基于幅流风机的地铁列车乘员人体热舒适分析

何锋　刁雷　韦武　赵京

摘   要：为研究幅流风机在地铁列车中对乘员人体热舒适影响. 以应用新型幅流风机B型地铁车厢乘员为研究对象. 采用数值模拟加载Stolwijk人体生理温度调节模型结合气流不舒适指标、Berkeley热舒适评价模型对车厢乘员人体热舒适进行研究. 通过实验验证仿真模型准确性，分析了车厢空调送风温度为20 ℃时，加载幅流风机对乘员人体微环境和各指标的影响. 并对比分析了不同频率扰动场函数工况乘员各指標差异. 研究结果表明：幅流风机可提高车厢流场流速和均匀度，改善车厢内气流组织，优化人体微环境热流场. 加载幅流风机后，乘员整体热感觉降低了7.3%、热舒适升高了0.76%. 一定范围内，随着扰动频率的升高人体热舒适下降，最优扰动场函数频率为2.75次/min.

关键词：幅流风机;热舒适性;地铁车辆;车厢热流场

中图分类号：U461.1                       文献标志码：A

Thermal Comfort Analysis of Subway Train

Occupants Based on Disturbance-flow Fan

HE Feng1，DIAO Lei1，WEI Wu1，ZHAO Jing2

（1. Guizhou University，College of Mechanical Engineering，Guiyang 550025，China;

2. Guizhou Hanghang Technology Co.，Ltd.，Guiyang 550025，China）

Abstract： To study the influence of the disturbance-flow fan on the passengers' thermal comfort on the subway train， the new disturbance-flow fan type B subway car occupants was taken as the research object. The human body's physiological temperature regulation model with numerical simulation loading Stolwijk was used to study the cabin crew's human thermal comfort by combining the airflow discomfort index and Berkeley thermal comfort evaluation model. Experiments verified the accuracy of the simulation model. The influence of the loading disturbance-flow fan on the human body microenvironment and various indexes were analyzed when the air supply temperature of the air conditioner in the compartment was 20 ℃. The difference of occupant index in different frequency perturbation field was analyzed. The results show that the disturbance-flow fan can improve the flow velocity and uniformity and the air distribution in the compartment， and it can optimize the human microenvironment's heat flow field. After loading the disturbance-flow fan， the occupant's overall thermal sensation is decreased by 7.3%， and the thermal comfort is increased by 0.76%. Within a certain range， the human body's thermal comfort decreases as the disturbance frequency increases， and the optimal disturbance field function frequency is 2.75 times /min.

Key words：disturbance-flow fan;thermal comfort;railroad rolling stock;heat flow field of carriage

地铁列车乘员上下车频繁，内部环境复杂多变，车厢内部热环境不稳定且受空调送风及外部环境影响，使得车厢内乘员热感觉及热舒适发生改变. 康伟和李俊[1-2]研究发现风速动态化有利于改善热环境及节能. Mayer E[3]指出气体强度与对流换热系数关系. 由于气体脉流强度改变，皮肤温度产生脉动，冷感受器传输到大脑，产生吹风感[4]. 孙淑凤等人[5]对出风风速进行频谱分析 ，动态风的频谱与自然风的频谱非常相似.

幅流风机是一种产生周期扰动气流的送风系统设备. 近年来，随着国产幅流风机的自主研发[6]，幅流风机逐步应用在地铁列车，以改善车厢乘员人体热舒适. 2018年，赵楠[7]对不同送风温度，加载和未加载幅流风机为变量设计了不同工况及满载情况下加载幅流风机得到了车厢PMV分布云图，得出结论幅流风机可改善车厢气流，提高人体热舒适. 黄木生[8]提出自适应舒适标准-气流不舒适感，即ACS-DR准则，其较PMV-PPD 准则更适用于非均匀瞬态的温度场. 杨志刚[9]等人采用Berkeley热舒适评价模型对乘员热舒适状态进行了模拟，得到了各影响因素对人体热感觉及热舒适的影响.

目前人体热舒适性评价通常借用适用于稳态、均匀热环境的PMV-PPD评价法. 而地铁车厢环境复杂多变，呈现热环境高度不均匀，幅流风机产生的周期性扰动瞬态气流，因此PMV-PPD评价法应用在幅流风机的地铁车厢内不合适. Zhang等[10]基于非均匀和瞬态条件下人体实验测试，建立了局部热舒适、人体局部热感觉、整体热感觉与整体热舒适模型及人体热舒适预测模型. 目前鲜有该模型在轨道交通领域有加载幅流风机的情况下应用.

本文通过数值模拟运用瞬态评价模型分析有无加载幅流风机及不同频率扰动场函数动态工况对地铁乘员各项舒适性指标的影响. 从而解决地铁车厢热-流场沉闷，乘员热舒适性不佳的问题.

1   计算流体力学数值计算

1.1   人体热舒适性模型

根据黄木生[8]提出的气流引起的不舒适度，DR准则函数表达式如下：

DR=（34-ta）（v-0.05）0.62（0.37vTu+3.14）    （1）

式中：ta为乘员节段某点的温度（℃）;v为监测点的流速（m/s ）;Tu为局部湍流强度（%）;一般来说，对于地铁车厢内流速度较低，湍流强度Tu一般在3%～8%的范围内. 当v小于0.05 m/s时，取v = 0.05 m/s.

根据Berkeley[10]人体热舒适模型，局部热感覺指标回归公式如下：

式中：Wi为各部位影响权重.

整体热舒适与局部热不舒适相关，遵循以下两种规则. 规则1：除非规则2适用，否则整体热舒适度是两个最低局部热舒适度的平均值. 规则2：满足第二低的局部热舒适度指标数大于-2.5且对其热环境有一定的控制，热环境为瞬态，则整体热舒适度是两个最低指标和最大舒适度的平均值.

1.2   计算对象及模型

建立整车模型及人体模型如图1所示，车厢总长19.8 m，净高2.1 m，净宽2.8 m. 因车厢在长度特征方向上对称，以1/2车厢为计算对象，各风口均按实际尺寸及位置进行布置. 简化合并两侧若干送风口为单一长度送风口，用于送入新风;风口和幅流风机数量减半，顶部设回风口1个，顶部集中回风;送风方式为上送风上回风上下排风形式，如图2所示.

设置双轴幅流风机2台，单轴幅流风机1台，风机机组下方均设置回风口1个，置于出气栏栅下方;废排风口布置2个在地铁顶板，列车底部设置条缝型废排风口，采用上下排风形式. 设置半截车厢12人，无站立乘员，人体模型均为1.75 m，75 kg. 图中P1至P6表示乘员1至乘员6.

幅流风机是关键模拟部件，叶轮转动带动气流从回风口进入机组. 涡流两次贯穿叶轮，在风罩的辅助下形成较大流量流出，形成工作气流;风罩呈周期性动态摆动，出口气流形成动态气流进入车厢. 单轴幅流风机，叶轮长550 mm，双轴幅流风机是其两倍. 外径80 mm，内外径之比1/2. 幅流风机简化结构如图3，实物安装图如图4.

1.3   网格划分

通过STRA-CCM+进行几何清理及表面修复，生成增强质量的三角形面网格. 对风机叶轮、出口叶栅、风罩及人体表面生成棱柱层及细化网格10%至50%. 幅流风机出口栏栅下方采用interface连接地铁车厢，为保证出口涡流与地铁车厢进行动量、能量等交换连通，对interface网格细化20%. 网格类型选用多面体网格生成体网格，减少计算资源. 设置核心网格优化循环3次，质量阈值0.5. 尽可能保证在后续计算流体力学得到的热流场更加接近真实情况，保证其有效性及准确性. 地铁及幅流风机整体网格数量332万，如图5所示.

1.4   边界条件设置

模型计算为隐式非稳态，时间离散格式为二阶，时间步长为0.016 s. 计算车厢内受幅流风机扰动的影响，湍流模型选用Realizable k-ε，无太阳热辐射. 车厢内流属于低速受限流动，选用Boussinesq重力模型. 模型计算须计算风机，选用分离流模型. 分离能量选择AMG线性求解器采用V循环. 车厢内边界条件均按相关设计单位设计参数设置. 半截车厢进风量为4 000 m3/h，回风量2 350 m3/h，废排风量1 650 m3/h. 入口边界条件设置为质量流量入口，数值根据空气密度确定，入口温度20 ℃. 回风口设置为+y轴质量流量入口，经计算数值为0.193 2 kg/s. 顶部出口及列车底部出口边界条件根据废排风量设置为目标质量流量压力出口，压力值分别为50 Pa. 车厢对称面设置为对称边界.

车厢内乘员人体热调节模型均采用Stolwijk的人体生理温度调节模型，模型把人体分为头、躯干、右上臂、左上臂、右下臂、左下臂、右手、左手、右大腿、左大腿、右小腿、左小腿、右脚、左脚共14 个节段，每个节段分为核心层、皮肤层、肌肉层和脂肪层. TCM乘客设置根据实验所测设置. TCM边界设置相对湿度保持40%，外部对流列车参考车速75 km/h，外部总温度35 ℃，车身、车窗及车门设置为对流及热传递系数分别为2.4 W/（m2·K）、3.1 W/（m2·K）和4.6 W/（m2·K）.

幅流风机：设置叶轮转速1 420 r/min，摆动角度76°. 风机风罩扰动场函数如下：

式中：ω为风罩转速;f为扰动频率;t为时间.

2   结果与分析

2.1   CFD数值计算与实验结果对比

因在计算模型中各乘员身高体重、代谢水平及人体各部位设定温度均一致，故在某地铁车厢中选择乘员1的位置进行实测.  图6为实验测试与仿真结果温度对比云图. 实验云图中，背景环境温度为20 ℃，头部面部因戴口罩，躯干、大腿及脚部因着衣呈现较低温度，因此对这些部位进行单独测量. 各部位皮肤表面仿真温度及实验温度和温度差见表1. 可见，实验与仿真结果在温度云图及皮肤表面温度基本吻合.

2.2   加载幅流风机的影响

设置两组工况：1、（工况一）入口温度20 ℃，未加载幅流风机的静态工况计算;2、（工况二）入口温度20 ℃，加载幅流风机的动态工况计算. 根据人体温度边界层在人体各部位微环境下设置监测点，如图7所示. 监测其温度值及风速值.

人体微环境下的热流场与人体各部位进行热交换. 如图7所示，得出有无加载幅流风机6名乘员各部位平均温度、平均风速、最大温差和最大风速差对比图. 从图8（a）平均风速图，加载幅流风机人体头部、躯干、左手、右大腿等9个部位平均风速均高于未加载幅流风机. 由图8（b）最大风速差可以看出，加载幅流风机使得速度差变缓，很大程度上降低了最大风速差，从而人体微环境速度场更均匀，在人体各部位风速表现出集中的趋势，其中头部对人体影响权重较大，其速度场则均匀的分布在0.175 m/s附近. 由此得出幅流风机可提高流场流速和均匀度，改善车厢内气流组织的作用.

较高较均匀的速度场使得乘员人体微环境温度场得以降低. 从图8（a）可以看出加载幅流风机后乘员各部位微环境平均温度均有所降低. 较低的温度人体微环境与人体进行热交换，从而改善人体热舒适. 而由图8（b）未加载幅流风机乘员身体节段温差波动稍大，较大的身体节段温差引发气流不舒适性. 有无加载幅流风机对乘员微环境影响比较明显，其中躯干及头部处微环境影响较大.

人体各部位气流不舒适主要受微环境温度及流速的影响. 由图9可知，两工况DR值均小于20%，表示符合车厢乘员身体各部位符合乘员对气流的满意度. 乘员1在有无幅流风机两种工况和乘员4有无幅流风机两种工况气流不舒适指标，未加载幅流风机的乘员1和乘员4气流不舒适性均在大部分部位高于加载幅流风机的工况. 两种工况气流不舒适性最差的均为右手，左手也较差. 这是由于人体模型双手放置位置与实际人体位置有所偏差. 乘员1在加载幅流风机后，人体9个部位气流不舒适性得到降低，其中包括胸部躯干，左手，左上臂，右脚等;乘员4在加载幅流风机后，人体10个部位气流不舒适性得到降低，其中包括头部，胸部躯干，右大腿等. 这是由于幅流风机的扰动性使得人体周围微环境处于动态环境，气流扰动增强，换热能力提高. 而在加载风机后人体各部位气流不舒适指标没有得到全部降低，个别部位DR值有所增加. 这是因为随着在空间不断扩散，风机产生的风速衰减，幅流风机动态特征均有向着进口风单一动态特征转变趋势，最终交融于进口风.

在此基础上，选取两工况乘员1进行热感觉及热舒适分析. 图10为加载幅流风机与未加载幅流风机乘员1局部热感觉及热舒适对比. 从图中看出各局部热感觉除胸部躯干其余均为正值. 加载幅流风机后头部热感觉从2.393 9降至1.313 3，由暖和转变成微暖. 其次是右上臂、右下臂、左上臂局部热感觉降低，右手和右脚均有轻微降低. 这是由于幅流风机参与工作后，气流主要吹向头部及上肢部分，提高换热效率. 其余部位热感觉加载前后产生轻微变化. 加载风机后头部热舒适从比较不舒适转变成接近舒适的状态，这说明头部喜好低热感觉. 而脚部则相反，更偏好于温暖. 工况二中，右上臂、右下臂、右手、头部、左上臂、胸部躯干热舒适性指标大于工况一，其中头部的热舒适性指标差值最大. 两工况热舒适最差的均是小腿部分，且加载风机后小腿热舒适得以轻微改善. 而同样处于车厢底部脚部均为最舒适的部位，这是因为脚部偏好温暖的环境，车厢底部处于空调送风系统和幅流风机影响最小的位置，温度较高.

夏季整体热感觉偏热的情况下，幅流风机的扰动，加快人体大部分部位换热，降低热感觉以提高热舒适. 图11中，工况二整体热感觉低于工况一7.3%，整体热舒适上升0.76%. 这是由于头部及上肢部分对整体热感觉影响权重较大，加载风机后头部及上肢部分热感觉降低后，整体热感觉也随之降低，整体热舒适升高. 虽整体热舒适有所升高，而整体热舒适与局部不舒适相关，小腿部位未能充分受到风机扰动，处于车厢底部导致小腿部分热舒适指标没有得到明显改善.

2.3   不同扰动场函数频率的影响

机械风和自然风给人以不同感受的原因是谱特征上的区别. 保证平均风速较高条件下，改进机械风的送风感，达到自然风谱特征. 谱特征和涡旋的紊动频率相关. 人体对一定紊动频率范围的气流敏感. 因此存在最优风机扰动场函数调整最佳涡旋的紊动频率. 使得幅流风机产生的机械风谱特征达到自然风谱特征时气流不舒适指标、热感觉指标及热舒适指标最佳. 设置4组加载风机工况：1. 扰动场函数频率2.75次/min动态工况计算;2. 扰动场函数频率3.75次/min动态工况计算;3. 扰动场函数频率3.25次/min动态工况计算;4.扰动场函数频率4.25次/min动态工况计算.

如图12，在气流不舒适指标上不同频率扰动场函数下不同乘员均表现出变化趋势一致性. 这说明，不同乘员的整体微环境换热受到风机罩频率改变影响较小. 在局部部位上气流不舒适指标有所改变，其中当频率等于4.25次/min时，人体局部气流不舒适指标数值跳跃性较大，除乘员4以外，在左手、右手、左脚及右脚均表现出比较舒适的状态. 但其右大腿、右下臂等均表现出不舒适的状态. 这是由于风机扰动频率过高，使得气流变得较为不均匀，部分人体部位表现出不舒适的趋势. 因此较高频率扰动的风机扰动不可取，影响热感觉及热舒适性. 同时体现了人体局部部位气流感受偏好不同. 通过对比可发现，右上臂、右大腿、右小腿、左上臂、左下臂及左小腿更偏好低擾动频率，即2.75次/min和3.25次/min. 而右下臂、右手、右脚、左大腿、左手、左脚及胸部躯干更偏好高频率扰动，即3.75次/min和4.25次/min. 因此不同频率扰动场函数对人体气流不舒适性的影响视其部位而定.

如图13，乘员1局部热感觉除胸部躯干均为正值. 通过对比，随着扰动场函数频率的增大，右小腿、右小腿和左脚热感觉逐渐增大，右上臂、右大腿、右脚、左下臂、左大腿及左手呈现间歇增大. 这些部位受扰动场函数影响较大，其中左脚较为明显. 所有工况局部热舒适最差均为左、右小腿. 但其频率的改变对左、右小腿影响热感觉影响不大. 这是由于人体小腿处于车厢底部，扰动频率特征不断衰减.

图14中整体热感觉、热舒适指标随着频率的增大而增大，频率跨度越大影响越大. 4.25次/min的频率扰动场相对于2.75次/min整体热感觉增加了0.083 1. 2.75次/min的频率扰动场整体热舒适为 -2.010 25，4.25次/min的为-2.022 4. 可见扰动场频率的改变虽对人体热感觉及热舒适指标有着规律性影响，但影响效果在频率高差值时更为明显.

3   结   论

1）人体热感觉、热舒适性指标是多种因素综合作用的结果，包括温度、速度等. 人体表面微环境决定着人体换热环境，微环境更加均匀时人体换热效果更佳，气流不舒适指标越低.

2）加载幅流风机可增强车厢气流扰动，提高环境空气参数均匀，降低整体热感觉，提高整体热舒适. 其对于乘员头部热感觉指标降低，热舒适指标升高较为明显.

3）较高频率的扰动会使得车厢气流不稳定导致气流不舒适性指标增加. 在一定范围内，低频率机械风态更接近自然风，随着扰动场函数频率的增加，车厢乘员人体整体热感觉降低、整体热舒适升高.

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收稿日期：2020-08-20

基金项目：国家自然科学基金资助项目（52066004），National Natural Science Foundation of China（52066004）;贵州省科技计划项目（黔科合支撑[2019]2158号），Science and Technology Plan Project of Guizhou（Support for Sci. & Tech. Cooperation of Qian[2019]2158号）;贵州省高层次创新型人才培养项目（黔科合人才[2016]4033），High Level Innovative Talents Training Project of Guizhou（Sci. & Tech. Cooperation of Qian of Personnel[2016]4033）

作者简介：何锋（1963—），男，重庆人，贵州大学教授，硕士生导师

通信联系人，E-mail：diaolei0@126.com