英语原文共 8 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
对皮卡车模型流场的空气动力学仿真和优化
摘要
为了优化皮卡车的空气动力学性能，使用了三维稳态的计算流体力学方法（CFD）对一皮卡车的周围空气流动进行仿真。对于CFD模型数据和实验做了比较。通过使用变形技术，代理模型和优化方法，空气阻力得以减小。有4个设计变量在变形中被用到：车厢高度，尾箱高度，离地间隙与尾箱长度。优化为单目标优化，目标是减小气动阻力系数（Cd值）。建立了一个响应面模型以减小优化的样本点数量，相应的仿真耗时也得以减少。结果显示设计变量之间并不是完全相互独立的，通过适当改变变量组合，皮卡车的Cd值可以得到有效减少。在本研究中，通过优化算法可使Cd值减小约9.7%。结果同样显示单个后挡板并不能总是对减小阻力有帮助。本文研究对象仅限于一辆已有的普通皮卡模型，其有大量的实验数据可以在各类出版物中获得。气动升力系数不属于本文研究范围。尽管近些年CFD分析中已经频繁使用到了优化方法，但很少有对于皮卡车的气动优化文献出版。这篇文章使用的方法效果显著同时效率较高，并且其结果显示皮卡车模型的气动阻力得到了明显减小。
介绍
空气动力学性能是整车性能的一个重要组成部分。例如，气动升力对于高速操纵稳定性有着显著的影响，而气动阻力对于燃油消耗率影响很大。今日，汽车的行驶速度与日俱增，尤其是在中国这种发展中国家，高速公路随着经济的快速增长迅速蔓延。每天有大量的汽车生产、上路。提高汽车设计中的空气动力学性能对于安全和节省燃油显得尤为重要。相比于轿车，皮卡车由于占汽车销量比重小，其空气动力学性能更少被考虑到。然而，皮卡车的生产量巨大，尤其是在北美，故而其空气动力学性能不应该被忽略。同时，皮卡车其尾箱的存在造成了较大的气流分离，使其阻力比普通轿车大。减小气动阻力对于皮卡车的燃油经济性至关重要。
为了提高气动性能，需要理解皮卡车的流场。尽管专注于研究皮卡车的研究人数不多，但仍然可以找到之前的皮卡车的流场数值模拟和实验数据。Al-Garni et al[1]进行了实验以研究皮卡车的外流场。试验在中等雷诺数下进行，并且其提供了大量可供对标用的实验数据。在车尾箱内存在着循环的回流，但是在后挡板后的对称平面内存在着直接的下降气流。Cooper[2]的研究发现在风洞测试中，某些皮卡车型的后挡板内侧的静压强比外侧小，这说明后挡板对于减小空气阻力是有利的。CFD同样在研究静态[3]和瞬态[3 4]的皮卡车流场模拟中使用到。由于过高的求解消耗和有限的求解资源限制，优化方法在车辆空气动力学仿真中并没有被广泛使用。随着计算速度的提升，更多关于空气动力学优化的研究也在展开[6 7 8]。然而，关于皮卡车流场的优化却很少在刊物上看到。
本论文的目的是研究几何变量变化时皮卡车的流场是如何随之变化的，由此气动阻力系数得以减小。优化需要在大量的模拟中进行。非稳态的模拟由于计算资源有限需要消耗大量的时间。另外，在之前的文献中稳态的模拟显示出良好的结果[3]。稳态雷诺平均方程法被用来模拟绕皮卡车的外流场。CFD分析的细节也同样被显现出来，并且其结果与现存的实验和数值结果相比较。通过实验设计（DOE）矩阵建立了一个响应面模型，且进行了多个CFD模拟。通过多岛遗传算法[16]及序列二次规划法（NLPQL）[12]进行非线性编程得到了最小的气动阻力系数Cd值。结果与CFD模拟结果进行比较，可以看到误差很小。整个利用CFD和优化方法减小气动阻力的方法被证明是有效的。
模拟方法
几何模型
在如今的研究中，原始的未变形的皮卡车模型长度为5.184米，宽度为1.94米，高度为1.786米，是实验中用到的模型的12倍大小[1]。模型的底部为平整的表面，不考虑冷却气流和侧后视镜。详细的皮卡车外形见图1.
图 1皮卡车模型外形尺寸
本文的CFD模拟的计算域为连续的。域的长度约为55米，皮卡前方长12.4米，后方长37.4米。皮卡模型后方有充足的距离以减小气流分离的影响。域的宽度为7米，高度为10.2米。皮卡模型关于其中心平面轴对称，模型只取其一半以节约每次模拟的迭代计算时间。未变形的原始模型的正投影面积为1.403m2。
建立CFD模拟
绕皮卡的三维外流场模拟由以有限体积法为基础的商用软件STAR-CCM 完成。流场模拟将求解稳态雷诺平均N-S方程。湍流模型采用了被证明对皮卡车模拟有效的k-epsilon可实现模型[3 13]。对流项为二阶精度。入口边界的速度为40m/s，湍流强度为0.02。相应的基于皮卡车长度的雷诺数为1.33times;107。出口流动被设置为压力为零的压力出口，出口离车身距离相当远（超过皮卡车长的7倍）。车身表面设置为非滑动边界条件。地面在模拟中设置为移动的，其速度与来流速度相同。墙边界使用了混合墙面功能。皮卡车的中间平面应用了对称面边界条件，其他的边界都设置成滑动墙面。
在我们的模拟中使用的是六面体网格，建立了三个块以增加车身附近的网格密度。三个网格的尺寸大小分别为32mm，64mm和128mm。车身的目标网格尺寸为8mm，允许的最小尺寸为2mm。在车身表面向内生成有5层边界层网格，第一层的高度为1mm。总的体网格数量大约为380万。边界层的状态为湍流，而y轴正方向的墙面上其值在30至200。对称面的网格状况见图2.
图 2 对称面的网格情况
一项对网格独立性的研究使用GCI（网格收敛指标）方法来验证模拟中使用的网格。其使用了三种不同尺寸的网格，网格数量分别为224万，383万和783万。网格独立性的研究结果列在表1中。精细网格的GCI值为0.1%，粗糙网格的GCI值为2.8%。很明显，精细网格由于其数量庞大增加了计算时间，但是Cd值却变化不大。考虑到优化将要进行一系列模拟，目前研究采用的是中等质量的网格。模拟仿真在高性能计算机集群进行，其包括32个2.4GHz的CPU，每个都有4G的RAM。
表 1 网格独立性研究结果
|
网格类型 |
Cd |
网格数 |
|
粗糙 |
0.3579 |
2244597 |
|
中等 |
0.3504 |
3832200 |
|
精细 |
0.35 |
7831142 |
|
理想 |
0.3446 |
infin; |
优化策略
当前研究的目标是通过几何变换找出最佳的皮卡车模型气动外形。为了达到这个目标，首先要定义设计变量。接着使用实验设计矩阵在面网格上表现设计变量的变化。对所有样本点进行CFD模拟以建立响应面模型。最后，通过数个优化技术的结合可以找出最小的Cd值。
设计变量
外形变化的四个设计变量依次是尾箱高度d1，离地间隙d2，车厢后部高度d3和尾箱长度d4。设计变量和变形所用的控制块的一部分见图3。使用商业化网格变形软件MESHWORKS进行面网格变形。考虑到真实的皮卡车几何外形有许多因素约束且通常不能改变太多。设计变量的上限值和下限值见表2，单位为米。
图 3 设计变量图示
表 2 设计变量变化范围
|
设计变量变化范围 |
d1 |
d2 |
d3 |
d4 |
|
最小值 |
-0.1 |
-0.05 |
-0.1 |
-0.2 |
|
最大值 |
0.1 |
0.05 |
0.1 |
0.2 |
实验设计
通过DOE（实验设计）生成不同的设计变量的组合。在Ha的研究中[10]，对四个设计变量使用了正交设计法来构建实验设计，研究变量的变化对皮卡车流场的影响。然而每个设计变量只有仅仅三个值。在目前的研究中，使用最优拉丁方的实验设计[11]来保证样本点均匀的分布在设计空间中。每个设计要素被平均分解并与其它要素相结合以生成实验设计矩阵。为了进一步说明，图4展示了一个包含两个设计要素、九个样本点的最优拉丁方实验设计矩阵。这两个参数X1和X2有相同的变化范围{0,8}，且每个参数有九个样本点意味着变化范围被平均划分为整数。接着两个参数被尽可能平均的在设计空间结合起来。在现在的研究中，设计空间内总共有24个样本点被创建。图5为DOE矩阵中的8个几何变化结果。
图 4两个变量共九个样本点的最优拉丁方设计
图 5 DOE中的8个几何变形结果
响应面模型
相比于其它工程问题如动态模拟，CFD通常更加消耗时间。通过直接搜寻几乎是不可能找到优化的途径的，因此使用代理模型这种基于样本点构成的超曲面显得很有必要。优化目标在这里是Cd值，其为设计变量的函数。超曲面由此函数表达。大多数代理模型可以被分为两类：插值模型和近似模型。插值模型使超曲面通过所有的样本点，而对于近似模型，超曲面并不一定通过样本点。在如今的研究中，采用的是近似模型中的响应面模型（RSM）。RSM使用低阶多项式来构建超曲面，以将Cd值的响应逼近设计变量。这里所用的多项式最高阶为三阶。
采用穷举搜索法以生成多项式的所有项，且仅选取其中的某几个项以减小残差平方和（RSS）。RSS是所有设计样本点的误差的平方和。
RSS=sum;ni=1(Cdi - Cdi)2
Cdi是CFD计算出的阻力系数值，Cdi则是响应面的近似值。在本研究中，n为24，RSS大约为7.84times;10-6，意味着均方根差为5.7times;10-4。图6表示的是响应面预估的Cd值和CFD模拟的值。横坐标是预估值，纵坐标为CFD计算的实际值。图中可以看出由于使用穷举搜索法使得响应面的误差很小。
图 6 气动阻力系数值（RSM预测vs CFD计算）
优化算法
使用iSIGHT软件，对响应面模型应用优化算法以找出最小阻力系数[15]。尽管本研究的问题为单目标优化，四个设计变量的关系仍然很复杂。响应面模型至少存在一个局部最小值或最大值。梯度基的优化算法尽管可以迅速实现优化，但却倾向于得到局部的极值。而多岛遗传算法虽可以避免此问题，但搜寻效率较低，尤其是接近优化结果时。在本研究中使用的是混合优化方法。首先使用多岛遗传算法[16]找到最优值附近的点，接着使用序列二次规划法（一种梯度基的优化算法）来找到最小阻力系数。搜索时间很明显可以得到减少。
结果与讨论
未变形模型的数值模拟结果
为了证明皮卡车的气动模拟是有效的，不仅CFD模拟的误差和响应面的误差要在合理的范围内，而且有必要对未变形模型的仿真进行验证。将几个重要的截面的速度和压力与雷诺数为288000时的实验数据比较。风洞试验与CFD模拟的边界层都为湍流。
图 7 车身上表面压力
原始皮卡车模型阻力系数为0.3504，比通用的实验结果0.353偏小[3]，对称面中车身上部的压力系数见图7。结果与实验数据契合的很好。皮卡车前部的压力系数CP与轿车的相似。压力系数在驻点处达到极值，然后在前引擎盖处减小为负值。接着又逐渐转变为正值在前风挡处达到极值。压力在风挡一直减小。在车顶前部有一局部最小值，接着沿着车顶回复。车尾箱底部的压力系数相比其他部位变化更平缓。总体来看，车身上表面对称面的压力值与试验值符合较好。
图8表示对称面上车厢后部的压力分布。CFD结果与试验值的差别很小，除了接近车厢顶部的区域。图9表示尾箱门出的压力分布。尽管CFD结果比试验要大，流场的模式缺相同。尾箱门内侧的压力比外侧要大，说明尾箱门的存在对减轻阻力是有帮助的。这与其他仿真和实验结果相符合[1 2 3]。
图 8 车厢后部的压力分布
图 9 尾箱门的压力分布
图10 是未变形皮卡模型CFD仿真的对称面的流线图。它与图11的实验结果[1]有着十分相似的流动规律。从车身上表面来的气流在尾箱中循环，在车厢附近形成了涡流。而在对称面尾箱门外存在着下降气流而不是回旋气流。
图 10 CFD结果的对称面流线图
图 11 实验结果的对称面流线图
设计变量变化的影响
阻力系数随着皮卡车几何模型的变化而变化。四个设计变量尾箱高度d1，离地间隙d2，车厢后部高度d3和尾箱长度d4的变化对Cd值有不同的影响，见图12和13。可以发现Cd值和设计变量之间的大多数关系并不
全文共9371字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[154843]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
