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Enregistrement W4404718115 · doi:10.1108/hff-06-2024-0454

Quantification analysis of high-speed train aerodynamics with geometric uncertainty of streamlined shape

2024· article· en· W4404718115 sur OpenAlexaff
Hongkang Liu, Qian Yu, Yongheng Li, Yichao Zhang, Kehui Peng, Zhiqiang Kong, Yatian Zhao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Methods for Heat &amp Fluid Flow · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsHigh speed trainComputer scienceAerospace engineeringEngineeringTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to get a better understanding of the impact of streamlined high-speed trains (HSTs) with geometric uncertainty on aerodynamic performance, as well as the identification of the key parameters responsible for this impact. To reveal the critical parameters, this study creates a methodology for evaluating the uncertainty and sensitivity of drag coefficient induced by design parameters of HST streamlined shapes. Design/methodology/approach Bézier curves are used to parameterize the streamlined shape of HSTs, and there are eight design parameters required to fit the streamlined shape, followed by a series of steady Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations. Combining the preparation work with the nonintrusive polynomial chaos method results in a workflow for uncertainty quantification and global sensitivity analysis. Based on this framework, this study quantifies the uncertainty of drag, pressure, surface friction coefficient and wake flow characteristics within the defined ranges of streamline shape parameters, as well as the contribution of each design parameter. Findings The results show that the change in drag reaches a maximum deviation of 15.37% from the baseline, and the impact on the tail car is more significant, with a deviation of up to 23.98%. The streamlined shape of the upper surface and the length of the pilot (The device is mounted on the front of a train’s locomotive and primarily serves to remove obstacles from the tracks, thereby preventing potential derailment.) are responsible for the dominant factors of the uncertainty in the drag for HSTs. Linear regression results show a significant quadratic polynomial relationship between the length of the pilot and the drag coefficient. The drag declines as the length of the pilot enlarges. By analyzing the case with the lowest drag, the positive pressure area in the front of pilot is greatly reduced, while the nose tip pressure of the tail is enhanced by altering the vortices in the wake. The counter-rotating vortex pair is significantly attenuated. Accordingly, exerts the impacts caused by geometric uncertainty can be found on the wake flow region, with pressure differences of up to 900 Pa. The parameters associated with the shape of the upper surface contribute significantly to the uncertainty in the core of the wake separation region. Originality/value The findings contribute to a better understanding of the impact of streamlined HSTs with geometric uncertainty on aerodynamic performance, as well as the identification of the key parameters responsible for this impact. Based on this study, future research could delve into the detailed design of critical areas in the streamlined shape of HSTs, as well as the direction of shape optimization to more precisely and efficiently reduce train aerodynamic drag under typical conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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