《Cold Regions Science and Technology》：Similitude-scaled criterion for investigating the snow and ice accumulation in the bogie regions of high-speed train
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高速列车 bogie 区域雪冰积聚问题研究提出基于气动相似性的缩放准则，通过数值模拟验证仅缩放雪粒密度可有效保持沉积特性，缩放直径会导致质量显著下降，影响运动轨迹。对比三种缩放策略发现，仅密度缩放的平均沉积厚度偏差最小（0.8%），几何缩放会引入系统性误差（29.8%）。该准则为低成本实验和模拟提供理论支撑。
王家斌|胡家琛|刘超|高光军|西尼萨·克拉伊诺维奇
中南大学重型与高速电力机车国家重点实验室，中国长沙410075
摘要
在全尺寸风洞实验中研究高速列车转向架区域的积雪和结冰现象既昂贵又在技术上要求很高，因为受到设备限制。尽管缩放方法提供了更经济的替代方案，但在此背景下模拟雪粒子和冰粒子动力学的成熟理论框架仍然缺失。本研究提出了一种基于空气动力学相似性的雪粒子缩放准则。具体来说，当缩放前后粒子密度与直径的乘积之比与模型的几何缩放比一致时，它们的传输和沉积行为保持一致。通过将三种缩放策略与全尺寸基准案例进行比较，通过数值模拟验证了所提出的准则。进一步通过单相风洞实验和全尺寸雪冰风洞测试验证了数值方法的准确性。结果表明，仅缩放粒子密度最有效地保留了雪的局部运动和积聚分布特征。当仅缩放粒子直径时，粒子质量显著减少，这显著改变了粒子的运动轨迹。与基准案例相比，仅基于密度缩放、仅基于直径缩放以及结合两种缩放方法时，转向架齿轮箱的粒子积聚厚度平均变化分别为0.8%、29.8%和10.0%，电机分别为0.8%、28.9%和10.1%。这些发现表明，在仅缩放密度的同时保持原始粒子直径最能准确再现雪的积聚行为，从而支持对高速列车转向架区域雪冰现象的实验研究。
引言
在积雪环境中，高速列车与轨道之间的相对运动会产生显著的剪切力，并在车辆下方形成复杂的多尺度气流结构（Dong等人，2022；Dong等人，2025）。值得注意的是，领先车辆防撞结构下方的强烈压力波动会将雪粒子从轨道床上抬升到车辆底部的气流场中。这些粒子随后被高速底部气流带入转向架区域（Deuce等人，2019；Wang等人，2019；Gao等人，2019）。在转向架区域内，雪粒子经历复杂的运动和热力学过程，包括平流、分离、碰撞、粘附、积聚、融化和凝结。这些耦合过程导致转向架腔体和发热部件上积聚大量雪和冰。目前，中国、俄罗斯、瑞典、德国和日本等国家的高速列车都存在转向架区域积雪和结冰的问题（Kim等人，2015），如图1所示。
转向架部件上的大量积雪和冰会严重降低列车性能，影响乘客舒适度，并带来显著的安全风险。这种积聚可能导致轴载荷突然增加，加剧轮轨磨损，以及部件在脱落时可能造成的损坏（Loponen等人，2018；Quinn等人，2010）。转向架弹性悬挂系统的冻结会放大结构振动，从而影响运行稳定性并降低乘客乘坐体验。车辆高度控制阀上的冰层积聚可能会阻碍动态姿态调节，降低列车有效通过弯道的能力。制动系统的严重结冰可能导致制动失效，紧急停车距离延长，列车吞吐量减少，以及铁路能力下降。更重要的是，这些故障大大增加了追尾碰撞的风险，对高速铁路系统的安全运行构成严重威胁（Gao等人，2020）。到目前为止，主要铁路运营国家尚未实施有效的缓解策略，减速仍然是冬季运行期间确保运行安全的主要手段。
关于高速列车转向架区域积雪和冰的研究主要涉及全尺寸现场测试、冰雪风洞实验、两相流实验、单相流风洞测试和数值模拟。尽管全尺寸现场测试可以提供关于雪和冰积聚的实际情况，但由于技术限制，难以捕捉转向架区域详细的气流和雪粒子动力学，且涉及较高的运营成本。为了解决这些限制，中南大学开发了一个能够准确模拟实际运行条件下转向架区域雪和冰积聚的风洞测试平台。虽然这些风洞实验提供了有关流场分布和波动特性的宝贵数据，但它们无法追踪单个雪粒子的轨迹。此外，每个实验周期都需要大量的准备时间，包括6小时的冷却、4小时的吹雪和6小时的除冰和干燥，整个过程非常耗时且成本高昂。相比之下，单相流风洞测试可以准确捕捉转向架区域的气流分布，但它依赖于推断而非直接观察到的雪积聚特征（Wang等人，2018a；Wang等人，2018b）。
为了在受限的实验条件下研究转向架区域的雪和风动力学，全球研究人员越来越多地采用缩放的两相流风洞测试。例如，Allain等人（2014）使用TGV高速列车的1:2缩放模型在环境风洞中进行了低温风-雪实验。同样，Ji等人（2023）研究了EMU-320韩国高速列车2:3缩放模型转向架区域的雪传输和沉积。Zhao等人（2024a，2024b）在1:8缩放的列车模型上进行了低温测试，以获取关键转向架部件的雪沉积数据。尽管取得了这些进展，环境风洞测试仍然成本高昂，且许多铁路研究机构难以使用此类设施。因此，研究人员在常规风洞中在常温条件下进行了两相流实验来研究转向架区域的雪积聚。例如，Wang等人（2018b）使用1:4缩放的简化高速列车转向架进行了两相流风洞实验，测量了雪的运动轨迹和积聚模式。这些实验是在传统的开路风洞中进行的，其中使用锯末模拟雪粒子，蜂蜜作为粒子-表面粘附的替代物。高速摄影用于捕捉雪粒子的时空演变及其在关键转向架部件上的分布。尽管这些实验使用了具有相似物理特性的缩放模型和替代粒子（例如直径和密度），但实验观察结果与全尺寸转向架区域的实际雪行为仍存在差异。虽然这些方法大大降低了实验成本，并提供了关于转向架区域雪动力学的定性见解，但缺乏缩放理论限制了它们对实际条件的再现能力。这一限制是因为全尺寸粒子与缩小比例的几何形状相互作用可能无法充分捕捉实际的雪行为。此外，关于转向架区域雪和冰积聚的数值模拟经常使用缩放的转向架模型。Xie等人（2017）检查了1:2缩放转向架模型中的雪分布，采用了雪粒子的实际物理特性，并提出了一种流动控制结构来减轻雪积聚。Wang等人（2018b）进行了数值模拟，分析了1:2缩放转向架区域内的风-雪流动特性，并验证了偏转器在提高转向架抗雪性能方面的有效性。此外，随着计算资源的进步，全尺寸转向架几何形状在最近的数值模拟中变得越来越普遍。例如，Zhao等人（2024a）对八节高速列车的完整转向架进行了雪积聚的数值模拟。Wang等人（2024）验证了一种耦合数值方法的预测准确性——结合了非稳态雷诺平均纳维-斯托克斯（URANS）方程和离散相模型来模拟三节高速列车完整转向架上的雪积聚。尽管在缩小比例的转向架几何形状上使用全尺寸雪粒子进行的风-雪模拟可以降低计算成本，但与实际条件相比，雪的运动行为仍存在显著差异。
尽管正在进行研究，但目前尚未建立一种普遍接受的用于建模转向架区域雪和风动力学的缩放理论。因此，本研究提出了一种转向架区域雪和风动力学的缩放理论，以指导缩小比例的两相流风洞实验和数值模拟的设计。这种方法旨在降低测试和模拟的成本，提高效率，并为未来使用缩放转向架模型的抗雪积聚技术参数研究奠定理论基础。本文的其余部分组织如下：第2节介绍了控制转向架区域风-雪流动的缩放相似性规则的推导。第3节描述了几何模型、计算域和边界条件、网格生成、数值方法和验证过程。第4节展示了验证结果，并对发现进行了详细分析。
基于加速度一致性的缩放准则
在涉及单相气流的缩小比例风洞测试中，必须满足雷诺相似性准则以确保动态相似性。然而，在研究风-雪两相流时，定义适当的粒子运动相似性准则也是必不可少的，以便在真实环境条件下准确再现转向架区域的雪粒子行为。这种方法确保了缩放风洞实验能够可靠地模拟传输
控制方程
为了验证缩放准则，本文采用了计算流体动力学（CFD）商业软件Star CCM+进行数值模拟。基于非稳态雷诺平均纳维-斯托克斯（URANS）方程，选择了Realizable k-ε湍流模型并采用壁函数处理来模拟连续相（转向架区域内的流场）。连续性方程、动量方程、能量方程及相关参数的详细信息由John和Anderson（1995）提供。
转向架区域内的流动特性
图12展示了四种不同模拟情况下转向架区域内时间平均的顺流（u）、横流（v）和垂直（w）速度分量的比较。速度采样线的位置在图5中示出。如图所示，高速来流在列车前端上游以稳定的方式发展，所有四种情况下的速度分量在列车前缘附近表现出一致的分布。
结论
本研究提出了一种基于空气动力学相似性的雪粒子缩放准则，以解决高速列车转向架区域内的积雪和结冰问题。具体来说，当缩放前后粒子密度与直径的乘积之比与模型的几何缩放比一致时，粒子的传输和沉积行为保持一致。为了评估缩放准则的有效性，进行了三项数值模拟
CRediT作者贡献声明
王家斌：撰写——原始草案、软件、资源、项目管理、方法论、调查、资金获取、概念化。胡家琛：可视化、验证、软件、调查。刘超：撰写——审稿与编辑、可视化、验证、软件、方法论、调查、形式分析。高光军：监督、项目管理、方法论、调查、资金获取、概念化。西尼萨·克拉伊诺维奇：撰写——审稿与编辑
致谢
计算工作在中南大学的高性能计算中心完成。本文所述的研究得到了国家自然科学基金（资助编号：52202429）、国家自然科学基金-中国国家铁路集团有限公司铁路基础研究联合基金（资助编号：U2268217和湖南省自然科学基金（资助编号：2023JJ40747）的支持。
