不同编组位置车辆动态密封指数试验研究

孔繁冰，刘斌，霍文彪，夏玉涛

(1.中车唐山机车车辆有限公司，河北 唐山 063035；2.中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410075)

安全、快捷、舒适是现代高速列车追求的三大目标，但是随着列车运行速度的提升，高速列车受到的外部气动激扰愈发剧烈，尤其是当高速列车通过隧道或在隧道内交会时，由于隧道壁面对列车周围空气流动的限制和挤压，在隧道内形成了一系列压缩波和膨胀波，从而诱发了列车外部流场的压力瞬变[1]。同时，由于列车车体的不完全密封性，列车外部剧烈的瞬变压力会通过车体表面潜在的泄漏路径和空调通风系统等传入车厢内部，引起车厢内部压力短时明显波动。此压力波动作用在人耳鼓膜等结构上，会引起司乘人员耳闷、耳鸣、耳痛甚至耳膜破裂等耳感不适和医学安全健康问题[2-5]。国际上将上述问题归结为列车车辆密封性问题，为了探究高速列车密封特性，保证乘客舒适性，国内外围绕高速列车过隧道时车厢内部压力瞬变特征、车厢动态密封指数以及乘客舒适性等问题，展开了一系列相关研究。JOHNSON 等[6]较为系统地介绍了时间常数和当量泄漏面积模型的理论推导过程，给出了气密性良好条件下，两者静态值的转换关系，并完整地提出了动态时间常数的定义。王潇芹等[7]利用一维数值仿真方法得到高速列车过隧道及隧道内交会时车外的压力波动数据，基于车辆密封指数定义中的内外压传递关系，计算得到了车内压力变化，并分析了编组中车厢位置以及编组长度变化对车内外压力波变化的影响规律。张运良等[8]基于三维不可压非定常数值模拟得到高速列车隧道内等速交会的压力变化，依据内外压力线性传递模型得到了车厢内部压力变化规律。吴剑等[9-10]分别采用数值模拟研究了不同动态密封指数的城际列车和时速400 km 的高速列车通过不同净空面积隧道时的车外压力瞬变，同时依据动态密封指数概念计算得到了相应车厢内部压力瞬变特征参数，并对具有不同密封指数的列车以不同速度等级通过隧道时，满足乘客舒适性的隧道净空面积值给出参考建议。张芯茹等[11-12]以高速列车通过特定隧道时外部压力瞬变的一维仿真数据为基础，结合动态密封指数的定义得到相应车厢内部压力变化，进一步分析了隧道长度、列车运行速度和编组位置等对满足乘客舒适度的车厢动态密封指数阈值的影响规律。综上可以看出，目前围绕高速列车密封性的研究主要依据列车过隧道时车厢外部压力的数值仿真结果和动态密封指数相关模型函数，计算得到具有特定动态密封指数列车的内部压力特征参数。相比数值仿真，实车试验更能反映实际运营的高速列车密封特性，但受制于试验条件的限制，关于列车气密性实车试验的研究开展较少，虽然部分学者也展开了相关实车试验，但仅局限于利用试验数据分析高速列车通过隧道时车厢内外压力变化的相关特征参数，而结合高速列车气密性实车试验数据计算得到车厢实际动态密封指数，并进一步分析不同因素对车厢动态密封指数影响规律的研究很少[13-15]。因此，本文基于系列高速列车气密性实车试验，测得高速列车通过不同隧道时不同车厢内外压力变化数据，计算得到相应工况下各车厢动态密封指数，并进一步探究高速列车车厢编组位置对不同车厢动态密封指数的影响规律。本文研究结果将为系统掌握实际高速列车车厢动态密封指数在不同编组位置的分布情况奠定基础，并为后续提高列车气密性方案设计提供理论依据。

1 研究方法

1.1 实车试验概述

本研究试验线路选择隧道占比较大的武广线(长沙—广州段)，如图1 所示，试验所采用的车载测试系统由压力传感器、IMC 集成测控数采系统、GPS 及计算机等部分组成。各传感器将测得的车厢外部和内部瞬变压力信息经IMC 集成测控数采系统内的信号放大器放大、再由A/D 转换器转换为计算机可识别的信号后传输至计算机内进行存储、显示及后处理，同时采用GPS 系统确定标准时间以便于精准确定高速列车进出隧道的时间。除压力传感器外，测试系统的其他装置全部放于列车内进行数据采集和处理工作。

图1 实车试验动态压力测试系统Fig.1 Dynamic pressure test system for real vehicle test

考虑到高速列车通过隧道时引起的压力波具有波系复杂、变化剧烈等特征，因此为精确捕捉列车内外压力的瞬变信息，本文采用KULITE公司生产的高敏感度、高阈值的纽扣式压力传感器，其量程15 psi，灵敏度为9.69 mV/10 kPa。试验采样频率为1 000 Hz，滤波选用截止频率为100 Hz的低通滤波器，均符合国际标准要求，足够捕捉车厢内外的压力峰值和压力变化率等真实特征。本次试验测点布置在1 车、2 车和7 车，2 车和7 车测点位置完全相同，详细测点信息布置图如图2(a)所示。由于试验线路通过的隧道均为双线隧道，隧道对列车两侧的作用力对称性较弱，所以车外测点对称布置在车体两侧，即每节车在车体中部两侧墙对称布置2 个测点，3 节车共布置6 个测点。与车外测点位置相对应，如图2(b)所示，在每节车内部两侧墙布置2个测点，图中R1表示1车右侧内部测点，3节车共布置了6个内部压力测点。

图2 实车试验内外压测点布置图Fig.2 Layout diagram of internal and external measuring points in the real vehicle test

1.2 动态密封指数定义及计算方法

列车车厢内部乘客压力不适感的产生受车厢内部压力环境的直接影响，而车厢内部压力环境是由车厢外压力变化情况与车厢的密封性共同决定的。目前，在对运营列车车厢密封性进行衡量时所采用的指标主要是动态密封指数τdyn，其定义如方程(1)所示：

式中：ΔP(t)为t时刻车厢内外压差，可表述为,ΔP(t)=Pe-Pi，其中Pe和Pi分别为t时刻车厢外部压力和内部压力数值。因为在列车实际运营中外部压力Pe随时间是不断变化的，此时根据公式(1)定义计算得到车厢密封指数即为动态密封指数τdyn,而在列车室内静态泄露试验过程中，车厢外部压力Pe为大气压，可视为不随时间变化的常数，在这种情况下由式(1)计算所得到的密封指数即被称为“静态密封指数”。

根据车厢内外线性压力传递模型[8]，通过对此内外压力线性传递模型的微分方程进行积分和数值求解，最终可得到通过车厢外部压力数据和特定动态密封指数值来计算车厢内部压力的差分迭代公式(2)：

式中：Pe和Pi分别为t时刻车厢外部和内部压力值，Pe(t+Δt)和Pi(t+Δt)分别为(t+Δt)时刻车厢外部和内部压力值。Δt为一个较小的时间间隔，在本研究中实车试验数据采样时间步长为0.001 s。

目前测量动态密封指数有2种方法：1)通过现场测试列车车外、车内气压变化后计算得到；2) 通过室内泄漏试验计算列车静态密封指数，然后根据静态密封指数和动态密封指数之间的关系估算得到。本文采用第1 种方法，基于MATLAB平台开发的动态密封指数计算算法，通过室外压力换算得到车厢内部压力。所用到的动态密封指数算法包括以下主要步骤：

1) 算法程序根据压力数据初始特征自动生成一系列初始动态密封指数，之后依据实测外压数据和公式(2)自动生成相应的内压变化序列。

2) 采用动态时间规整(DTW)算法计算与各个初始动态密封指数相对应的内压序列与实测车厢内压数据之间的相似度距离指标。DTW 算法主要基于动态规划(Dynamic Programing,DP)的思想，其所涉及的具体原理如图3所示。

图3 动态时间规整(DTW)原理图Fig.3 Schematic diagram of DTW

将计算内压序列包含的所有点(简称帧)n=1～N都标注在二维直角坐标系的横轴上，将实车试验测得内压序列包含的所有点m=1～M标注到纵轴上，根据所有帧对应的整数坐标绘制相应的纵横线，最后能够得到相应的网格，网格包含的所有交叉点均为2 种信号所包含的各帧出现交叉的位置。算法运行期间对2组数据所包含的数据帧间存在的距离进行计算，得出帧匹配距离矩阵，并基于得到的矩阵寻找最佳路径，该路径距离的积累值如式(3)所示：

根据式(3)开展递推过程，能够到达(N,M)便找到了最优路径，且与D(N,M)相匹配的最佳路径对应的距离也是最短的。

3) 自动识别与实测内压序列相似度指标最高的，即DTW 距离最小的计算内压序列所对应的动态密封指数值，并将其确定为该车厢实际动态密封指数数值。同时，该动态密封指数计算算法能够根据实际研究需要确定动态密封指数的计算精度，本研究中动态密封指数精确到0.1。

2 动车组动态气密性分析

试验线路区段全长707 km，共有143 座隧道。车内外瞬变压力数据测试是动态气密性分析的基础工作，其中窑头岭隧道(1 067 m)的长度最接近时速300 km 下的最不利隧道长度(1 037 m)，本文选择该隧道内的测试数据分析不同车厢内外压力及动态密封指数的变化规律。

2.1 不同车厢内外压力变化

动车组以300 km/h 速度从长沙至广州方向通过窑头岭隧道时，1 车为头车、8 车为尾车，不同车厢车内、外压力变化时程曲线如图4 和图5 所示。由图4 可知，在膨胀波和压缩波的交替作用下，导致7 车车外具有最大负峰值，1 车具有最小负峰值。由图5可知，不同车厢车内压力随时间变化的趋势相同，在列车进入隧道后车厢内压力都出现短暂的小幅上升，然后开始下降，在下降过程中出现波动，最后列车驶出隧道时，车内压力出现小幅度上升。

图4 车外压力变化时程曲线Fig.4 Time history curves of external pressure changes

图5 车内压力变化时程曲线Fig.5 Time history curves of internal pressure changes

表1给出了不同车厢车内外压力最大幅值及车内压力1 s 和3 s 内压力变化幅值。由表1 可知，车外压力变化从头车到尾车有逐渐增加的趋势，而车内压力变化差异相对较小，但2车车厢内部压力变化相对其他车厢最小，压力变化幅值为189.38 Pa。3 s车内压力变化最大值和1 s压力变化最大值与车厢内部压力幅值变化规律相同，都在2车出现最小值，这可能与2号车厢的新风压力控制系统有关。

表1 不同车厢车内外压力最值及车内压力变化率Table 1 Maximum value of internal and external pressure and the change rate of internal pressure in different carriages

2.2 不同车厢动态密封指数

如图6～7所示，采用2.2节中介绍的动态密封指数方法得到1 车、2 车以及7 车的动态密封指数。从图6中可以看出，不同动态密封指数下换算的压力曲线在车内真实压力曲线(黑色曲线)上下两侧，动态密封指数越小，对应换算后的车内压力曲线波动越剧烈，整体走势更加陡峭；动态密封指数越大，对应换算后的车内压力曲线波动越微弱，整体变化趋势更加平缓。这也表明较大的动态密封指数能够对外压的剧烈波动起到明显的衰减作用，对车厢内部压力的影响也更小。图7为不同车厢动态密封指数计算过程得到的DTW 距离随着动态密封指数的变化曲线，其中各曲线中红点标记即为DTW 距离的最小值拐点，其所对应的动态密封指数值，即为反映实际列车的动态密封指数值。因此，根据图7中的动态密封指数计算结果，可以得到列车通过窑头岭隧道时1 车、2 车以及7 车的动态密封指数分别为52.2，66.6和91.4 s。

图6 不同车厢动态密封指数对比Fig.6 Comparison of dynamic airtightness indexes of different carriages

图7 DTW距离随密封指数变化曲线Fig.7 DTW distance with the change of the dynamic airtightness index

如表2所示，采用同样的动态密封指数计算分析方法对其他隧道的数据进行分析，得到列车通过不同长度隧道时不同车厢的动态密封指数。由表2 可知，6 组隧道试验中，每组试验中最小动态密封指数均出现于1 车(头车)，最大动态密封指数均出现于7 车(尾车)。由此可以看出车外压力峰峰值自车头向车尾呈现递增趋势，而车内压力峰峰值自车头向车尾呈现减小的趋势，从而动态气密性自车头向车尾增加，尾车车厢动态密封性表现更好。其原因可能与隧道内压力波的传递有关，隧道内主要为负压，第1次压力下降主要与尾车进入隧道引发的膨胀波有关，所以膨胀波对尾车外压的下降效果最强；膨胀波从尾车传递到头车后，逐渐减弱，头车对应的车外压力变化较小；由于车体密封性的作用，由车外传入车内的压力较小，不同车厢内的压力很容易受车内贯通和其他因素影响，不同车厢车内压力差异很小，从而导致尾车动态密封指数升高。

表2 不同隧道长度下不同车厢动态密封指数Table 2 Dynamic airtightness indexes of different carriages with different tunnel lengths

同时，由表2中的数据可以看出，虽然在不同长度隧道下，车厢动态密封指数自1 车至7 车均呈上升趋势。但是不同长度隧道内动态密封指数随车厢的增加趋势不尽相同，其中长583 m 隧道中7车较1 车动态密封指数上升最快，为103%，长2 203 m 隧道中7 车较1 车动态密封指数上升了86%，长3 520 m隧道中7车较1车动态密封指数上升了77%。这表明车厢动态密封指数随车厢编组位置的变化趋势不受隧道长度的影响，但变化幅度和变化率在一定程度上随隧道长度的变化而有所不同。

为了进一步验证不同车厢内的动态密封指数变化情况，选择同一隧道(窑头岭隧道)相反运行方式的测试结果进行分析，观察1 车(尾车)、2 车、7车的动态密封指数变化情况。通过计算得到列车通过窑头岭隧道时，7 车、2 车以及1 车车厢的动态密封指数分别为45.4，72.1 和71.9 s。试验结果表明最小动态密封指数均出现于靠近头车的7 车，最大动态密封指数均出现于靠近尾部的2 车或1 车(尾车)。测试数据结果再次验证了动态密封指数自车头向车尾呈现增大的趋势，靠近尾车的气密性更好。

3 结论及建议

1) 隧道中由于车外、车内压力波传递的综合作用，列车正向或反向运行，动态密封指数均从运行方向的头车到尾车逐渐增加，并在尾车或者尾车附近动态密封指数达到最大值。如列车正向通过窑头岭隧道时1 车、2 车以及7 车的动态密封指数分别为52.2，66.6和91.4 s。

2) 对目前已有跟踪数据分析发现，在车内变化率均满足标准要求的情况下，动态密封指数主要集中在30～90之间。

3) 动态密封指数除了跟车厢位置相关外，还与隧道长度、运行里程等因素相关。本文试验结果显示最不利隧道长度并不会发生最小动态密封指数。且随着隧道长度增加，从头车到尾车的动态密封性指数上升百分比逐渐减小，如583 m 隧道中7 车较1 车动态密封指数上升103%，2 203 m 隧道中上升86%，3 520 m隧道上升了77%。

为了更好地改善列车的动态密封性能，需要深入了解高速列车动态密封性的衰减过程，建议开展长期的多维度的高速列车气密性跟踪测试，从而对列车关键密封部件的设计方案和修程修制优化提供指导。