列车穿越隧道引发的空气动力学问题已成为制约列车提速与运行品质提升的重要瓶颈^[1-3]. 高速列车入隧时，车头产生的压缩波沿隧道以近音速传播，并在出口释放形成微气压波，引发“音爆”现象，对沿线环境产生不利影响^[4]. 与此同时，隧道内复杂的波系激扰会显著增加列车气动阻力、加剧车体振动，并可能导致隧道结构疲劳损伤^[5]；车厢内外压差的剧烈波动亦会影响乘客耳部舒适性，甚至引发健康风险^[6-8]. 因此，系统调控车–隧耦合气动效应、降低不利压力波已成超高速铁路车辆与基础设施协同设计的关键问题.

基于被动控制的隧道气动效应缓解研究可分为两类：列车外形优化与隧道结构改良. 前者通过延长车鼻长度、优化流线型设计有效削弱初始压缩波强度；后者借助缓冲结构延缓压力上升速率，显著降低出口微气压波幅值^[9-10]，通过泄压结构减弱压力波反射与累积效应^[11]. 相关研究基于数值模拟与实测手段，验证了多种缓冲及泄压结构在压力梯度抑制方面的有效性^[12-14]. 然而，被动措施依赖于初始设计，存在地形适应性差、改造难度大及工程成本高等不足，难以满足未来超高速铁路和既有线路提速改造的需求^[15]. 为了突破传统路径的局限，学界开始探索具有实时调节能力和高适应性的主动流动控制技术（active flow control, AFC），并将该技术逐步引入高速列车气动控制体系. 其中主动吹/吸气技术能够在复杂气动场中动态作用于边界层结构、减缓削弱流动分离，成为研究缓解车辆空气动力学效应的新兴方向^[16-17]. 该方法通过在车体特定位置设置吹气或吸气扰动源，在无需大幅改动结构的前提下改善周围气动环境^[18-20]. 已有研究表明，在车头与车尾布设狭缝并以10%运行速度进行吹气，可实现10.8%的气动阻力削减^[21]；Guo等^[22]将该策略拓展至横风条件下，显著抑制了车辆横向气动载荷波动. 在铁路隧道场景中，主动流动控制研究相对有限. Suzuki等^[23]的风洞试验发现，在车底靠近隧道壁面处实施水平吹气同样能够有效降低压缩波峰值与尾流强度. Chen等^[24]通过改变隧道壁面狭缝面积与喷射速度，研究了二者对初始压缩波的调控作用. 结果表明，合理匹配狭缝面积与喷射速度，可显著改善流场结构.

总体来看，现有主动控制研究多集中于300 km/h等级的明线及横风工况，针对600 km/h及以上超高速条件下隧道气动效应的主动调控机制与参数优化体系仍不完善. 尤其是在吹/吸模式、狭缝面积及布置位置等策略对列车气动响应的影响方面，缺乏系统性评估与定量分析. 本研究构建三维、非定常和可压缩流动数值模型，模拟600 km/h超高速列车穿越双线隧道过程，在不同吹/吸气控制模式及狭缝面积条件下，系统研究隧道气动响应的调控规律，通过分析车体周围流场结构与压力波传播特征的演化机理，揭示主动流动控制对隧道气动效应的影响机制. 研究的核心目标是削弱列车入隧瞬间的压力波源强度，降低瞬态压力梯度与车体表面压力幅值，为超高速铁路主动气动控制技术的参数优化与工程应用提供理论依据与设计参考.

如图1所示，鉴于国内尚无商用高速磁浮列车，且车-隧空气动力学问题受列车头型、阻塞比及车速影响较大，与承载方式关系较小，本研究选取流线性能良好的CRH380A列车作为研究模型，构建三车编组模型（头车、中车、尾车），设计运行速度为600 km/h. 列车高度H=3.7 m，宽度W=3.4 m，总长L_tr=21.08H，其中车头流线段长度为12 m. 模型中略去小尺度附属结构（如受电弓），以简化几何建模.

设计隧道为双线单洞结构，隧道截面积为100 m²，轨道中心距为5 m，隧道长度的选取依据文献[25]中关于最不利隧道长度L_tu,cr与最小隧道长度L_tu,min的定义：

(1)$ {L}_{\text{tu,cr}}\approx \frac{{L}_{\text{tr}}}{4}\frac{{c}}{u}\left(1+\frac{{c}}{u}\right),$

(2)$ {L}_{\text{tu,min}}\approx \frac{{L}_{\text{tr}}}{2}\frac{{c}}{u}\left(\frac{{c}+u}{{c}-u}\right)+\Delta L. $

式中：c为声速，取为340 m/s；u为列车速度，取为600 km/h，即166.66 m/s；ΔL为附加长度，取为200 m，作用是保证各压力波前有足够的时间间隔. 经计算，在本研究所用参数下，L_tu,cr=121 m、L_tu,min=432 m. 为了完整捕捉列车进入隧道后压缩波与膨胀波的传播、反射及摩擦效应的演化过程，最终将隧道长度取整为500 m. 列车流线型车头作为初始压力波的主要生成区，其瞬态流场特性对压力梯度形成具有决定性影响，对应压力波形中的直线上升段. 为此，在列车头尾部分别设置细长型狭缝，构建“前吸后吹”的主动控制路径：前部吸气经由车载泵与空调管道输送至车尾排出. 在固定的狭缝面积S=4 m²与吹吸速度v_SB=30 m/s条件下，设定3种控制模式进行对比：前吸后吹协同控制、仅前部吸气和仅尾部吹气. 进一步，在协同控制模式下，分别选取S=1、2、4 m²，系统评估面积变化对隧道气动响应的影响. 为了简化模拟过程，计算中假定吹/吸气系统全程开启，实际应用可采用分时触发策略以降低运行能耗. 如图2所示，隧道壁面共布设30个压力测点，左右对称分布，统一高度z=2.0 m；测点在靠近隧道进口区域适当加密，提高测点捕捉初始压缩波特征的性能.

如图3所示，计算域涵盖开敞外部区域与隧道内部环境. 外部区域采用2个半径为16H、长度为108H的半圆柱体，以有效消除边界干扰对流场的影响. 列车在初始时刻距隧道入口50 m（13.5H），沿隧道中心线左侧布置. 为了简化建模，省略轨道结构，将列车整体抬升0.2 m，以匹配实际车轨高度. 本研究聚焦压力波传播规律与主动控制作用机理，为了保证波系在出口处自然衰减，避免边界反射造成的数值失真，外部域前端、后端及顶部均设为压力远场边界^[26-28]，地面、隧道底板、壁面及列车表面均设为无滑移壁面. 计算域划分为随列车移动的滑移子域与固定静止子域，两者通过滑移交界面实现信息交换与计算耦合.

为了兼顾计算精度与效率，采用混合网格划分与渐变密度网格策略. 如图4所示，在滑移子域中，列车周围区域采用自适应四面体网格；远离列车区域采用拉伸棱柱网格. 远离列车的静止子域外形规整，整体采用结构化六面体网格离散. 进行网络局部加密，列车表面网格尺寸为0.1 m^[29]，关键部位（如车头与转向架）细化至0.05 m，狭缝区域进一步加密，最小单元尺寸为0.02 m，隧道内纵向网格间距0.5 m，周向最小间距0.3 m，控制最大间距不超过1.5 m. 研究表明壁面棱柱层对隧道压力波动的影响可忽略（<0.1%）^[30]，故本研究未在列车及隧道表面附加棱柱层以降低计算成本.

为了验证结果对网格分辨率的敏感性，在S=4 m²工况下构建3套网格（粗、中和细）模型，重点加密列车周边与隧道轴向区域的网格，各类网格的具体尺寸及单元总数如表1所示. 以细网格为参考基准，选取隧道洞壁典型测点（x=200 m）对气动压力p进行误差评估，结果如图5所示. 以细密度网格为基准，中网格和粗网格的隧道内压力相对误差分别为1.2%和2.9%，表明细密度网格在保证收敛性的同时具备较高精度，后续模拟统一采用中密度网格以兼顾计算效率与数值准确性.

考虑列车以600 km/h高速进入隧道引发的剧烈瞬态气流压缩，采用求解三维、可压缩和非定常雷诺时均纳维-斯托克斯（Reynolds-averaged Navier-Stokes, RANS）数值计算模型，结合重整化群（re-normalization group, RNG） k-ε湍流模型，基于有限体积法进行求解. 压力-速度耦合采用SIMPLE算法，梯度项采用最小二乘法，流动控制方程的对流与耗散项采用二阶精度离散格式，时间推进采用二阶隐式格式. 时间步长设为0.005 s，总模拟物理时长为4.0 s. 依据京沪高铁西渴马隧道现场试验参数^[31]验证数值模型的可靠性. 该隧道为单洞双线形式，全长1 005 m（不含缓冲结构），净空面积为100 m². 试验列车为CRH2C型8编组列车，运行速度为300 km/h. 如图6所示，数值模拟与试验测得的压力曲线在变化趋势、峰值位置及出现时刻上均吻合良好，压力波峰峰值误差不超过5.6%. 略高的负压预测值可能源于实测过程中列车运行速度的微小波动. 整体而言，所建数值模型具备较高的计算精度与可靠性，能够为后续主动控制工况的仿真分析提供有效支撑.

为了探究吹/吸速度的影响规律，在固定狭缝面积（S = 4 m²）的条件下，对比分析3种速度工况（v_SB=15、30、45 m/s）. 如图7所示，增大吹/吸速度能够显著抑制初始压缩波、膨胀波及列车通过引起的最大负压，降低二次反射波的强度，致使各关键压力节点峰值普遍下降. 典型测点的最大压力峰峰值均随吹/吸速度的增大呈现指数衰减趋势，衰减拟合规律分别为

(3)$ \Delta {p}_{\max }{}_{\text{,tr}}=12.667\exp\;(-0.006{v}_{\mathrm{SB}}), $

(4)$ \Delta {p}_{\max }{}_{\text{,tu}}=16.668\exp\;(-0.006{v}_{\mathrm{SB}}). $

结果表明更高的吹/吸气速度带来的减压效益逐渐趋于平缓. 权衡控制效果与系统能耗，选取v_SB=30 m/s作为后续研究的定量控制速度.

车载吹/吸气系统可采用分布式狭缝与集流结构，在列车前、后鼻端内设置集流室或分配箱，将气流分配至多组狭缝，便于制造、维护及噪声控制. 风机优先选用轴流型以满足大流量需求，必要时通过多级或串联离心风机提高压头，并按冗余原则布置（如头尾各4台额定功率均为45 kW的风机），以保证故障工况下的基本运行. 风机配备变频控制以实现流量调节与软启动，降低电网冲击并提高能效；鼻端结构改造须同时满足强度、气密性及防水过滤等安全要求. 车载主动吹/吸气系统的工程可行性尚待深入论证，能耗是影响其规模化应用的关键因素. 假设在车头与车尾各设置两处狭缝，单缝面积为4 m²，总吹/吸面积A=16 m²，吹/吸气速度v_SB =30 m/s，估算系统瞬时功率为

(5)$ P=\frac{1}{2\eta }\rho Av_{\mathrm{SB}}^{3}. $

式中：空气密度ρ=1.2 kg/m³，效率η=0.65~0.8. 代入参数得到P=324~400 kW. 考虑工程余量与瞬态峰值，建设计容量取为350 kW. 设定风机在列车进入隧道前5 s启动，完全驶出后关闭，总工作时长约9 s，据此估算单次运行能耗为3 150 kJ，且全线工作模式以间歇式秒级开启，相比整车牵引能耗（10⁸ J 量级），该系统附加能耗可忽略不计.

如图8所示为不同控制模式下列车典型测点的压力时程响应. 测点1位于头车前部，此处因迎面气流压缩产生显著正压峰值；测点19位于尾车后部，此处受活塞绕流与膨胀波叠加作用，出现强烈负压区；两测点之间的压差构成气动阻力的主要来源. 在单一控制模式下，仅尾吹可通过注入高速气流削弱初始膨胀波，缓解洞门附近的负压及由初始膨胀波反射引起的次生波动，从而降低负压峰值，但对车体正压改善有限；仅前吸则通过抽吸车头高压气体削弱气流冲击，降低压缩波的梯度与幅值. 单一控制模式在负压峰值上的差异较小，主要原因是初始膨胀波与反射膨胀波的压力下降效应相互抵消. 相比之下，前吸后吹的协同控制模式可在列车两端形成耦合调节：前吸有效平缓压力及其梯度增长，后吹增强尾部动量交换并抑制尾流涡脱，显著减小列车前后压差，整体气动性能得到明显提升，气动响应更为均衡与稳定.

进一步量化不同控制模式的缓解效果，列车表面及隧道壁面的压力峰峰值（Δp）分布如图9所示. 在无吹吸控制时，列车最大Δp=15.22 kPa，瞬态压力波动显著. 采用前吸和后吹这2种单一控制模式后，列车表面Δp平均降幅分别为7.86%和4.31%；前吸后吹协同控制使Δp平均降低18.98%，表现出最优综合性能. 隧道壁面Δp呈相似趋势，仅前吸、仅后吹和前吸后吹协同控制3种模式的平均降幅分别为8.97%、3.92%和18.48%. 综合分析可知，前吸后吹协同控制通过削弱压缩波与局部正压、抑制膨胀波与局部负压，从源头显著削弱压力波动与压差阻力，提升了车隧系统的气动稳定性与运行舒适性. 从压力波生成机理来看，列车进入隧道瞬间，车头迎面气流被急剧压缩，形成幅值较大的初始压缩波并沿隧道以近音速传播，幅值和梯度直接决定了后续压力波系的强度与分布. 前部吸气控制通过抽吸车头高压区气体，能够在源头削弱压缩波峰值并延缓上升速率，降低列车前部正压水平及隧道内压力梯度，减少整个压力链反应的初始能量输入. 相比之下，尾部吹气主要作用于列车车尾进入隧道时的尾部膨胀波，改善范围仅限于末端负压区，对已形成的前部高幅值压缩波几乎无补偿作用，因此整体压力峰峰值的降幅有限. 由此可见，单一前吸控制模式在削弱隧道气动波动方面优于单一后吹模式，原因在于直接作用于压力波源头能够对全程气动响应产生更显著的调节效果.

吹/吸气控制对列车载荷的改善主要通过间接途径实现，作用机理是削弱列车外部源头压力波动，引起车体表面压力和边界气动载荷的同步下降. 因此，在隧道通过过程中评估气动力响应对验证主动控制策略的有效性具有重要意义.

如图10所示为头车在隧道通行过程中的升力、阻力及侧向力随时间的变化，其中t_en与tₑₓ分别对应列车进入与驶出隧道的时刻. 列车入隧瞬间，外部开敞流场骤然变为封闭空间，引发轻微的侧向力脉冲. 隧道内，由于双线隧道列车偏置运行，左右两侧气流分布不均，导致压力场不对称并产生持续稳定的正侧向力. 列车驶出隧道时，流场边界条件再次突变，出口侧向力脉冲ΔF_y显著增强，表明出口边界突变存在更强的气动干扰. 在基准工况下，车头产生负升力，主要来源于上、下表面压力差与地面效应的共同作用. 施加吸气控制后，初始压缩波被有效削弱，头车负升力减弱，在t=0.3~1.0 s表现显著. 至t≈2.5 s，首次膨胀波反射抵达车体，基准工况下升力出现正向振荡，而主动吹/吸控制可通过强化尾部流动，抵消膨胀波的不利影响，增强升力稳定性. 阻力响应对压力波尤为敏感. 列车入隧瞬间，初始压缩波作用导致阻力急剧上升；至t≈0.8 s，尾车进入隧道引发膨胀波，使前后压差进一步增大，阻力随之再次升高. 随后的阻力波动主要源于压力波的多次反射扰动. 前吸后吹协同控制能够有效削弱上述阻力增长过程，降低峰值并抑制波动幅度，展现出良好的气动阻力调控效果.

如图11所示为不同控制模式下3节车厢的气动载荷对比. 结果表明，相较于基准工况，前吸后吹协同控制模式具有最优的减载效果. 该模式下，头车平均阻力降低约13%，头车侧向力峰峰值降低约22%，尾车的侧向力降低44%. 边界突变引发的车辆气激振动显著改善. 中间车由于远离吹吸气槽，各控制模式对其影响较小. 相比之下，单一前吸或后吹的控制模式对气动载荷的削减效果较不稳定. 综上，前吸后吹模式能够兼顾各车垂向与横向气动载荷，能显著优化隧道内列车各车厢气动载荷分布与运行稳定性，是本研究确定的最优主动控制策略.

如图12所示为不同狭缝面积条件下，列车及隧道表面的压力峰值分布. 隧道壁面最大压力分布总体较为均匀，中部略高，两端较低. 随着S增大，隧道壁面最大压力显著减小，减压效果明显. 图12(b)中，吸气与吹气对列车表面最大压力的影响主要集中在前后车头鼻锥处，狭缝周围影响最为明显. 放大视图进一步表明，随着S的增大，该区域最大压力略有下降. 就最小压力而言，S的增大显著缓解了列车与隧道的负压. 压力峰峰值Δp也随S增加而明显降低. 隧道壁面最大Δp位于x/L_tu=0.68，满足关系式：

(6)$ \Delta p=-0.73S+16.8. $

类似地，在列车前车鼻锥处也观察到相近趋势，关系式为

(7)$ \Delta p=-0.53S+12.8. $

当S从0增至4m²时，隧道壁面与列车表面的Δp分别降低了约17.4%和16.6%，进一步验证了吹吸气控制在削弱列车隧道耦合气动作用方面的有效性. 吹/吸气面积的增加对隧道瞬变压力的气动收益虽然是线性的，但是实际还需综合考虑车体结构强度的限制. 车头外壳为承载/气动关键部位，大面积开孔不仅影响结构完整性，还可能降低疲劳寿命与碰撞安全性，因此狭缝面积不能无限扩大，工程可实现性中必须考虑车载设备安装空间与结构强度约束.

如图13所示为隧道中点（x/L_tu=0.5）的压力时程曲线及其x-t传播路径曲线. 图14与图15分别为列车在z=1.0 m处进入、通过及离开隧道过程中的典型横截面流线与压力云图. 当t = 0.3 s，列车头部进入隧道，形成初始压缩波C1；至t = 1.04 s，C1传播至隧道中点，引发局部压力骤升. 增大狭缝面积可有效降低此处压力梯度与峰值，表明前部吸气能显著削弱压缩波强度. 图14（a）显示，在基准工况下，鼻锥前方与表面形成正压区R1与R2；吸气开启后，高压区面积明显缩小. 相较之下，负压区R3变化较小，但吸气使前方流线向鼻锥弯曲，扩大了干扰范围，局部负压略有上升. 当t=0.77 s，列车尾部进入隧道，形成膨胀波E1；至t=1.5 s，E1抵达隧道中点，引起压力骤降. t=1.8~2.3 s，列车前后通过该点，环向流动占主导，压力波动显著. 此时负压随S增大而减弱，源于膨胀波与吸/吹控制的“帘幕”效应共同缓解扰动. 后续压力波动主要来自波系C1反射膨胀波与E1反射压缩波在隧道出口的首次反射. 如图14（b）所示，当尾车进入隧道时，受车体尾部流线急剧扩张及膨胀波传播影响，尾部区域形成局部负压区，周围空气沿隧道壁面回流补气. 尾部吹气可有效减弱该负压，喷流扰动尾部剪切区形成的负压涡核V₁，推动其向后远离车体，并使涡核尺寸逐渐缩小. 隧道中段运行期间，活塞效应主导整体流动形态. 如图15所示，吹吸控制开启后，鼻锥前方高压区A明显减弱，鼻锥周围的弯曲流线抑制了后向气流；同时，尾部吹气将涡核V1推离车体，整体削弱了活塞驱动效应. B、C区域的负压随S增大而下降，与图13中负压峰值减小的趋势一致.

分析隧道内压力的时空演化规律，如图16所示为列车及隧道壁面典型测点的压力随时间变化及其梯度响应. 结果显示，列车表面正压主要由压缩波引起，并沿车体逐渐衰减；列车中后段在环向流作用下形成负压区域. 在t≈2.5 s，由马赫波反射引起的扰动使多个测点几乎同时出现负压峰值，且随着狭缝面积的增大，压力波动幅度明显减弱. 隧道壁面的压力变化受初始压缩波、列车通过及反射波的共同作用支配. 在入口处，压缩波尚未充分展开便受到列车干扰，形成短促且幅值较高的脉冲；中部波形发展较为完整，压力波动最为剧烈；出口处正压峰值明显衰减，压力梯度也有所降低. 随着S由0增至4 m²，隧道前、中、后段的压差峰值分别降低18.8%、16.9%和16.4%，验证了主动流动控制在抑制隧道压力波方面的显著效果.

如图17所示为列车头尾车进入隧道时，流线型车鼻部处的横向流线切片特征. 车鼻前部开启吸气后，随着S增大，负压区域扩大，局部气流被吸入狭缝并在两侧形成对称双涡结构，显著削弱了鼻锥及转向架下方的正压. 尾车鼻部吹气时，周围负压被明显削弱，两侧分别形成单涡泡结构，并随S增大而增强；吹流推动气流远离车体，有效缓解了膨胀波强度.

本文通过数值模拟研究了超高速列车隧道气动效应的主动流动控制策略，重点探讨了不同吹吸气模式及吹气面积的影响. 主要结论如下：1）前吸后吹协同控制兼具削弱压缩波和膨胀波的优势，整体性能优于单一前吸或单一后吹模式. 2）前吸控制能在车头源区显著降低压缩波幅值和梯度，减少初始能量输入，是改善隧道气动环境的关键环节. 3）尾吹控制通过抑制尾流涡结构与膨胀波，缓解负压区和尾部气动载荷波动，对提升流场稳定性具有重要作用，但整体压力缓解效果逊于同等条件下的单一前吸. 4）吹/吸气狭缝面积越大，压力波动削弱效果越显著，呈近似线性衰减规律. 当吹气面积从0增至4 m²时，列车与隧道压力峰峰值最大降幅分别为16.6%与17.4%. 主动吹/吸气控制策略能够突破传统被动措施的局限，为研究超高速列车隧道气动效应缓解问题提供切实可行的新路径. 本研究仍存在一定局限性：数值模型采用3节编组简化列车及单一隧道断面，未充分考虑实际超高速列车编组长度和隧道结构差异的影响；未计算结构开孔强度、气动噪声及系统可靠性等工程约束. 下一步将面向不同车速、车型、编组与隧道参数开展多因素研究，进一步优化狭缝位置、形状、面积、吹/吸速度及启停时序，建立以压力波、气动载荷、能耗和结构安全为约束的多目标优化方法.