大数据-算法-汽车队列行驶的气动特.pdf

标题中的“大数据-算法-汽车队列行驶的气动特性”揭示了研究的主题，即通过大数据分析和算法应用，探讨汽车在队列行驶时的空气动力学特性。这些特性对于优化汽车的能效、减少阻力以及提升自动驾驶和智能交通系统的性能至关重要。 描述中的“大数据-算法”表明研究采用了数据驱动的方法，利用大数据处理技术分析大量的车辆行驶数据，并通过算法模型来理解和预测汽车队列行驶时的气动行为。 从标签和部分内容来看，虽然没有具体的标签信息，但部分内容提到了研究的基础、方法、内容和章节概述，涵盖了数值模拟理论、风洞试验、外形影响、纵向间距效应以及汽车数目对气动特性的影响等方面。 研究基于三维不可压缩的Navier-Stokes方程和笛卡尔网格方案，采用有限体积法和k-e两方程湍流模型，对汽车队列行驶的外部流场进行数值模拟。这种数值模拟方法是解决复杂流动问题的常用工具，能够精确地模拟汽车行驶时的气流动态。 研究分析了车身外形对汽车尾流结构的影响，发现不同车型的尾流结构各有特点，但减阻机理一致。例如，阶背式、快背式和直背式车在队列行驶中的尾流结构有显著差异，影响着车辆的阻力系数。 接着，研究关注了汽车之间的纵向间距对气动特性的影响。随着间距减小，两车的阻力系数都会降低，且后车的阻力通常小于前车。这种现象对于提高车队的整体燃油经济性和降低空气阻力有重要意义。 此外，研究还探讨了汽车数量对队列行驶气动特性的影响，发现汽车数量增加到一定程度时，平均阻力系数会接近一个极限值，而位于队列中心的车辆阻力系数最低。这为优化车队配置提供了理论依据。 为了验证数值模拟的准确性，研究还进行了风洞试验，包括模型制作、风洞测试准则的设定，以及天平测力、压力分布、激光粒子测速和烟流法等多种试验方法，将实验结果与数值模拟进行对比，确保了研究的可靠性和实用性。 该研究深入探讨了汽车队列行驶的气动特性，结合大数据分析和先进算法，为汽车工程和智能交通系统的优化提供了理论支持和实践指导。