空调列车运行时环境温度变化规律的研究

传统的列车空调负荷计算方法是将列车作为静物处理,它不能反映外部环境温度随时间和空间的不同而变化这一特点。本文综合考虑了列车运行时外部环境温度的动态变化,计算得到车厢内壁面的温度波,反映了列车运行时环境温度变化规律的影响,为今后列车空调动态负荷计算及列车空调机组实时运行调节提供了理论依据。     

列车空调室外综合温度场的确定与探讨

通过分析空气温度、太阳辐射、长波辐射、列车行驶速度等影响列车壁面综合温度的主要因素,建立铁路沿线通用综合温度场计算模型,给出了基于时变和域变的室外综合温度场。当列车静止时,列车外壁仅存在自然对流换热,因此受辐射影响剧烈,午间温度最高时可超过80℃;列车速度提高可以增强车壁的对流换热系数,进而减小辐射的影响,降低壁面综合温度。当列车以100 km.h-1运行时,车壁最高温度为45℃左右。因此,提高列车运行速度对列车节能是有利的。模型反映了列车运行时各壁面综合温度随列车时空变化而变化的规律,可方便地应用于列车空调的动态负荷计算、设计及运行控制。     

列车空调动态温度研究

本文确定了干线铁路列车空调标准天动态温度，提出了描述动态温度与时间和空间之间函数关系的数学模型及图表，并编制了相应的计算机程序。     

苏州轨道交通1号线列车空调系统高压故障分析及对策

目的：2019年苏州地铁1号线列车空调系统高压故障频发，导致可上线列车数的减少及乘客投诉的增加，需找出故障的原因，并制定相应的改进措施。方法：基于列车空调发生高压故障常见故障原因开展初步排查，排除了部分故障因素；结合2019年1号线发生的19次列车空调高压故障发生的时段、日期及地点，对空调机组故障时的热负荷、外部温度及列车运行环境等因素开展进一步分析。找到故障原因后，提出了列车空调系统的优化及改进措施。结果及结论：故障的直接原因是隧道内局部区域的空气对流不佳。隧道整体环境温度越高，空调系统压力升高至超过高压开关动作阈值所需的时间越短，发生高压故障的概率就越高。在综合考虑了可行性和经济性后，采用了优化空调控制逻辑、控制列车在存车线停留时空调的开启时长这2项对策。经过运营验证，这2项对策有效杜绝了1号线因局部位置失去列车运行气流造成的空调高压故障。     

昆明地铁列车混合新风模式的节能潜力分析

昆明地处亚热带地区,冬无严寒,夏无酷暑,这种特殊的气候使得地铁列车的车外温度在较长时间内低于车内设定温度,因此,可以依靠新风来代替空调达到制冷效果,进而节省空调的运行能耗.分析了混合新风模式的优点,并通过预测昆明制冷季节地铁列车空调的实时负荷来分析采用混合新风模式的空调节能潜力.     

提速对计算空调列车热负荷的影响

对列车提速对空调列车的热负荷的影响进行分析。通过对夏季热负荷的计算，得出了热负荷随速度变化的关系，并分析了热负荷随速度变化的规律。最后讨论了车体隔热结构不严密处的漏风对热负荷的影响。     

青藏线冬季车外采暖及空调计算温度模型及应用

在分析青藏线沿线气候条件的基础上，利用气候学的一些基本原理，用MATLAB软件建立了青藏线冬季车外采暖及空调计算温度模型，并提出了在青藏高原列车空调与采暖应注意的一些问题。     

铁路空调列车车厢环境改造研究

当前铁路空调列车仅以车内温度为主要控制对象,不能满足现代空调列车发展的需要。通过对铁路空调列车车内温度、空气质量的深入研究,提出了基于模糊数字PID的温控系统以及回风通风、湿度调节、负离子发生器为主体的空气质量控制系统的车厢环境整改方案。该方案以车内温度和空气质量为整体控制对象,弥补了现有空调列车控制所存在的不足,为改善列车车内环境、保证空调列车舒适性提供一种有效的新方法。     

25K型全列空调列车新风量调查报告

为适应国民经济发展和社会进步的要求 ,面对客运市场的激烈竞争 ,铁路运输部门投入了大量新型空调客车参与运营 ,而空调旅客列车内的环境应达到温度适宜、空气清洁的卫生要求。我们对成都铁路局所属的国产 2 5K型全列空调客车编组的T88 87次特快列车车厢内新风量进行了研究。在 2 0 0 1年春季 (4月 2 3日～ 4月 2 7日 )、夏季(7月 31日～ 8月 4日 )各取 1组列车 ,在列车的前、中、后部分别选择硬座、软卧、硬卧车厢各 1辆车厢内设置监测点。列车运行中每隔 4h采样和测定 1次 ,在规定的时间和区段测定。用密闭车厢内空气中的CO2 含量与新风…     

地铁区间隧道温度的预测模型研究

夏季过高的隧道温度会导致列车空调高压保护停机,因此地铁隧道的最高温度是关乎列车运行安全的重要因素。采用模拟方法,着重研究与隧道内部发热量相关的3个因素:乘客人数、车厢质量和列车制动回收系数;以及与土壤导热相关的2个因素:土壤导热系数和热容。通过多组正交实验,建立了基于以上5个因素的响应面曲线模型。此模型可提供对隧道最热月日最高温度均值的快速预测方法,从而在研究或设计中避免复杂费时的模拟工作。