冷藏车仿真提效33%
该湍流模型在冷藏车气流与传热仿真中比SST k-ω模型收敛更快且精度相当，为冷藏车热管理优化提供高效数值工具。
Shiming, Liu · Qi, Deng · Yingsun, Sun · Ding, Puxian
Case Studies in Thermal Engineering 2025
BSL k-ω模型由于更大的湍流黏度收敛更快，相比SST k-ω减少计算成本33.1%，在不牺牲整体温度场预测精度的前提下显著缩短仿真周期。
将NITA方案与BSL k-ω结合，仿真时间可进一步压缩至原有迭代方案的61.3%（从690分钟降至约423分钟），大幅提升设计迭代效率。
BSL k-ω与SST k-ω均能准确预测整体温度场，与实验数据吻合良好，说明在冷藏车工况下选择BSL模型不会牺牲预测可靠性。