意義。

    2.2 道路環(huán)境影響因素分析

    車(chē)輛在道路行駛時(shí),除受到自然風(fēng)的直接影響,當(dāng)其遇到障礙物時(shí),其風(fēng)向和大小均會(huì)產(chǎn)生不確定的變化,當(dāng)其作用在車(chē)上時(shí),對(duì)車(chē)輛的氣動(dòng)性能又會(huì)產(chǎn)生不同的影響。對(duì)于復(fù)雜道路環(huán)境下車(chē)輛的空氣動(dòng)力學(xué)性能研究起步較晚,研究?jī)?nèi)容主要集中在橋梁、隧道以及高層建筑等建筑物對(duì)車(chē)輛的氣動(dòng)性能影響和超車(chē)、會(huì)車(chē)對(duì)車(chē)輛的氣動(dòng)性能影響。

    李莉等人對(duì)廂式貨車(chē)在兩車(chē)并列、尾隨進(jìn)入隧道過(guò)程等多種情況下的瞬態(tài)空氣動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行研究,如圖40和41所示當(dāng)兩車(chē)并列行駛時(shí),風(fēng)阻系數(shù)和側(cè)向力系數(shù)均有增大,尾隨行駛時(shí),前車(chē)和后車(chē)的風(fēng)阻系數(shù)則均有不同程度降低側(cè)向力系數(shù)則在小范圍內(nèi)振蕩變化。

    圖40 車(chē)輛不同相對(duì)位置行駛時(shí)各車(chē)輛風(fēng)阻系數(shù)分布圖[68]

    圖41 車(chē)輛不同相對(duì)位置行駛時(shí)各車(chē)輛 側(cè)向力系數(shù)分布圖[68]

    當(dāng)兩車(chē)并列行駛至隧道口及進(jìn)入隧道過(guò)程中,兩車(chē)風(fēng)阻系數(shù)和側(cè)向力系數(shù)均發(fā)生劇烈變化,兩車(chē)并列行駛時(shí),前方正壓區(qū)域增大,后部尾流相互干擾,導(dǎo)致整體風(fēng)阻系數(shù)增大,當(dāng)兩車(chē)尾隨行駛通過(guò)隧道時(shí),前車(chē)尾流對(duì)后車(chē)車(chē)頭正壓區(qū)域產(chǎn)生作用,使后車(chē)正壓區(qū)壓力減小,后車(chē)風(fēng)阻系數(shù)產(chǎn)生一定程度降低,因此,對(duì)于多車(chē)進(jìn)出隧道時(shí),應(yīng)盡量避免兩車(chē)并列行駛工況,采用隊(duì)列尾隨形式通過(guò)隧道并保持適宜車(chē)輛間距,這對(duì)于提高整體氣動(dòng)性能和行車(chē)安全均均有重要意義。

    AHMED等人通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)對(duì)兩車(chē)并列行駛和超車(chē)過(guò)程中的氣動(dòng)力變化進(jìn)行研究,在兩車(chē)并列行駛及超車(chē)過(guò)程中,車(chē)輛周?chē)鲌?chǎng)的變化會(huì)導(dǎo)致兩車(chē)產(chǎn)生一定的側(cè)向滑移趨勢(shì),整個(gè)過(guò)程中兩車(chē)所受側(cè)向力及橫擺力矩均會(huì)產(chǎn)生一定變化,因此,為保證車(chē)輛的行駛安全,需保持一定的橫向及超車(chē)間距。

    TSUEI等人對(duì)單車(chē)超車(chē)4車(chē)隊(duì)列過(guò)程中的氣動(dòng)性能變化進(jìn)行研究,超車(chē)車(chē)輛與隊(duì)列相對(duì)位置如圖42所示,研究發(fā)現(xiàn)超車(chē)車(chē)輛與隊(duì)列之間橫向間距、相對(duì)速度及車(chē)輛造型均對(duì)兩者之間的氣動(dòng)性能有顯著影響,在單車(chē)超過(guò)隊(duì)列行駛過(guò)程中,隊(duì)列中各車(chē)風(fēng)阻系數(shù)均有顯著增大,且側(cè)向力方向不斷發(fā)生變化。當(dāng)單車(chē)與隊(duì)列之間相對(duì)速度減小時(shí),隊(duì)列中各車(chē)所受氣動(dòng)力均有所增大。因此,從空氣動(dòng)力學(xué)的角度研究車(chē)輛隊(duì)列行駛技術(shù)不僅對(duì)提高燃油經(jīng)濟(jì)性有著重大意義,對(duì)研究其操穩(wěn)性和安全性也能夠提供重要參考。

    圖42 單車(chē)經(jīng)過(guò)四車(chē)隊(duì)列相對(duì)位置示意圖[70]

    通過(guò)眾多研究結(jié)果研表明受道路環(huán)境影響形成的瞬態(tài)風(fēng)對(duì)車(chē)身所受氣動(dòng)力和力矩會(huì)產(chǎn)生顯著影響,這主要是由于瞬態(tài)風(fēng)速度梯度變化較大,對(duì)于行駛中的車(chē)輛而言,其作用變化也非常明顯,進(jìn)而導(dǎo)致車(chē)輛在行駛過(guò)程中出現(xiàn)失穩(wěn)現(xiàn)象。由于環(huán)境對(duì)車(chē)的影響較為復(fù)雜,目前研究成果主要集中在單車(chē)或兩車(chē)方面,因此,在不同環(huán)境下進(jìn)行隊(duì)列行駛時(shí),隊(duì)列-環(huán)境-風(fēng)之間的動(dòng)態(tài)耦合計(jì)算以及對(duì)相互之間動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的判斷也將會(huì)是隊(duì)列行駛技術(shù)的研究重點(diǎn)。

    3 發(fā)展趨勢(shì)與展望

    縱觀國(guó)內(nèi)外基于空氣動(dòng)力學(xué)性能的車(chē)輛隊(duì)列行駛技術(shù)研究成果,車(chē)輛隊(duì)列行駛時(shí),車(chē)與車(chē)之間以及車(chē)與環(huán)境之間的相互作用均對(duì)其整體的氣動(dòng)性能有著顯著影響。合理的隊(duì)列行駛規(guī)劃不僅能有效提高車(chē)輛的燃油經(jīng)濟(jì)性,對(duì)其操縱穩(wěn)定性和安全性的提升也具有顯著影響。然而,隊(duì)列行駛技術(shù)的工程化應(yīng)用仍舊面臨巨大的挑戰(zhàn),本文針對(duì)車(chē)與車(chē)之間影響和環(huán)境與車(chē)之間影響兩個(gè)方面存在的難題提出以下解決途徑。

    3.1 隊(duì)列內(nèi)部因素研究展望

    根據(jù)前人研究結(jié)果,車(chē)輛隊(duì)列行駛時(shí),車(chē)與車(chē)之間的影響因素繁多,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)存在較多困難,可總結(jié)為以下兩點(diǎn):第一,待輸入影響因素繁多,包括隊(duì)列中車(chē)輛數(shù)目、間距、速度、造型、相對(duì)位置等;第二,預(yù)測(cè)困難,即如何對(duì)大量信息進(jìn)行融合與規(guī)劃響應(yīng)。針對(duì)以上問(wèn)題,目前還沒(méi)有較好的解決方案。然而從仿生學(xué)角度來(lái)看,車(chē)輛隊(duì)列行駛時(shí)車(chē)輛布局與自然界中某些自然群體行為(如鳥(niǎo)類(lèi)遷徙、螞蟻覓食以及魚(yú)群洄游等)有著極高的相似度,這些自然群體規(guī)模不定,然而其群體行為卻具有較強(qiáng)的靈活性、并行性以及穩(wěn)定性,這主要是依靠個(gè)體根據(jù)收集的信息對(duì)自身行為進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,最終實(shí)現(xiàn)群體的智能化行為。因此,群智能作為新興的研究領(lǐng)域已應(yīng)用于諸多學(xué)科,群智能算法具有參數(shù)少、運(yùn)算速度快、全局搜索能力強(qiáng)等若干優(yōu)勢(shì)。隊(duì)列行駛技術(shù)為包含多變量的非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題,通過(guò)引入群智能算法對(duì)車(chē)輛隊(duì)列行駛進(jìn)行建模以及參數(shù)和編碼方式的設(shè)計(jì),以此獲得最優(yōu)隊(duì)列行駛參數(shù)。群智能算法為解決這類(lèi)高維多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題提供了新的解決途徑。

    3.2 隊(duì)列外部因素研究展望

    車(chē)輛在實(shí)際行駛時(shí),所處環(huán)境通常是復(fù)雜而多變的,對(duì)環(huán)境信息的感知情況將直接對(duì)其自身行駛狀態(tài)的判斷產(chǎn)生影響。目前車(chē)輛對(duì)環(huán)境的感知主要依靠雷達(dá)、攝像頭、多傳感器融合以及基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征提取等手段,然而以上感知技術(shù)只能對(duì)障礙物、行人車(chē)輛、交通標(biāo)志等信息進(jìn)行識(shí)別與判斷,無(wú)法對(duì)氣體的流動(dòng)狀態(tài)以及其對(duì)車(chē)輛的作用狀況進(jìn)行感知和預(yù)測(cè)。而前人研究成果表明車(chē)輛周?chē)鷼饬鳡顟B(tài)的感知和氣動(dòng)力對(duì)車(chē)輛產(chǎn)生作用效果的判斷對(duì)其氣動(dòng)性能的提升有著重要作用。但是,車(chē)身周?chē)鲌?chǎng)結(jié)構(gòu)具有較為復(fù)雜的特征,且隨著環(huán)境的變化而實(shí)時(shí)變化,無(wú)法通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行表征,因此在對(duì)流場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確感知方面,目前存在較大的技術(shù)難度。然而,在自然界中,許多動(dòng)物擁有人類(lèi)所不具備的流場(chǎng)感知能力,其通過(guò)對(duì)流場(chǎng)信息的感知,可實(shí)現(xiàn)獵物的識(shí)別定位和追蹤、在全黑暗環(huán)境下形成周?chē)鲌?chǎng)水動(dòng)力學(xué)圖像以及在非穩(wěn)定環(huán)境下,出色地完成飛行或游動(dòng)等行為。車(chē)輛在道路上行駛時(shí),周?chē)菍?shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的流場(chǎng),因此,從感知周?chē)鲌?chǎng)信息入手,通過(guò)研究對(duì)流體流動(dòng)的感知方法,獲得實(shí)時(shí)環(huán)境信息后對(duì)車(chē)輛隊(duì)列進(jìn)行調(diào)整,使其能更好地適應(yīng)環(huán)境,從而實(shí)現(xiàn)車(chē)輛隊(duì)列的空氣動(dòng)力學(xué)性能最優(yōu)狀態(tài)。

    4 結(jié)論

    隨著測(cè)量技術(shù)、控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)等技術(shù)的快速發(fā)展,基于空氣動(dòng)力學(xué)性能的車(chē)輛隊(duì)列行駛研究經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單試驗(yàn)結(jié)果的闡述到流體流動(dòng)機(jī)理的剖析,研究?jī)?nèi)容涵蓋了車(chē)與車(chē)和環(huán)境與車(chē)之間的各類(lèi)影響因素,并得到相應(yīng)的變化規(guī)律,為將來(lái)隊(duì)列行駛技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供了一定的理論研究基礎(chǔ)。然而實(shí)際道路環(huán)境是復(fù)雜而多變的,前人的研究均進(jìn)行了一定假設(shè)和理想化條件的設(shè)置,因此,接近道路真實(shí)工況的車(chē)輛隊(duì)列行駛研究將會(huì)時(shí)未來(lái)的研究熱點(diǎn),本文從仿生學(xué)的角度,提出了研究車(chē)與車(chē)和環(huán)境與車(chē)之間影響因素可采取的研究思路,為后續(xù)基于空氣動(dòng)力學(xué)性能的車(chē)輛隊(duì)列行駛研究提供參考。

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