Расчетный метод определения потерь тепла воздушной среды при открытии дверей салона пассажирского транспортного средства

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Микроклимат салона автобуса имеет большое значение как с точки зрения безопасности, так и с точки зрения комфорта. Основными параметрами микроклимата являются температура, влажность, запыленность, загазованность воздуха, воздухообмен, температура элементов поверхностей салона и тепловое излучение.

Цель. В статье приведены результаты разработки расчетного метода определения потерь тепла воздушной среды салона автобуса c использованием математической модели и экспериментального метода.

Материалы и методы. Проведена оценка влияния различных особенностей топологии интерьера и экстерьера транспортного средства на потери тепла через двери. Оценка потерь тепла осуществлялась на базе программного комплекса ANSYS Fluent. Конечным результатом исследования является получение характеристик тепловых потерь как функции от времени. Для верификации полученных результатов был проведен натурный эксперимент.

Результаты. Представлена совокупность числовых значений и графических характеристик, дающая представление о тепловых потерях через открытые двери салона автобуса.

Заключение. Благодаря разработанному расчетному методу определения потерь тепла воздушной среды были получены числовые значения и графические характеристики количества и интенсивности потерь тепла от времени. Полученные результаты были верифицированы путем проведения эксперимента. Настоящее исследование показало, что теоретический расчет с помощью Ansys Fluent и натурный эксперимент имеют расхождение из-за высоких значений постоянной времени температурных датчиков. Для получения наиболее точных результатов необходимо проводить эксперимент с промежутком времени, превышающем постоянную времени.

Об авторах

Артём Ваникович Геворкян

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; Инжиниринговый центр им. им. А.А. Липгарта «Группы ГАЗ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: gevorkyan-99@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-9872-7931

студент кафедры «Колесные машины», лаборант

Россия, Москва; Москва

Иван Владимирович Прохоров

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; Инжиниринговый центр им. им. А.А. Липгарта «Группы ГАЗ»

Email: prokhoroviv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8843-4468
SPIN-код: 8611-4198

старший преподаватель кафедры «Колесные машины», техник

Россия, Москва; Москва

Дмитрий Олегович Бутарович

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; Инжиниринговый центр им. им. А.А. Липгарта «Группы ГАЗ»

Email: buta73@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4539-0463
SPIN-код: 2250-1713

канд. техн. наук, доцент кафедры «Колесные машины», генеральный директор

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Maxwell P., Durrani F., Eftekhari M. Investigating Heat Loss through Vestibule Doors for a Non-Residential Building // Sustainability in Environment. 2016. Vol. 1, N 1. P. 26–29. doi: 10.22158/se.v1n1p25
  2. Aksoy M.H., Yagmur S., Dogan S. CFD modelling of industrial air curtains with heating unit // EPJ Web of Conferences. 2019. Vol. 213, N 5. P. 2–5. doi: 10.1051/epjconf/201921302001
  3. Qi D., Goubran S., Wang L.(L.), Zmeureanu R. Parametric study of air curtain door aerodynamics performance based on experiments and numerical simulations // Building and Environment. 2018. Vol. 129. P. 65–73. doi: 10.1016/j.buildenv.2017.12.005
  4. Харитонов В.П. Фундаментальные уравнения механики жидкости и газа. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012.
  5. Бухмиров В.В. Тепломассообмен: уч. пособие. Иваново: ФГБОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина», 2014.
  6. Коркодинов Я.А. Обзор семейства k–ε моделей для моделирования турбулентности // Вестник ПНИПУ. Машиностроение, материаловедение. 2013. № 2. C. 5–16.
  7. Sosnowski M., Krzywanski J., Grabowska K., et al. Polyhedral meshing as an innovative approach to computational domain discretization of a cyclone in a fluidized bed CLC unit // EPJ Web of Conferences. 2017. Vol. 14, N 2. doi: 10.1051/ 71401027
  8. Sosnowski M., Krzywanski J., Grabowska K., et al. Polyhedral meshing in numerical analysis of conjugate heat transfer // EPJ Web of Conferences. 2018. Vol. 180, N 6. doi: 10.1051/epjconf/201818002096
  9. Разина А.П. Тепловая инерция датчиков температуры // Отраслевой научно-технический журнал «ИСУП». 2020. № 2(86). Дата обращения: 31.10.2022. Режим доступа: https://isup.ru/articles/16/15436/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Трехмерная модель объемов воздушных масс: a — воздушные среды салона автобуса и атмосферы; b — воздушная среда салона автобуса; с — воздушная среда атмосферы.

Скачать (211KB)
3. Рис. 2. Полиэдрическая сетка: a — изометрическая модель полиэдрической сетки; b — разрез полиэдрической сетки; c — разрез полиэдрической сетки в увеличенном масштабе.

4. Рис. 3. Экспериментальная установка.

Скачать (208KB)
5. Рис. 4. Расположение температурных датчиков.

Скачать (89KB)
6. Рис. 5. Результаты всех 6-ти измерений температуры датчиком на уровне высоты потолка.

Скачать (89KB)
7. Рис. 6. Результаты всех 6-ти измерений температуры датчиком на уровне высоты пассажирских сидений.

Скачать (89KB)
8. Рис. 7. Результаты всех 6-ти измерений температуры датчиком на уровне пола.

Скачать (87KB)
9. Рис. 8. Экспериментальная установка для определения тепловой постоянной времени: a — датчик температуры и ЭВМ; b —термокамера; c — датчик температуры после нагрева.

Скачать (273KB)
10. Рис. 9. Временная характеристика переходного процесса.

Скачать (64KB)
11. Рис. 10. График температуры от времени.

Скачать (71KB)
12. Рис. 11. Количества тепла от времени при температурах.

Скачать (57KB)
13. Рис. 12. Интенсивность потерь тепла при различных температурах окружающей среды.

Скачать (76KB)
14. Рис. 13. Контур температур салона автобуса при температуре окружающей среды +3°C: а — в поперечном направлении; b — в продольном направлении.

Скачать (113KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».