汽车气动外形减阻优化设计

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1、汽车气动外形减阻优化设计薛学栋；丁伟；张英朝*（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，吉林省长春市，130022）（*通讯作者yingchao@jlu.edu.cn）摘要：汽车的气动造型则直接决定其气动阻力水平，对减阻节能有重大作用。传统的汽车造型优化过程是一个迭代过程，为了缩短设计周期、降低成本，可以将自动优化流程应用到汽车的造型阶段，在造型初期就很好地控制整车的气动阻力水平。因此本文利用优化软件Isight、网格变形软件DepMeshworks、流体分析软件STAR-CCM+，搭建起一个自动优

2、化流程，将其应用于一款处于造型初期的两厢车模型，研究车身上各个设计变量对气动阻力的影响，并最终对整车气动外形进行了优化。关键词：造型初期，气动外形，减阻，自动优化流程0前言：汽车的气动特性会直接影响整车的燃油经济性[1]。对于汽车气动外形的优化，传统的方法是一个迭代的过程，该过程耗费大量的人力物力，使设计周期变长，并且是基于工程师的专业知识和以往经验，优化效果比较有限。针对传统优化手段的局限性，本文提出将自动优化流程应用于汽车的造型初期阶段，整个过程完全自动化，即自动对网格模型进行变形，自动进行C

3、FD分析，自动采集数据。同时根据专业的数学算法建立的近似模型[2]，可以研究各设计变量对气动阻力的作用规律。这将大大减少工程师的工作量，使设计周期大幅缩短。1自动优化流程的搭建本文针对某一车型造型面，进行气动外形优化设计。根据优化设计的需要搭建如下的优化设计流程。图1自动化流程示意图如图1所示，在优化软件Isight中搭建一个自动优化流程[10]，其中参数化设置用到DepMeshworks，CFD分析计算用到STAR-CCM+。Isight均是通过批处理命令来实现调用这两款软件。为了实现CFD计算

4、过程的自动化，需要在STAR-CCM+中录制宏命令（Macro）。该流程中将实现对于造型获得的CAS模型的数据进行气动特性数值模拟，通过对参数化设置，实现自动外形优化设计。2对原始模型的CFD分析2.1数值计算设定车行驶的速度为30m/s，湍流模型选择k-ε（RealizableK-Epsilon）湍流模型[11]，经过迭代计算，达到收敛，气动阻力系数Cd值波动误差在0.06%左右，计算精度满足要求。整车的气动阻力为357.41N，气动阻力系数为0.319。吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室2.

5、2流场分析图2中心对称面上的压力云图根据图2初始模型中心对称面上的压力分布云图分析，最终确定了需要考虑的重要设计变量，其中车身前部包括：发动机罩倾角、前风窗倾角、接近角；车身后部包括：顶盖后缘高度、后风窗倾角、尾部向中心对称面方向上的收缩量。3整车气动外形减阻优化设计3.1参数化设置主要的设计变量改变包括：前风窗倾角的原始角度为33°，变形范围是[28°，35°]。发动机罩倾角的原始角度为12°，设置的变形范围是[9°，15°]。接近角的原始角度为4°，设置的变形范围是[0°，10°]。后风窗倾角

6、的原始角度为45°，设置的变形范围是[35°，60°]。顶盖后缘的原始高度为1.165m，设置的变形范围是[1.088m,1.242m]。车尾部设置的最大变形程度是车尾部收缩到原始状态的90%。3.2DOE矩阵建立本次试验设计包含六个设计变量，每个变量设置了42个水平，结合最优拉丁超立方算[12]法生成了42组试验，根据DOE矩阵，建立如图3所示的主因素示意图和图4所示的[3]Pareto图。由主因素图可以得到，对气动阻力影响程度由大到小依次是：顶盖后缘高度>接近角>后风窗倾角>尾部收缩>发动机罩

7、倾角>前风窗倾角，而且接近角是起反效应作用。图3主因素示意图图4Pareto图4结果对比分析吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室整车优化工作中涉及的这六个变量均是实数型，求解的问题依然是连续变量函数的极小化问题。因此采用自适应模拟退火法（ASA）作为优化计算的算法[4]。以气动阻力值最小为目标，气动升力系数处于某一范围内为约束，根据径向基神经网络近似模型[12]，最终得到了一组优化解。表1优化结果统计发动机罩前风窗倾顶盖后缘后风窗倾尾部收预测阻力计算阻力接近角误差倾角角高度角缩值值10°14°34

8、°1.088m33.5°0.9319.89N318.40N0.47%优化模型的Cd值原始模型的Cd值降幅0.2860.31910.34%如图5所示为中心对称面上的压力分布对比。整体来看，在接近角部分、前脸部分、前风窗与顶盖交汇处以及车尾部区域压力分布有所变化。原始模型优化模型图5中心对称面上的压力分布对比原始模型优化模型图6中心对称面上湍流动能对比为了找出图6湍流情况变化的原因，还需要通过分析尾流区的速度矢量来找出。如图7所示，是纵向上尾流区域中的速度矢量对比。初始模型优化模型图7