长头重型卡车气动减阻优化.docx

长头重型卡车气动减阻优化 0 引言重型商用车作为公路运输的最佳车型，在高速公路快速发展的当下，受到了越来越多的关注。而商用车的行驶过程中，其所受气动阻力所消耗的功率与速度的三次方成正比吉林大学傅立敏国外对于这方面的研究起步相对较早。英国汽车工程协会综上所述，国内的卡车由于政策限制，多数为平头卡车，因此国内对货车、卡车的气动减阻研究主要集中平头卡车上，对于长头卡车的气动减阻研究却很少。本文以某长头重型卡车为研究对象。通过前期分析，确定需要研究优化的部位，并对不同的部位单独研究，确定不同的优化策略。对存在较大减阻潜力的部位或变形复杂的部位，进行多变量的优化。对于减阻潜力小或者变形简单的部位，进行单变量的优化,寻找最佳的减阻方案。1 研究方法由于计算机技术的进步和数值仿真方便直观的特点，近年来数值仿真已经发展为空气动力学研究的重要工具。本文所选用的长头重型卡车模型的基本尺寸如图1所示，其基本尺寸为：长是11.9m；宽是2.5m；高是4.1m。本文的面网格选用三角形面网格，面网格的尺寸为4mm-16mm，为加快计算速度，设定长头重型卡车模型的货箱部位的面网格的尺寸为64mm，车头部位的面网格的尺寸为32mm，该基础模型的面网格数量为670万，划分结果如图2所示。如图3所示，使用STAR-CCM+软件来划分体网格并设置不同的加密域。对三个需要主要分析的区域进行加密。边界层网格选用棱柱层网格，其厚度为8mm，共有5层，每层厚度的增长率为1.2。本文选用几种不同的网格方案，并在软件中进行数值模拟，计算结果如表1所示。从表中可以看出，在网格数量为3512万时整车气动阻力系数变化最为缓慢，综合考虑计算结果与计算时间，最终选用网格数为3512万时的方案作为本文的网格策略。在汽车进行气动减阻优化时，对于湍流的研究主要考虑的是其在有限时间、空间上的平均效应，本文所采用的雷诺时均方程方法（RANS）是一种通过对N-S方程进行时间平均处理以对流体的平均变量进行计算的方法，可以得到湍流的流体变量在有限时间内的平均值。为了能较好的模拟边界层流动和分离流动,本文选用K-Epsilon湍流模型进行下述研究，对流离散方案为二阶迎风格式。本文的变量研究可以分为单变量优化和多变量优化，对于多变量优化部位搭建一套优化流程，具体流程如图4所示。2 造型阶段气动减阻优化此阶段进行车身表面的优化，通过控制变量以达到控制表面形状的目的。对于结构简单的部位，选取单一变量进行控制，通过模拟仿真选取最优解。对于结构复杂的部位，选取多个变量进行控制，使用径向基神经网络算法和具有全局寻优的遗传算法来选取最优解，以达到更好的减阻效果。2.1 遮阳板气动减阻优化遮阳板的优化是通过调整遮阳板的安装角度，使气流能够平顺的从遮阳板上流过，以达到减阻的目的。对于遮阳板的变形，以A点为遮阳板的旋转中心，绕Y轴进行旋转，旋转角度范围为[0°，18°]，旋转方向为逆时针，如图5所示。用STAR-CCM+软件进行仿真计算，计算遮阳板各个旋转角度下卡车的Cd值，结果如表2所示。优化前后Y=0截面压力云图如图6所示，从图中可以看出，前方来流可以更平顺的流过遮阳板，遮阳板后部的涡流减弱，流动状况明显改善，减少了气流湍动。导流罩下方和前风窗处的正压区明显减小。由表2可以看出，当遮阳板的旋转角度为14°时，卡车的气动阻力系数最小，优化减阻效果最好，优化后的Cd值为0.425，降低了1.63%。2.2 发舱盖气动减阻优化发舱盖的优化主要是通过改变发舱盖的宽度和倾角，从而改善发舱盖上的正压区和翼子板处的负压区，以达到减小阻力的目的。如图7所示，取A—A’之间距离的比例为变量M和A(A’)点的上下移动的距离为变量N，通过改变这个两个变量进行发舱盖的变形。先选取M=1.2，N=0.2m进行初步试算，通过模拟仿真发现，车头发舱盖处仍存在着很大的减阻潜力，下面将同时对上述两个变量进行控制，寻求减阻的最优解。试验设计算法要保证选取的样本的均匀性和空间填充性，故选用选用韩莫斯利序列抽样法（Hammersley Sequenece Sampling）进行实验设计。对试验矩阵的样本点进行计算后，为节省计算资源、提高效率，经初步试算后，选用拟合程度更好的径向基神经网络算法（Radial Basis Function，RBF）进行拟合。从图8中可以看出，最优解存在于M在[1.4,1.5]区间，N在[0,0.1]区间这一区域和N在[0.4，0.5]区间而M所在区间较广的两个区域内。发舱盖的优化借助优化算法寻求最优解，全局寻优算法可以避免局部最优值，对于控制变量较多时选择遗传算法，准确率会更高，Hyperstudy对传统的遗传算法进行了优化，使