2 ( 自然科学版 ) 第 20 卷波 ). 这种压缩波空气必然有一部分要绕流到车身两端的环状空间中, 形成与列车运行方向相反的空气流动. 在列车尾部, 会产生低于大气压的空气流

Size: px

Start display at page:

Download "2 ( 自然科学版 ) 第 20 卷波 ). 这种压缩波空气必然有一部分要绕流到车身两端的环状空间中, 形成与列车运行方向相反的空气流动. 在列车尾部, 会产生低于大气压的空气流"

秩韦
7 years ago
Views:

1 第 20 卷第 3 期 2014 年 6 月 ( 自然科学版 ) JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE) Vol. 20 No. 3 June 2014 DOI: /j.issn 基于 FLUENT 测轨道交通隧道中电波折射率结构常数张永静, 赵东东 ( 上海大学通信与信息工程学院, 上海 ) 摘要 : 为了合理评估轨道交通隧道环境内湍流场的特性, 以上海地铁 1 号线的部分参数为设计背景, 采用美国 Ansys 公司的商用计算流体力学 (computational fluid dynamics, CFD) 软件包 FLUENT 模拟了该环境下列车运行所引起的湍流场中的压强场和温度场. 对压强和温度分布图进行采样, 然后对采样数据进行分析, 并进一步将采样结果运用到该环境下无线电波折射率结构常数的求解中 ; 与已有实验所得经验值数据进行比较, 二者具有较好的一致性, 从而为该环境下电波折射率结构常数的求解提供了一种可靠的方法. 关键词 : 湍流 ; 隧道 ; 折射率 ; 方法中图分类号 : TN 文献标志码 : A 文章编号 : (2014) Structure Parameter Estimation of Radio Wave Refractive Index in Rail Transit Tunnel Based on FLUENT ZHANG Yong-jing, ZHAO Dong-dong (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai , China) Abstract: To evaluate the characteristics of turbulent flow in a rail transit tunnel environment, this paper simulates the turbulent flow field due to the fast moving trains in a subway tunnel. Using parameters obtained from Shanghai Metro Line 1, the distribution diagrams of pressure and temperature fields are obtained. In the simulation, a commercial software package for computational fluid dynamics (CFD), FLUENT, is used. A set of data from the distribution diagrams is selected to solve the refractive index structure parameters of radio wave under such environmental condition. The calculated results are compared with published experimental data, showing a good agreement. Therefore, the proposed method provides a useful solution to refractive index structure parameters of radio wave. Key words: turbulent; tunnel; refractive index; solution 湍流是自然界和工程环境中非常普遍的流动现象, 其特征是在运动过程中流体质点不断地随机地相互掺混, 其速度和压力等物理量在空间和时间上都具有随机性质. 在自由空间大气中, 微小的扰动即可引发不同程度的湍流. 在轨道交通隧道环境中, 地铁列车在运动过程中, 由于受到隧道壁的限制, 车头前端的空气被列车推动着向前方移动, 形成活塞风 ( 或称压缩收稿日期 : 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( ) 通信作者 : 赵东东 (1954 ), 男, 副教授, 研究方向为移动通信数字通信等. zhao d d@shu.edu.cn

031 基于 FLUENT 测轨道交通隧道中电波折射率结构常数张永静, 赵东东 ( 上海大学通信与信息工程学院, 上海 200444) 摘要 : 为了合理评估轨道交通隧道环境内湍流场的特性, 以上海地铁 1 号线的部分参数为设计背景, 采用美国

2 2 ( 自然科学版 ) 第 20 卷波 ). 这种压缩波空气必然有一部分要绕流到车身两端的环状空间中, 形成与列车运行方向相反的空气流动. 在列车尾部, 会产生低于大气压的空气流, 称为膨胀波 [1]. 在这种环境下, 同一时间内不同区域的空气以不同的流态运动, 形成复杂的湍流场. 1 问题与解决方法无线电波或光波在湍流环境中传播时, 由于空气折射率的变化会产生额外的衰减和多径效应, 从而导致通信质量下降, 因此正确评估隧道内湍流大气的特性, 对于电波传播效应计算有着非常重要的意义. 自由大气中的湍流常用折射率结构常数来表征, 常用的测量方法有温度脉动法光强闪烁法到达角起伏法 [1]. 但地铁隧道环境狭长幽闭, 往往由于设备安装困难和仪器灵敏度的要求等因素, 使得在地铁隧道内难以测量湍流. 不过, 基于流体力学软件对隧道场进行模拟的方法已趋成熟, 只需通过设置相应的初始边界值, 即可求出整个湍流场的分布情况 [2-3]. 本研究采用基于流体力学中的数值模拟软件 FLUENT 对轨道交通隧道环境下的湍流场进行模拟, 得到湍流温度场和压强场的分布图 ; 利用温度脉动法求得该环境下的折射率结构常数, 并与已有实验所得经验值进行对比, 二者具有较好的一致性, 从而为进一步研究在地铁隧道环境下的电波传输提供了合理的湍流环境参数. 2 仿真模型 2.1 物理模型本研究参考上海地铁 1 号线的部分参数进行模拟. 上海地铁 1 号线自 1995 年运营以来, 历经数次改进, 目前采用的是 8 节编组的方式, 每节车厢的长宽高分别为 23.54, 3, 3.8 m. 1 号线采用圆形隧道, 内径为 5.5 m [4], 隧道区间延长路站中山北路站长 1.45 km, 运行时长约 100 s. 同时, 地铁在隧道运行过程中易受阻塞比车长和车速的影响. 隧道阻塞比为列车横截面与隧道横截面之比. 为避免不必要的干扰, 在此取阻塞比为 0.485, 直隧道, 车长 188 m, 隧道长 m, 隧道与车长之比为 7 1, 车速为 20 m/s 的定模型. 假定隧道和车体外壁光滑, 忽略列车受电弓车厢连接处转向架和铁轨等细部结构的影响 [5]. 2.2 数学模型隧道中列车运动引发的流场属可压缩粘性非定常的湍流场, 但由于列车运行过程中马赫数不大于 0.2 [6], 因此建模时可忽略空气的可压缩性, 认为空气是不可压缩的, 其流动及传热现象遵循 N-S 方程, 并经比较采用标准 k-ε 方程来封闭 [7]. 连续性方程 : 动量方程 : ρu t + div(ρuv ) = ρf x P ( x + x η u )) + 1 z z 3 ρ t + (ρ V V ) = 0. (1) S ( η u x ) y η u y ) (ηdiv(v )); (2) x

1 问题与解决方法无线电波或光波在湍流环境中传播时, 由于空气折射率的变化会产生额外的衰减和多径效应, 从而导致通信质量下降, 因此正确评估隧道内湍流大气的特性, 对于电波传播效应计算有着非常重要的意义.

3 第 3 期张永静, 等 : 基于 FLUENT 测轨道交通隧道中电波折射率结构常数 3 能量方程 : k 方程 : ε 方程 : ρv t + div(ρvv ) = ρf y P ( ( y + η v ) η v ) x x y y η v )) + 1 (ηdiv(v )); (3) z z 3 y ρw + div(ρwv ) = ρf z P ( ( t z + η w ) η w ) x x y y η w )) + 1 (ηdiv(v )). (4) z z 3 z (ρt ) t + div(ρv T ) = λ c p ( 2 T x T y T z 2 ) + S T. (5) ρk t + ρuk x = (( µ + µ ) t k ) + G ρk. (6) x σ k x ρε t + ρuε x = (( µ + µ ) t ε ) ε + C 1ε x σ ε x k G C 2ερ ε2 k. (7) 式 (1) (7) 中 : t 为时间 ; ρ 为密度 ; µ 为分子间粘性系数 ; V 为速度矢量 ; 即 V = u i +v j +w k; S 为位移矢量, 即 S = x i + y j + z k; F i (i = x, y, z) 为各方向上的压力 ; P 为修正的压力 ; λ 为导热系数 ; C p 为定压比热 ; S T 为源项 ; µ t 为湍流粘度, 可由湍动能和湍动能耗散率定义为 k µ t = ρc 2 µ ε ; G = µ ( u t y + ) v u x y, 代表由平均速度梯度所造成的湍动能产生项 ; σ k, σ ε 分别为湍流普朗特常数和施密特常数 ; 其余为经验常数, C µ = 0.09, σ k = 1.0, σ z = 1.3, C 1ε = 1.44, C 2ε = 1.92 [8]. 3 网格划分本研究将隧道视为类管道模型, 网格划分采用非结构网格. 以重力加速度的反方向为 z 轴, 以列车运动方向为 x 轴, y 轴遵循右手法则. 模型尺寸与实际列车和隧道的尺寸比例为 1 100, 即隧道长 14.5 m, 车长 1.88 m, 车宽 m, 隧道内径 m, 共划分了个网格. 建立的隧道环境网格模型如图 1 所示. 图 1 简化后的隧道网格图 Fig. 1 Simplified grid diagram of rail transit tunnel 当列车驶入隧道时, 将列车视为隧道的障碍物, 会对压力入口边界条件有所影响, 因此将列车设置在匀速运动阶段, 即约为隧道长度的 1/3 处. 中间为简化后的列车, 网格区域则为隧道区域, 采用三角形的平铺方式绘制, 并设左端为压力入口, 右端为压力出口. 求解时, 采用上述标准 k-ε 方程非稳定的计算模型, 对各区域设置了如温度速度压强湍流强度和水力直径等边界条件. 对列车和隧道中空气之间的相对运动采用滑移网格运动模型, 压力速度耦合

(6) x σ k x ρε t + ρuε x = (( µ + µ ) t ε ) ε + C 1ε x σ ε x k G C 2ερ ε2 k.

4 4 ( 自然科学版 ) 第 20 卷方式采用压力修正算法的主导算法 SIMPLEC, 以保证收敛速度 [9]. 时间步长设为 0.1 s, 共迭代 500 次. 4 仿真结果及分析根据上述假设和计算模型, 利用 FLUENT 的后处理软件和美国 Tecplot 公司的数据分析和可视化处理软件 Tecplot, 得到了地铁以 20 m/s 匀速运动时隧道中静态压力和静态温度场的分布 ( 见图 2 和 3, 这里为方便显示整个流线的形状, 均采用 1/2 车长, 且纵轴比例扩大 10 倍 ). 经数次仿真实验验证可知, 流线分布图变化规律一致, 但具体仿真所得数值会受影响. 因此, 图 2 和 3 仅作一般参考, 不作定性分析. 图 2 整个隧道的静态压力图 Fig. 2 Static pressure diagram of whole rail transit tunnel 图 3 整个隧道的静态温度图 Fig. 3 Static temperature diagram of whole rail transit tunnel 由图 2 和 3 可见, 在整个隧道中, 地铁列车周围的压强和温度变化较大, 其余位置处相对较小. 对于压强, 列车前端形成了较为强烈的压缩波, 后端则由于列车移动而形成了明显的负压区. 对于静态温度, 列车挤压前方空气, 导致压强上升而温度下降, 列车后方压强下降而温度上升. 因此, 从整个隧道的角度来看, 温度应随列车前进方向下降, 尤其在列车前后有所变化, 但变化幅度不大. 具体的静态压力的变化如图 4 和 5 所示, 静态温度的变化如图 6 和 7 所示. 图 4 列车前端的静态压力分布图 Fig. 4 Static pressure distribution diagram of the front-end of the subway

显示整个流线的形状, 均采用 1/2 车长, 且纵轴比例扩大 10 倍 ). 经数次仿真实验验证可知, 流线分布图变化规律一致, 但具体仿真所得数值会受影响. 因此, 图 2 和 3 仅作一般参考, 不作定性分析. 图 2 整个隧道的静态压力图 Fig.

5 第 3 期张永静, 等 : 基于 FLUENT 测轨道交通隧道中电波折射率结构常数 5 图 5 列车后端的静态压力分布图 Fig. 5 Static pressure distribution diagram of the rear-end of the subway 图 6 列车前端的静态温度分布图 Fig. 6 Static temperature distribution diagram of the front-end of the subway 图 7 列车后端的静态温度分布图 Fig. 7 Static temperature distribution diagram of the rear-end of the subway 由图 4 可见, 列车前端压强的最大值为 541 Pa, 且压强最大的位置是空气最靠近车前的位置. 随着压缩波离车前端越远, 压强有不同程度的下降, 影响范围约为 17 m. 车前端与环状空间交界处的压强约为 507 Pa, 此后沿列车前进反方向值逐渐变小, 直至在车尾附近变为负压. 由图 5 可见, 被挤压到环状空间中的空气压强已下降至 140 Pa, 并在车尾气流随列车向前运动的过程中, 车尾处形成的膨胀波气压迅速下降, 形成两个涡流区, 此处压强最低为 148 Pa. 此后直至进口端处, 压强受外部空气的影响逐渐升高, 负压影响的范围约为 20 m. 整个环状空间中的压强差约为 647 Pa. 可见, 在列车运行过程中, 由于列车的挤压, 压强从车头至车尾是逐渐下降的. 模拟时考虑地铁站台内空气和风扇的调温作用, 设定的温度边界条件如下 : 进口出口处均设为 293 K, 考虑各种电子设备和冷凝器散热的影响, 设为 300 K, 墙体安装有广告灯箱, 设为 298 K, 其余视为绝热条件 [10]. 由图 6 可见, 地铁列车前端温度最大为 K, 距离列车越远处温度值越低, 在出口处最低温度为 K, 温度下降不明显. 由图 7 可见, 在列车后端,

7 Static temperature distribution diagram of the rear-end of the subway 由图 4 可见, 列车前端压强的最大值为 541 Pa, 且压强最大的位置是空气最靠近车前的位置.

6 6 ( 自然科学版 ) 第 20 卷温度随压强的下降而逐渐升高, 最高为 299 K, 此时离列车最近, 随后沿进口方向温度逐渐降低, 直至设定的 293 K. 可见, 由于列车的活塞运动, 会对周围温度产生 5 6 C 的影响. 上述变化规律与已有实验结论 [3,11] 具有较好的一致性. 本研究采集了整个隧道不同位置处的压强和温度值共 45 组, 这里仅列出其中的 10 组数据 ( 见表 1). 表 1 隧道模型中温度和压强的采样值 Table 1 Sampling values of temperature and pressure in rail transit tunnel x 轴距离 /m y 轴距离 /m 相对压强 /Pa 绝对压强 /kpa 温度 /K 无线电波折射率结构常数折射率结构常数 C 2 n 的最初定义为任意相距单位距离的两点处大气中空气折射率的均方根. 折射率波动与大气湍流导致的闪烁密切相关, 光波或电磁波在大气中传播的深度衰落是由于重湍流区的散射导致的 [12]. 通过建立不同的散射模型, 即可得出不同波段的电磁波散射功率与介电常数和折射率之间的关系, 而折射率与 C 2 n 则可以建立关系式 [13]. 与此同时, 得到的无线电波传播预测模型的损耗模型决定了无线通信系统的覆盖范围, 其时延特性决定了数字通信系统的最大数据传输速率 [14]. 因此, 研究 C 2 n 的变化规律对于预测并建立隧道中的通信传输系统尤为重要. 5.1 温度脉动法的测量原理对于局部均匀各向同性湍流, 温度结构常数 C 2 T 定义为 [15] C 2 T = T (x) T (x + r) 2 r 2/3, l 0 r L 0, (8) 式中, l 0 为湍流内尺度, 一般为几毫米到几厘米 ;L 0 为湍流外尺度, 通常认为与高度相仿, 在本研究中由于是隧道环境, 高度受限, 可认为外尺度即为隧道高度 5.5 m [1] ;x 和 r 为位置矢量 ;T 为温度. 在光波段和无线电波段, 湿度变化的影响较小, 并且受 FLUENT 软件模型中湍流模型未考虑湿度的限制, 可忽略湿度温湿相关项的影响. 推导出的无线电波段内折射率结构常数 Cn 2 和温度结构常数 CT 2 [15] 的关系如下 : ( Cn 2 = 79 P T ) 2 C 2 T, (9) 式中, P 为绝对大气压 (kpa).

表 1 隧道模型中温度和压强的采样值 Table 1 Sampling values of temperature and pressure in rail transit tunnel x 轴距离 /m y 轴距离 /m 相对压强 /Pa 绝对压强 /kpa 温度 /K 0.017 931 256 79 0.

7 第 3 期张永静, 等 : 基于 FLUENT 测轨道交通隧道中电波折射率结构常数对模拟结果的采样分析基于上述原理, 将采样所得的温度压强值 ( 共 45 组 ) 分别代入式 (8) 和 (9) 中, 对折射率结构常数进行计算, 即可得到隧道中的 C 2 n 变化趋势 ( 见图 8). 图 8 隧道中 C 2 n 随时间的变化 Fig. 8 C 2 n over time in rail transit tunnel 由图 8 可见, 隧道环境中湍流场的折射率结构常数最大约为 , 即 , 最小值约为 , 即 , 数量级为之间. 由于隧道环境中折射率结构常数缺乏相关的实验数据, 本研究采用文献 [16] 中的实验结果与模拟仿真得到的折射率结构常数进行了比较, 得到了如下结论. (1) 近地面 0 25 m 处大气波动与隧道环境最为接近, 结构常数波动范围为 , 与仿真结果吻合. 不同之处在于, 前者随高度变化, 越接近地面, 压强越大, 折射率结构常数也越大 ; 而从图 8 中可明显看到, 在列车周围由于压强的剧烈变化引起了折射率结构常数的剧烈波动, 远离车身处则不会有较大变化. (2) 根据仿真得到的温度和压强误差范围分别为 5 C 和 700 Pa, 由式 (8) 和 (9) 容易得出, 在此误差范围内得到的折射率结构常数误差不超过 15%, 不会有量级的误差. 因此, 本研究计算得到的折射率结构常数是可信的. 6 结束语本研究利用流体力学中发展成熟的软件 FLUENT 模拟了轨道交通隧道湍流环境, 首次以此来计算无线电波折射率结构常数, 得到了与近地面层实测和理论得到的值数量级基本一致. 由此可见, 模拟结果具有一定的可靠性, 弥补了实测过程中仪器安装困难等因素的不足. 后续会对如何利用该结构常数反演电波传播的相关能量值计算进行进一步的分析研究, 所得结果将具有一定理论指导意义. 参考文献 : [1] 申永, 刘建国, 曾宗泳, 等. 大气湍流模拟装置性能测试 [J]. 大气与环境光学学报, 2011, 6(3): [2] Bao H T. Study of Piston wind in subway tunnel based on numerical simulation [C]// International Conference on Computer Science and Information Technology. 2010:

8 C 2 n over time in rail transit tunnel 由图 8 可见, 隧道环境中湍流场的折射率结构常数最大约为 19.5 10 15, 即 1.95 10 14, 最小值约为 0.001 2 10 15, 即 1.2 10 18, 数量级为 10 18 10 14 之间.

8 8 ( 自然科学版 ) 第 20 卷 [3] Zhu Y F, Wu Y P. The study of temperature filed by high-speed train traveling through a long tunnel [C]// International Conference on Energy and Environment Technology. 2009: [4] 周杜鑫, 金中林, 王国弼. 地铁区间隧道盾构掘进施工时控制地表沉降的研究 [J]. 上海建设科技, 1995, 2. [5] 包海涛. 地铁列车活塞风数值模拟 [D]. 南京 : 南京理工大学, 2005: [6] 杨伟超, 彭丽敏, 师成华, 等. 地铁条件下车体表面压力的变化特性分析 [J]. 空气动力学学报, 2010, 28: [7] Dutta T, Sinhamahapatra K P, Bandyopdhyay S S. Comparison of different turbulence models in predicting the temperature separation in a Ranque-Hilsch vortex tube [J]. International Journal of Refrigeration, 2010, 33: [8] 杨晖. 地铁空间内空气与火灾烟气流动特性的数值研究 [D]. 北京 : 北京交通大学, 2010: [9] 于勇, 张俊明, 姜连田. FLUENT 入门与进阶教程 [M]. 北京 : 北京理工大学出版社, 2012: [10] 刘庚, 刘磊, 张鑫, 等. 不同湍流模型模拟地铁站台气流组织比较 [J]. 都市快轨交通, 2012, 25(2): [11] Juraeva M, Lee J H, Song D J. A computational analysis of the train-wind to identify the best position for the air-curtain installation [J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2011(99): [12] Jassal B S, Tewari R K. Estimation of refractivity structure parameter [C]// IEEE. 1990: [13] Xiao H F, Zuo Y, Wu J, et al. Non-line-of-sight ultraviolet single-scatter propagation model in random turbulent medium [J]. Optics Letters, 2013, 38(17): [14] 贾明华, 郑国莘, 赵幸, 等. 矩形隧道中电波传播特性预测 [J]. 上海大学学报 : 自然科学版, 2011, 17(1): [15] 聂群, 吴晓庆. 近地面大气层折射率结构常数的模式研究 [J]. 强激光与粒子束, 2007, 19(7): [16] 翁宁泉, 肖黎明, 龚知本. 折射率结构常数廓线模式讨论 [J]. 大气与环境光学学报, 2007, 2(1):.

[6] 杨伟超, 彭丽敏, 师成华, 等. 地铁条件下车体表面压力的变化特性分析 [J]. 空气动力学学报, 2010, 28: 76-81. [7] Dutta T, Sinhamahapatra K P, Bandyopdhyay S S.

CFDesign 2 1 CFDesign CFDesign CAD ~ r /min mm 1

CFDesign 2 1 CFDesign CFDesign CAD ~ r /min mm 1 33 3 Vol 33 No 3 2012 6 Journal of Jinan University Natural Science Jun 2012 1 2 2 1 2 528436 CFDesign CFDesign TQ430 6 + 64 A 1000-9965 2012 03-0316 - 07 Numerical simulation for gas and liquid particles

2 ( 自 然 科 学 版 ) 第 20 卷 波 ). 这 种 压 缩 波 空 气 必 然 有 一 部 分 要 绕 流 到 车 身 两 端 的 环 状 空 间 中, 形 成 与 列 车 运 行 方 向 相 反 的 空 气 流 动. 在 列 车 尾 部, 会 产 生 低 于 大 气 压 的 空 气 流

2 ( 自然科学版 ) 第 20 卷波 ). 这种压缩波空气必然有一部分要绕流到车身两端的环状空间中, 形成与列车运行方向相反的空气流动. 在列车尾部, 会产生低于大气压的空气流