Numerical research on two typical flow structures and aerodynamic drag characteristics of blunt-nosed trains
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to provide new insights into aerodynamic drag reduction for increasingly faster blunt-nosed trains, such as urban and freight trains. Specifically, this work investigates two distinctly different wake structures and associated aerodynamic drag of blunt-nosed trains. Design/methodology/approach Three typical cases of blunt-nosed trains with 1-, 2- and 3-m nose lengths are selected. The time-averaged and unsteady flow structures around the trains are analyzed using the improved delayed detached eddy simulation model and proper orthogonal decomposition method. Findings The simulation results indicate that for 2- and 3-m nose lengths, the flow separates at first and then reattaches to the slanted surface of the tail, with a pair of longitudinal vortices dominating the wake. In contrast, for the 1-m nose length case, the wake structure is characterized by complete separation, attributed to the larger curvature of the slanted tail surface. Consequently, the total time-averaged drag coefficient is reduced by 27.2% and 19.2% for the 1-m nose length case compared to the 2- and 3-m cases, respectively. Moreover, the predominant unsteady structures with Strouhal numbers St = 0.30 and St = 0.28 are detected in the near-wake of the 2- and 3-m nose length cases, respectively. These structures result from periodic vortex shedding at the lower slanted tail surface. In contrast, for the 1-m nose length case, the predominant unsteady structure with St = 0.19 is induced by the nearly periodic expansion and contraction of the upper bubbles. Originality/value Two distinctly different wake structures in blunt-nosed trains are identified. Unlike high-speed trains with longer, streamlined noses, for blunt-nosed trains, shorter nose lengths result in lower aerodynamic drag. Insights for reducing energy consumption in blunt-nosed trains are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».