列车转向架积雪结冰分析方法与流程

本发明涉及列车转向架积雪结冰分析领域，具体涉及列车转向架积雪结冰分析方法。

背景技术：

轨道交通系统具有运行能耗低、占地面积少、环境污染轻等优势，在综合交通体系中处于重要地位。解决转向架区域的积雪结冰问题对于轨道车辆的安全运行尤为关键。列车长时间运行在风雪环境中时，环境风夹着雪花进入转向架，当运动行程存在较多漩涡时，雪花在漩涡内相互吸附，进而黏着在附近结构表面堆积。转向架区域流场受到积雪的干扰，流场结构发生变化，加剧积雪形成。另外，制动装置在制动时会产生大量热，会导致转向架上的积雪融化，而融化后的水又迅速转化成冰。转向架部位的弹性元件如空气弹簧和轴箱弹簧在列车运动中也会发热，导致周围的积雪融化转化成冰。这些附加在转向架上的冰会增加簧上质量，恶化一系悬挂弹簧的弹性系数，影响车辆的动力学性能，威胁行车安全。当列车在高寒条件下运行时，将导致列车转向架区域发生大面积积雪现象，从而影响列车运行稳定性。

为解决转向架积雪结冰问题，需要分析冰雪粒子在空气中的行为以及冰雪粒子与车体、转向架材料的热学、力学作用关系来考虑。目前国内外尚无此类考虑全面的计算分析方法，一般多从流场角度来定性考虑气流走向，从而判断冰雪粒子可能堆积的地方。另外国内外计算方法中很少考虑积雪粒子与空气的力学行为，而冰雪粒子与转向架材料的堆积效应还没有发现有相关计算分析。因此，目前的计算分析方法局限性很大，而较为现实的方法是开展列车积雪结冰风洞试验，但首先我国没有此类风洞，到国外进行风洞试验不仅成本昂贵，周期也长。此外，积雪结冰风洞所造冰雪颗粒与自然环境中的冰雪颗粒并不完全一致，研究表明冰雪粒子的直径、密度、湿度等参数对列车转向架积雪结冰都有影响，尤其是冰雪粒子直径，由于它直接影响到其它几个参数，因此对列车积雪结冰影响更重大。实际自然环境中的冰雪颗粒直径、密度、湿度等这些物性非常复杂，因此针对冰雪粒子这些特征急需开发出一种列车防积雪结冰分析方法，解决列车转向架积雪结冰问题。

技术实现要素：

为解决现有技术的不足，本发明提供一种列车转向架积雪结冰分析方法，以解决现有技术中无法准确分析列车转向架积雪结冰的技术问题。

为了实现上述目的，本申请提供一种列车转向架积雪结冰分析方法，所述列车转向架积雪结冰分析方法包括：建立列车的转向架和车体的三维模型并对所述三维模型进行网格划分；设置模拟转向架区域的空气-冰雪粒子两相流的流场数学模型；设置模拟冰雪粒子在壁面的堆积效应的冰雪粒子堆积效应模型；设置初始条件和边界条件；基于所述流场数学模型和所述冰雪粒子堆积效应模型对冰雪粒子在空气中运动时在转向架区域的堆积情况进行数值模拟计算；对数值模拟计算结果进行后处理，以分析转向架区域的积雪情况。

进一步地，设置模拟转向架区域的空气-冰雪粒子两相流的流场数学模型包括：设置模拟转向架区域的空气流场的湍流方程；设置冰雪粒子在空气中的阻力效应函数和冰雪粒子在空气中的升力效应函数；以及设置描述冰雪粒子在空气中的跟随行为的斯托克斯函数。

进一步地，基于所述流场数学模型和所述冰雪粒子堆积效应模型对冰雪粒子在空气中运动时在转向架区域的堆积情况进行数值模拟计算包括：通过所述湍流方程计算转向架区域的空气流场；通过所述阻力效应函数和所述升力效应函数计算冰雪粒子在所述空气流场中受到的阻力和升力；通过所述斯托克斯函数计算所述冰雪粒子的运动轨迹；通过所述堆积效应模型计算所述冰雪粒子在所述转向架区域堆积的雪花通量。

进一步地，对数值模拟计算结果进行后处理，以分析转向架区域的积雪情况包括：对每个子时间步的雪花通量求和，得到子时间步内积雪量；以及对计算时刻内雪花通量求和，得到计算时刻内总的积雪量。

进一步地，设置初始条件和边界条件包括设置入口处的冰雪粒子随机分布的初始粒径。

进一步地，设置模拟冰雪粒子在壁面的堆积效应的冰雪粒子堆积效应模型包括设置车体及转向架的材料在不同的雪花物理特性条件下的雪花堆积系数。

进一步地，所述雪花堆积系数通过确定碰撞系数、粘附系数、吸积系数来确定。

进一步地，设置冰雪粒子在空气中的阻力效应函数和冰雪粒子在空气中的升力效应函数包括设置冰雪粒子阻力系数和冰雪粒子升力系数。

进一步地，所述冰雪粒子阻力系数根据冰雪粒子的相对雷诺数来设置。

进一步地，所述湍流方程为κ-ω湍流方程，近壁面采取两方程y+模式。

本申请提出基于不同物性积雪粒子与空气、列车各种材料、地面相互作用的数学分析模型，考虑了不同积雪粒子的粒子分布规律、冰雪粒子在空气中阻力效应、升力效应、行为规律、以及冰雪粒子与列车转向架相关材料的堆积效应，能够实现轨道客车在不同速度不同状态不同运行环境条件下列车积雪结冰分析，不仅能够分析出列车积雪结冰重点部位，还能够对这些部位的积雪结冰量进行精确计算，实现对转向架各个部位积雪结冰量的精准计算，从而对转向架关键部位积雪结冰开展优化设计，减少设计周期，并能提供优化设计方案。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本申请的实施例的列车转向架积雪结冰分析方法的流程图。

图2示出了冰雪粒子受到的阻力的示意图。

图3示出了冰雪粒子受到的升力的示意图。

图4示出了冰雪粒子的堆积效应的示意图。

图5示出了通过试验确定的在一定温度范围内积雪针对转向架材料的堆积系数。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

本申请提供一种列车转向架积雪结冰分析方法，其特征在于，所述列车转向架积雪结冰分析方法包括：

s110：建立列车的转向架和车体的三维模型并对所述三维模型进行网格划分；

s120：设置模拟转向架区域的空气-冰雪粒子两相流的流场数学模型；

s130：设置模拟冰雪粒子在壁面的堆积效应的冰雪粒子堆积效应模型；

s140：设置初始条件和边界条件；

s150：基于流场数学模型和冰雪粒子堆积效应模型对冰雪粒子在空气中运动时在转向架区域的堆积情况进行数值模拟计算；

s160：对数值模拟计算结果进行后处理，以分析转向架区域的积雪情况。

本申请提出基于不同物性积雪粒子与空气、列车各种材料、地面相互作用的数学分析模型，考虑了不同积雪粒子的粒子分布规律、冰雪粒子在空气中阻力效应、升力效应、行为规律、以及冰雪粒子与列车转向架相关材料的堆积效应，能够实现轨道客车在不同速度不同状态不同运行环境条件下列车积雪结冰分析，不仅能够分析出列车积雪结冰重点部位，还能够对这些部位的积雪结冰量进行精确计算，实现对转向架各个部位积雪结冰量的精准计算，从而对转向架关键部位积雪结冰开展优化设计，减少设计周期，并能提供优化设计方案。

下面参考图1-5来详细描述根据本申请的实施例的列车转向架积雪结冰分析方法的各个步骤。

在步骤s110中，建立列车的转向架和车体的三维模型并对所述三维模型进行网格划分，具体地，步骤s110可包括：

s111：建立转向架及车体详细的三维模型；

s112：建立表面网格模型；

s113：建立体网格，设置体网格参数，确定计算域。

在步骤s111中，可通过诸如catia或者proe等三维软件建立列车转向架详细的三维模型，在建立三维模型时，要考虑转向架各个细微结构，包括转向架底部的线缆、软管等；

在步骤s112中，建立列车转向架表面网格模型，为了对转向架积雪结冰开展精准分析，需要考虑列车转向架部位所有的结构，因此需要将列车转向架所有部件建立表面网格。网格的离散尺度可根据部件的大小尺寸具体考虑，具体的要求是不能失真。例如，在一个具体示例中，对诸如直径为5mm的线缆结构表面，网格尺寸保证为0.5mm；对于诸如空簧等曲面较大的部位，网格尺寸保证为1mm；为了控制网格规模，在尺寸较大的区域，如构架部位，这些部位较为平顺，网格尺寸可以控制在5mm；

在步骤s113中，可根据流动特点和几何结构规划网格的疏密，对曲率变化较大的部分和关键区域都进行网格加密，以满足此类问题计算对网格的要求，以保证模拟精度。由于要考虑冰雪粒子与转向架接触行为，并且捕捉空间的冰雪粒子运动轨迹及与空气运动特征，在冰雪粒子有可能运动到的转向架区域的体网格尺寸必须小于冰雪粒子的直径。如根据某地区冰雪粒子直径分布规律统计，将体网格尺寸设置在0.2mm，可以捕捉到最小的雪粒子的运行轨迹及状态。

在步骤s120中，设置模拟转向架区域的空气-冰雪粒子两相流的流场数学模型。转向架区域内流动的流体包括空气和夹杂在空气中的冰雪粒子。在本申请中，将空气视为连续相，而将冰雪粒子视为离散相，以此建立空气-冰雪粒子两相流模型。具体地，在一个实施例中，采用湍流模型来模拟空气流场，通过阻力效应函数和升力效应函数以及斯托克斯函数来模拟冰雪粒子与空气流场之间的力学作用和跟随行为，在该实施例中，步骤s120包括：

s121：设置模拟转向架区域的空气流场的湍流方程；

s122：设置冰雪粒子在空气中的阻力效应函数和冰雪粒子在空气中的升力效应函数；以及

s123：设置描述冰雪粒子在空气中的跟随行为的斯托克斯函数。

在步骤s121中，定义湍流方程，模拟转向架区域复杂的流场结构。例如，在一个实施例中，可选择κ-ω湍流方程，近壁面采取两方程y+模式。

在s122中，假设冰雪粒子类似于具有光滑表面的固体球形颗粒，冰雪粒子运动的方程就是机械的基本方程：

其中，是作用于冰雪粒子的任何种类的力，mp是冰雪粒子质量，是冰雪粒子加速度，因此据此可以得到冰雪粒子的阻力、升力函数。

在一个实施例中，冰雪粒子在空气中的阻力效应函数由公式(2)给出，其受力型式见图2；

其中是冰雪粒子在空气流场中受到的阻力，ρf是来流密度，s是单个冰雪粒子迎风面面积，是冰雪粒子与来流的相对速度，cd是单个冰雪粒子的阻力系数；

在一个实施例中，所述阻力效应函数中的阻力系数cd根据冰雪粒子的雷诺数rep及粒子的直径给出，其判断公式为冰雪粒子相对雷诺数为

其中是冰雪粒子与来流的相对速度，vf是来流的运动粘度，dp为冰雪粒子的直径。

相对雷诺数与冰雪粒子的阻力系数关系为：

rep≤1cd＝24/rep(4)

1000＜repcd＝0.44(6)

在一个实施例中，冰雪粒子在空气中的升力作用通过给出，其受力型式见图3，其中是冰雪粒子在空气流场中受到的升力，mp是冰雪粒子质量，是冰雪粒子与来流的相对速度，是冰雪粒子旋转速度，clm是冰雪粒子的升力系数，假设冰雪粒子类似于具有光滑表面的固体球形颗粒，依此clm可取0.33。

在步骤s123中，斯托克斯函数描述了冰雪粒子在空气流场中的行为，在一个实施例中，斯托克斯函数由函数(7)给出。

其中，mp是冰雪粒子质量，是冰雪粒子的速度，ρf是来流密度，s是单个冰雪粒子迎风面面积，是来流的速度，cd是单个冰雪粒子的阻力系数。

斯托克斯函数表征冰雪粒子在流场中惯性作用和扩散作用的比值，其值越小，冰雪粒子惯性越小，越容易随空气运动；反之，值越大，冰雪粒子随空气运动的跟随性越不明显。

前述斯托克斯函数可以等效为式(8),

解的型式可以写成:

其中，τp为冰雪颗粒的松弛时间。

冰雪粒子的动量方程可以写为:

通过以上方程可以描述冰雪粒子在空气中各种力学行为。

与现有技术相比，本申请的上述流场数学模型考虑了冰雪粒子在空气中的力学行为，特别是冰雪粒子在空气中阻力效应、升力效应和行为规律，从而提高了模型的准确性。

在步骤s130中，设置模拟冰雪粒子在壁面的堆积效应的冰雪粒子堆积效应模型。冰雪粒子堆积效应模型主要考虑冰雪粒子在空气中运行时，遇到转向架或者车体结构时，其会发生碰撞、反弹、越过等，需要重点关注冰雪粒子在构架上的堆积效应，图4是典型的粒子堆积效应效果图。

在一个实施例中，冰雪粒子堆积效应模型的表达形式为：

其中，该堆积效应模型考虑了空气动力学、机械和热影响对转向架上积雪堆积的影响，其通过三个无量纲的系数合成。堆积系数β¹²³为碰撞系数η1、粘附系数η2和吸积系数η3的乘积，其中碰撞系数η1考虑到了空气动力学效应、粘附系数η2考虑到了机械效应、而吸积系数η3考虑到了冰雪粒子的热效应。

其中，macc表示转向架上粘附堆积的积雪质量，minc表示积雪的输入量。而η1、η2，η3参数可由试验获取。

在一个实施例中，η1、η2，η3参数试验获取方法通过方程获得，方程形式为：

mimp＝minc·η1(12)

mstick＝minc·η1·η2(13)

macc＝minc·η1·η2η3(14)

其中，mimp为反弹积雪质量，mstick为粘附积雪质量，macc为最终堆积积雪质量。

研究表明，雪花堆积系数与外界温度有直接的关系，本申请通过试验，得到了在一定温度范围内积雪针对转向架材料的堆积系数，参见图5，在图5中，横轴t表示温度，纵轴β¹²³表示堆积系数。

与现有技术相比，本申请的模型考虑了冰雪粒子与转向架材料相关的堆积效应，从而提高了模型的准确度。

在步骤s140中，设置初始条件和边界条件。具体地，设置初始条件可包括设置列车的运行状态、设置冰雪粒子拉格朗日参数等等。设置列车的运行状态包括设置列车的初始运行速度、加速度、运行轨迹、环境温度等。设置冰雪粒子拉格朗日参数可模拟积雪量的输入，可以选择风洞输入量或者依据气象测量得到的真实环境降雪量；输入雪粒子湿度、粘度、密度等信息；其中冰雪粒子的这些物性参数可通过试验取得。设置初始条件和边界条件还可以包括设置入口处的冰雪粒子的粒径分布。在一个实施例中，将入口处的冰雪粒子的粒径分布设置为随机分布。具体地，冰雪粒子随机分布的初始半径认为其遵循对于χ²，其分布函数为式中，是按照积雪粒子目平均的半径，可通过对某地下雪样本进行采样获得。对于χ²分布，r与sauter平均半径的关系为而r32/3是作为输入量确定。

定义下雪的分布函数g(r)为：

按照概率密度g(r)随机地选择冰雪粒子半径，首先算出g(r)的累计概率，然后将h(r)转换为在区间(0，1)之间的均匀分布的随机数，

由于选取冰雪粒子样本为n，则带宽令x是区间(0，1)之间的随机数，则能够求出相应的数n，以满足：

于是相应的冰雪粒子为：

在实际当中，设置冰雪粒子随机分布的初始粒径时，可输入冰雪粒子半径样本参数，包括冰雪粒子半径大小，各个不同半径下粒子的数目，输入这些参数后，按照自动计算出冰雪粒子半径分布。

现有技术中在通常仅将冰雪粒子的半径视为均匀分布，而未考虑不同积雪粒子的粒子分布规律，而本申请的列车转向架积雪结冰分析方法考虑了不同积雪粒子的粒子分布规律，从而更加接近自然环境中的冰雪粒子，提高了分析的准确性。

在步骤s150中，基于流场数学模型和冰雪粒子堆积效应模型对冰雪粒子在空气中运动时在转向架区域的堆积情况进行数值模拟计算。在一个实施例中，采用数值模拟的方法对流场数学模型和冰雪粒子堆积效应模型进行求解，从而实现冰雪粒子在空气中的运动和在转向架区域的堆积情况的瞬态计算。可选择分离式求解器对所述流场数学模型和所述冰雪粒子堆积效应模型进行求解。在一个实施例中，步骤s150包括：

s151：通过湍流方程计算转向架区域的空气流场；

s152：通过阻力效应函数和升力效应函数计算冰雪粒子在空气流场中受到的阻力和升力；

s153：通过斯托克斯函数计算冰雪粒子的运动轨迹；

s154：通过堆积效应模型计算冰雪粒子在转向架区域堆积的雪花通量。

在步骤s160中，对数值模拟计算结果进行后处理，以分析转向架区域的积雪情况。在一个实施例中，步骤s160可包括：

s161：对每个子时间步的雪花通量求和，得到子时间步内积雪量；以及

s162：对计算时刻内的雪花通量求和，得到计算时刻内总的积雪量。

步骤s162包括：

s1621：计算不同部位每一计算时段内的积雪量，即选择车体或者转向架不同部位，对每一个时刻不同总类(尺寸、湿度、粘度的不同)的雪花通量求和，输出不同部位每一个时刻积雪量；

s1622：对每个时刻，不同部位积雪量积分，得到积雪总量。

在一个实施例中，步骤s160还可以包括显示积雪量云图，具体地，选择标量云图显示，可以选择每一个时刻积雪量，可以选择总计算时刻的积雪总量。通过积雪量云图可以直观地显示各个部位积雪情况，从而进行针对性的改进优化。

本申请利用概率分布函数模拟不同粒径雪粒子在空间分布规律；建立了冰雪粒子在空气中包括阻力、升力数学模型；利用斯托克斯函数描述了积雪粒子的流场中的行为，并确定了冰雪粒子放松时间参数解的型式；建立了积雪粒子堆积效应模型；并且确定了列车积雪结冰分析流程。本申请的列车转向架积雪结冰分析方法实现了对高速列车转向架区域积雪的高精度分析。

应该理解的是，上文所述的各个步骤或子步骤并不是必然按照顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。