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【研究前沿】使用耦合CFD-热调节方法的电动卡车自适应驾驶舱空气循环策略

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这篇文章是2024年发表在《International Journal of Heat and Mass Transfer》。       
随着电动汽车行业的快速发展,如何提高能源效率和乘坐舒适性成为了研究的重点。这篇文章通过耦合计算流体动力学(CFD)与热调节模型,研究了一种适应性驾驶舱空气循环策略,旨在减少电动卡车在低温环境下的能源消耗,同时保证驾驶舱内的热舒适性和空气质量。  
研究表明通过精确控制驾驶舱内的空气循环,可以在不牺牲乘坐舒适性的情况下显著降低电动卡车的能源消耗。这一发现对于提高电动车辆在低温环境下的性能和接受度具有重要意义。



1. 研究背景


   

 

电动车辆(EVs)的驾驶舱气候调节系统是其最大的辅助负载之一,直接影响到车辆的行驶范围。在欧洲联盟,重型车辆贡献了约25%的公路运输温室气体排放。电池电动汽车(BEVs)被视为减少公路车辆碳足迹的潜在低/零排放车辆。然而,低温环境对电动车辆的能源效率和行驶范围有显著影响,因此,优化驾驶舱气候调节系统(HVAC)至关重要。


2. 研究方法


   

 
文章究采用了耦合CFD与JOS-3热调节模型的方法,模拟了电动卡车驾驶舱内的空气流动、温度分布、湿度和CO2浓度。JOS-3模型用于估算皮肤温度和皮肤水分蒸发,而Berkeley舒适模型用于评估舒适指标。研究考虑了不同的车速、环境温度和相对湿度水平,共模拟了10种场景,并评估了有无提出的再循环策略。


3. 研究结果


   

 
研究结果显示,提出的适应性再循环策略能够在保持热舒适性的前提下,根据驾驶舱内的湿度和CO2浓度动态调整新鲜空气流量,从而实现能源节约。在所模拟的条件下,能源节省范围从9%到34%不等。





来源:CFD饭圈
汽车控制
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首次发布时间:2024-09-08
最近编辑:1月前
CFD饭圈
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