某輕卡外流場(chǎng)數(shù)值模擬與分析

某輕卡外流場(chǎng)數(shù)值模擬與分析

輕卡是指在車輛的車輛分類中，最大設(shè)計(jì)重量不超過3.5噸的車輛。為了提高中國(guó)輕卡的在世界上和競(jìng)爭(zhēng)力，有必要分析和改進(jìn)它的燃料經(jīng)濟(jì)、動(dòng)力性能、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、排放和噪聲。而對(duì)輕卡的外流場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化,既能減小其行駛空氣阻力,提高燃油經(jīng)濟(jì)性,使其在高速行駛時(shí)更加穩(wěn)定,又能減小其在高速行駛時(shí)的空氣噪聲,對(duì)提升產(chǎn)品質(zhì)量以及核心競(jìng)爭(zhēng)力有著重要意義。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于輕型卡車外流場(chǎng)優(yōu)化的研究較少,一方面是由于對(duì)于輕卡外流場(chǎng)優(yōu)化的不重視,另一方面也是因?yàn)檩p卡駕駛室流場(chǎng)與尾箱流場(chǎng)相互作用,導(dǎo)致其周圍流場(chǎng)分布十分復(fù)雜,研究難度較大。近年來(lái)計(jì)算流體力學(xué)(CFD)已廣泛應(yīng)用于汽車外流場(chǎng)的模擬研究,其相對(duì)于傳統(tǒng)的風(fēng)洞試驗(yàn)研究方法,更為快速、經(jīng)濟(jì),并且在準(zhǔn)確性上也能得到保證。文獻(xiàn)對(duì)某皮卡車進(jìn)行了數(shù)值模擬,得到了車身外流場(chǎng)結(jié)構(gòu)、車身表面壓力、車身尾流的速度分布等數(shù)據(jù);文獻(xiàn)對(duì)商用車的多種減阻方式進(jìn)行了分析比較,對(duì)各種影響因素進(jìn)行了深入的探討;文獻(xiàn)對(duì)圓頂車廂運(yùn)輸車進(jìn)行外流場(chǎng)的數(shù)值模擬,通過對(duì)模型的表面壓力和流場(chǎng)特性的分析,研究其氣動(dòng)阻力產(chǎn)生的主要原因,以優(yōu)化導(dǎo)流罩形狀;文獻(xiàn)采用CFD進(jìn)行皮卡車的外流場(chǎng)模擬,得到了車身表面壓力分布、尾流典型剖面流速值和尾流流場(chǎng)結(jié)構(gòu),數(shù)值模擬結(jié)果與風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果吻合較好;文獻(xiàn)通過試驗(yàn)和計(jì)算研究了集裝箱貨車加裝井字型格柵前后對(duì)阻力系數(shù)的影響;文獻(xiàn)分別采用Spalart-Allmaras模型、標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型、RNGk-ε模型和雷諾應(yīng)力模型對(duì)汽車外部復(fù)雜旋渦繞流進(jìn)行了數(shù)值模擬。本文以計(jì)算流體力學(xué)為基礎(chǔ),使用流體數(shù)值模擬軟件STAR-CCM+對(duì)某輕型卡車空氣動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行數(shù)值模擬,研究其外部流場(chǎng)結(jié)構(gòu),重點(diǎn)考察后部貨箱高出駕駛室部分的流場(chǎng)狀況。分析加裝井字形格柵對(duì)整車氣動(dòng)阻力的影響,并應(yīng)用優(yōu)化軟件Isight對(duì)格柵的造型參數(shù)進(jìn)行科學(xué)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析,采用拉丁超立方抽樣的方法選擇樣本點(diǎn),依此建立二階響應(yīng)面模型,使用混合整型優(yōu)化法對(duì)格柵造型進(jìn)行優(yōu)化,以盡可能減小整車氣動(dòng)阻力。1原始模型的模擬1.1模型的簡(jiǎn)化與劃分,把面網(wǎng)格直接打造成計(jì)算的模型面該輕卡的三維模型數(shù)據(jù)來(lái)自實(shí)車測(cè)量,采用CATIA軟件建立三維CAD模型。在保證計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確可靠的前提下,為了節(jié)約計(jì)算成本,對(duì)車身進(jìn)行了簡(jiǎn)化。本文主要探討的是后車廂對(duì)整車空氣動(dòng)力性的影響,故忽略了前駕駛艙后視鏡、門把手等外凸裝置,以簡(jiǎn)單曲面代替,其余對(duì)計(jì)算結(jié)果有較大影響的部位則盡可能保留下來(lái)。簡(jiǎn)化處理后的模型如圖1所示。將CAD模型導(dǎo)入Hypermesh中進(jìn)行簡(jiǎn)化并劃分面網(wǎng)格,將面網(wǎng)格導(dǎo)入STAR-CCM+中劃分體網(wǎng)格。計(jì)算區(qū)域如圖2所示,為保證計(jì)算的準(zhǔn)確性,使汽車周圍氣流得以充分發(fā)展,計(jì)算域?yàn)槟Ｐ颓胺?倍模型長(zhǎng),后方為7倍模型長(zhǎng),高為5倍模型高,寬為5倍模型寬。模型表面附近生成5層網(wǎng)格以計(jì)算附面層的影響,其余區(qū)域使用四面體網(wǎng)格,網(wǎng)格總數(shù)為5694786,計(jì)算精度滿足條件。模型劃分網(wǎng)格后如圖3所示。1.2算法的基本思想(1)計(jì)算參數(shù)設(shè)置。本文仿真計(jì)算采用RealizableK-epsilon湍流模型,空間離散采用二階迎風(fēng)差分格式,迭代方式選用Simple算法。(2)邊界條件設(shè)置。邊界條件如下:計(jì)算域入口條件為速度入口,空氣流速為80km/h;計(jì)算域出口為壓力出口;計(jì)算域兩側(cè)及上方壁面為滑移壁面;計(jì)算域地面為移動(dòng)壁面;模型外表面為固定壁面。1.3氣動(dòng)阻力分析圖4所示為輕卡車身表面壓力分布。由圖4可知,汽車以80km/h的速度行駛時(shí),在正前方的氣流直接作用下,在汽車前臉、車輪和車軸正面以及后車廂高出駕駛室部分處形成正面的正壓區(qū)。由圖4還可知,車體兩側(cè)和后部大部分均為負(fù)壓,其和正面的正壓區(qū)形成壓差,造成壓差阻力,此也是汽車行駛過程中空氣阻力的主要來(lái)源。汽車表面風(fēng)速如圖5所示。由圖5可知,總體而言,由于車身底部比較復(fù)雜,而車身上表面相對(duì)而言比較平滑,故車底氣流流速較慢,車身上表面氣流流速較快。在細(xì)節(jié)處,由前臉到車門的過渡區(qū),以及前擋風(fēng)玻璃到車頂?shù)倪^渡區(qū),氣流流速較大,在這些過渡區(qū)域產(chǎn)生了氣流分離和再附著,這也是氣動(dòng)阻力產(chǎn)生的重要來(lái)源。圖6所示為對(duì)稱面上氣流矢量圖。由圖6可知,前方氣流首先遇到汽車前臉,受到阻礙后,迫使其向汽車上部和車底部分流。上部氣流基本沿著發(fā)動(dòng)機(jī)蓋和前擋風(fēng)玻璃進(jìn)行流動(dòng),流動(dòng)至前擋風(fēng)玻璃頂部時(shí)氣流分離,由于后部貨箱高出駕駛艙且與駕駛艙有一定間隙,一部分氣流向下進(jìn)入間隙并向車廂兩側(cè)分流,另一部分流向貨廂上部,受到阻礙后再次分離,并在貨箱上部形成渦旋。車底氣流與沿車廂上部流動(dòng)的氣流在車尾匯合,形成一個(gè)較大的渦旋后,匯入尾流。通過計(jì)算,此輕卡模型的氣動(dòng)阻力系數(shù)為0.6061。由上述分析可知,車廂高出駕駛艙部分阻礙了氣流順暢地向后方流動(dòng),使氣流發(fā)生分離,極大地增加了風(fēng)阻。為了減小這部分風(fēng)阻,在貨車設(shè)計(jì)時(shí)往往會(huì)加上一些裝置以減小風(fēng)阻系數(shù),常見的如導(dǎo)流罩和井字形格柵。在保證使用設(shè)計(jì)要求的情況下,應(yīng)進(jìn)行合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),對(duì)不同減阻裝置的設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),找出各個(gè)參數(shù)的最佳數(shù)值,使得該輕卡的氣動(dòng)阻力系數(shù)最小。2井型鋼格柵充對(duì)模型加裝井字形格柵,如圖7所示。保持各部位網(wǎng)格大小不變,計(jì)算參數(shù)設(shè)置不變,對(duì)加裝井字形格柵后模型進(jìn)行外流場(chǎng)計(jì)算。加裝井字形格柵后車身表面壓力分布圖如圖8所示。由圖8可知,在加裝井字形格柵之后,正向壓力區(qū)域明顯變小,尤其是貨箱高出駕駛艙部分中間位置由正壓變?yōu)樨?fù)壓,這無(wú)疑會(huì)減小前后壓差阻力,從而減小整車氣動(dòng)阻力系數(shù)。加裝井字形格柵后車身風(fēng)速分布圖如圖9所示。由圖9a可知,由于加裝了井字形格柵,使得貨艙高出部分中間位置風(fēng)速較低,而格柵兩邊出現(xiàn)了2個(gè)高風(fēng)速區(qū)。即在格柵的作用下,改變了貨廂迎風(fēng)部位周圍的氣流導(dǎo)向。由圖9b對(duì)稱面風(fēng)速分布可知,與加裝格柵之前相比,在格柵位置形成了一個(gè)低風(fēng)速區(qū),使得基本上沒有發(fā)生第2次氣流分離,氣流較平滑地流經(jīng)貨箱向后部流動(dòng)。究其原因,氣流在流經(jīng)格柵處時(shí)會(huì)在格柵中央進(jìn)行堆積,對(duì)氣流進(jìn)行整流,起到了類似于導(dǎo)流罩的作用,改變了分離氣流的再附著點(diǎn),使氣流較好地附著在箱體表面,從而減小氣動(dòng)阻力。3不同的格柵造型對(duì)減阻效果的影響井字形格柵可有效降低汽車行駛阻力系數(shù),但不同的格柵造型對(duì)減阻效果有著很大的影響。因此,應(yīng)對(duì)格柵進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),合理設(shè)置造型參數(shù),以達(dá)到最好的減阻效果。3.1液壓系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)井字形格柵一般呈對(duì)稱設(shè)計(jì),其設(shè)計(jì)參數(shù)主要為:豎條格柵與中間對(duì)稱面的距離、2條橫條格柵之間的距離。應(yīng)對(duì)這2個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),使整車氣動(dòng)阻力降至最低。圖10所示為格柵安裝位置示意圖。3.1.1試驗(yàn)因素的選擇試驗(yàn)因子即進(jìn)行試驗(yàn)的變量。選取豎條格柵與中間對(duì)稱面距離為因子X1,2條橫條格柵之間的距離為因子X2,如圖11所示。3.1.2目標(biāo)函數(shù)的選擇目標(biāo)函數(shù)即要得到的最優(yōu)目標(biāo)結(jié)果,本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是使整車空氣阻力系數(shù)最小,則目標(biāo)函數(shù)Y即是整車空氣阻力系數(shù)。3.2樣本點(diǎn)數(shù)目的確定確定了試驗(yàn)因子和目標(biāo)函數(shù)后,需要采集樣本數(shù)據(jù)以建立響應(yīng)面模型。樣本點(diǎn)的數(shù)目與試驗(yàn)的精確程度和復(fù)雜程度緊密相關(guān),數(shù)目太多會(huì)導(dǎo)致計(jì)算繁雜,代價(jià)太大,太少會(huì)導(dǎo)致建立的響應(yīng)面模型不精確。因此,需要選擇一種高效、快速、經(jīng)濟(jì)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。3.2.1試驗(yàn)次數(shù)的確定拉丁超立方設(shè)計(jì)方法(Latinhypercubedesign,簡(jiǎn)稱LHS)是一種受約束的均勻的抽樣法,即假設(shè)K維隨機(jī)變量X的各個(gè)元素的概率分布函數(shù)為Fi(i=1,2,…,K)。向量X的各元素相互獨(dú)立,每個(gè)元素進(jìn)行N次抽樣,Xjk為第k(k=1,2,…,K)個(gè)元素的第j(j=1,2,…,N)次抽樣的值,定義N×P維矩陣P。P的每一列由數(shù)列{1,2,…,N}中各元素的隨機(jī)排列組成。令隨機(jī)變量ξjk服從區(qū)間[0,1]上的均勻分布,則抽樣后得到的結(jié)果為:Xjk=Fk-1[(pjk-1+ξjk)/N],其中,Pjk為N×K維矩陣P的j行k列元素。拉丁超立方設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)如下:(1)有效的空間填充能力,拉丁超立方設(shè)計(jì)試驗(yàn)次數(shù)=水平數(shù)≥因子數(shù)+1,大大減少了試驗(yàn)次數(shù);(2)擬合非線性響應(yīng)。拉丁超立方設(shè)計(jì)對(duì)水平值分級(jí)寬松,試驗(yàn)次數(shù)可以人為控制。因此,選擇拉丁超立方設(shè)計(jì)作為試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。3.2.2因子x變量空間考慮到模型實(shí)際尺寸的限制,對(duì)實(shí)驗(yàn)因子的取值范圍進(jìn)行了限制。試驗(yàn)因子X1變量空間設(shè)為[200,800];試驗(yàn)因子X2變量空間設(shè)為[80,180]。在Isight中使用拉丁超立方方法進(jìn)行樣本采樣,確定選擇6組樣本點(diǎn),計(jì)算得到6組設(shè)計(jì)變量,見表1所列。3.3根據(jù)變量設(shè)計(jì)的響應(yīng)值按照拉丁超立方設(shè)計(jì)的環(huán)境變量值對(duì)原模型進(jìn)行修改,并重新進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果見表2所列,部分計(jì)算結(jié)果車體表面風(fēng)速分布如圖9所示。3.4階響應(yīng)面模型通過計(jì)算出的樣本結(jié)果,建立響應(yīng)面模型。響應(yīng)面法是數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合的產(chǎn)物,其基本思想是通過近似構(gòu)造一個(gè)具有明確表達(dá)形式的多項(xiàng)式,來(lái)對(duì)所感興趣的響應(yīng)受多個(gè)變量影響的問題進(jìn)行建模和分析,最終達(dá)到優(yōu)化響應(yīng)值的目的。在常用的響應(yīng)面方法中,以二階響應(yīng)面模型應(yīng)用最為廣泛,因其含有線性項(xiàng)、二次項(xiàng)和交叉項(xiàng),故在設(shè)計(jì)響應(yīng)與設(shè)計(jì)變量的關(guān)系描述上,比其他方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等更準(zhǔn)確。二階響應(yīng)面模型為:其中,xi為設(shè)計(jì)變量;β0、βi、βii、βpi均為待定系數(shù),其計(jì)算公式為:利用(1)式、(2)式分別計(jì)算得到A區(qū)各部分表面平均風(fēng)速的二階響應(yīng)面模型方程為:3.5參數(shù)優(yōu)化3.5.1混合整型優(yōu)化法在多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化(multidisciplinarydesignoptimization,簡(jiǎn)稱MDO)過程中,只有根據(jù)優(yōu)化問題和MDO方法的特點(diǎn)選取最合適的優(yōu)化算法才能充分有效地探索復(fù)雜的設(shè)計(jì)空間,得到理想的優(yōu)化結(jié)果。本文研究的問題屬于單峰連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題,根據(jù)文獻(xiàn)選擇混合整型優(yōu)化法(MultifunctionOptimizationSystemTool,簡(jiǎn)稱MOST)進(jìn)行優(yōu)化。MOST算法能夠處理設(shè)計(jì)變量為整數(shù)和實(shí)數(shù)型的問題。MOST首先認(rèn)定所給的設(shè)計(jì)問題是連續(xù)的,并使用序列二次規(guī)劃法得到一個(gè)初始值X。如果所有設(shè)計(jì)變量是實(shí)數(shù)型的,那么立刻終止并返回X作為解決方案。如果某些設(shè)計(jì)變量為整型,MOST會(huì)用分歧定限法(branch-and-bound),對(duì)最近一次優(yōu)化所得到的實(shí)數(shù)型解進(jìn)行圓整,獲得2個(gè)最相鄰的整型值來(lái)替代該整型變量當(dāng)前值,產(chǎn)生分支點(diǎn)。在每個(gè)分支下,剩余的設(shè)計(jì)變量仍然進(jìn)行實(shí)型優(yōu)化。最終,違反整型限制的設(shè)計(jì)變量逐漸減少,找到滿足所有整型設(shè)計(jì)要求的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。3.5.2重復(fù)結(jié)果在Isight軟件中進(jìn)行設(shè)置,經(jīng)過400步迭代,得到最終的優(yōu)化結(jié)果為:X1=300,X2=150,Y=0.5360。3.5.3cfd目標(biāo)函數(shù)的仿真結(jié)果按照最終的優(yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)參數(shù)值,修改空調(diào)出風(fēng)口格柵角度,重新導(dǎo)入STAR-CCM+軟件中進(jìn)行計(jì)算,得出目標(biāo)函數(shù)的仿真計(jì)算值,仿真結(jié)果與響應(yīng)面模型的結(jié)果對(duì)比如下:理論優(yōu)化結(jié)果為0.5306,仿真計(jì)算結(jié)果為0.5492,誤差為3.39%。CFD的計(jì)算值與響應(yīng)面模型的值相對(duì)誤差在5