利用CFD仿真软件STAR-CCM+,对类车体MIRA模型的尾流场进行仿真研究。采用主动控制减阻技术的流动控制方式,应用定常射流的方式控制尾流场的流动结构,探讨射流减阻的减阻措施。使用雷诺时均法SST k-w湍流模型对快背式MIRA模型尾部流场进行数值仿真,对尾部各个可能减阻的位置做了研究,找到最好的减阻工况,并分析了尾部涡流的变化,发现通过控制模型尾部的分离涡,可以改变车体的压力大小,从而减小模型的压差阻力,实现减阻的目的。

针对目前汽车气动减阻中基于工程师经验的试凑法所存在的盲目性和低效率,以及气动优化设计中车身曲面难于参数化等问题,将自由变形方法引入汽车气动减阻优化设计中,为减阻优化设计提供一种快速、有效的参数化方法.文中以外形简单的Ahmed模型为研究对象,根据正交试验设计构建样本空间,采用FFD方法对各样本点模型进行参数化,通过CFD仿真获得各样本的气动阻力系数;建立3种常用的近似模型,选择可信度最高的RBF模型构建近似模型,采用多岛遗传算法求解近似模型的最优值,根据优化结果重新构建最优模型并采用CFD计算其气动阻力系数.计算结果显示优化后的Ahmed模型气动阻力系数减少了51.96%.

采用剪切应力输送(SST)κ-ω(湍动能-比耗散率)湍流模型对标准25°Ahmed模型进行基于计算流体力学(CFD)数值模拟的稳态射流减阻研究.在模型尾部设置射流孔,分别探究各位置处射流孔的孔径、到边线的距离、形状、射流速度和角度的最佳值,分析不同射流状态对流场结构、总阻力系数及局部阻力系数的影响.仿真的基本工况与风洞实验数据一致性很好,验证所采用数值方法的准确性和可靠性.研究结果表明,与未设置射流孔的模型相比,设置射流方案的模型尾流结构得以改善,纵向涡得以抑制,同时其阻力系数明显降低.单独位置布置射流孔方案中在斜面上方进行射流时,阻力系数最低,为0.252 2,减阻率为11.3%.通过正交试验获得最佳组合方案得到阻力系数0.246 7,减阻率达13.23%.

对车尾后缘布置仿生凹坑的高速磁悬浮列车进行数值模拟,研究仿生凹坑间距对磁悬浮列车气动性能的影响。研究结果表明,当气流流过尾车流线型前端仿生凹坑时,会在凹坑内部产生高速涡旋,使得车尾附近产生高速回流,增大尾车表面的正压区域面积,且凹坑间距越小,高速回流区范围越大,正压区域也越大。同时仿生凹坑对尾流涡旋有收紧、沉降作用,还会使得尾涡强度降低。当仿生凹坑间距过于密集,凹坑间距小于2.4×10-2H(H为列车高度),整车阻力会增加;当凹坑间距增大至2.4×10-2H~6.0×10-2H,整车减阻率随凹坑间距增大而持续增大至2.66%;当凹坑间距进一步增大至7.2×10-2H,整车减阻率下降为1.6%。

为减少高速磁浮列车运行时气动阻力,降低列车能耗,开展高速磁浮列车表面微结构气动减阻仿真研究。以国内某型高速磁浮列车为研究对象,建立头车+尾车两编组仿真模型,采用瞬态SST K-Omega IDDES湍流模型开展凹球状微结构对列车气动阻力影响仿真研究。仿真结果表明在列车尾车流线型顶部区域加设凹球状微结构可降低列车整车压差阻力达12.3%,降低列车整车气动阻力3.2%。此外随着凹球状微结构沿流线型表面布置长度增加,气动阻力逐渐降低,布置长度为0.6倍流线型长度时,减阻比例达到7.6%。采用凹球状微结构来改变湍流流动特性是降低列车气动阻力的有效途径。

传统的列车头尾外形优化及车体平顺化气动减阻方式已趋于减阻极限,应用流动控制技术来降低列车表面摩擦阻力成为实现列车气动减阻的重要途径之一。采用改进的延迟分离涡模拟方法(IDDES)对高速列车头车车身向外喷射氦气的主动控制减阻技术进行研究,分析喷气速度、喷气部位以及喷气方式对列车气动阻力及周围流场结构的影响。研究结果表明等截面车身顶面喷气时,随着喷气速度提高,减阻效果减弱,当以0.1U(U为来流速度)喷气时,具有最佳气动减阻效果,整车气动减阻率为3.68%,对比各节车在不同喷气速度下摩擦阻力变化,当喷气速度较低时对各节车均有减阻效果,而喷气速度越高,对中间车和尾车的减阻效果越差,甚至产生增阻效果。头车流线型与等截面车身过渡位置和等截面车身顶面分别以0.1U喷气时均降低了列车整车阻力,流线型头部过渡位置顶面喷...

近年来,主动流动控制技术已用于汽车气动减阻研究,但较多针对无车轮的简化汽车模型开展且减阻量和净节率均有待提高。本研究针对原始及带有静止、旋转车轮的方背Ahmed汽车模型,采用数值模拟方法,在模型背部施加定常射流进行主动气动减阻规律的研究。首先,分析无射流工况下车轮对方背Ahmed汽车模型气动特性的影响;其次,重点探究有车轮工况下,射流槽布置形式、射流角度、动量系数等因素对气动阻力的影响规律。获得背部射流的最佳工况为采用连续且距边缘较近的射流槽,射流角度45°,动量系数3%,减阻量可达9.5%,对应净节率为12.7 W。

为解决静态近似模型所需样本量大、优化效率低的问题,基于粒子群算法(PSO)的最小二乘支持向量回归(LSSVR)自适应近似模型构建优化算法,并通过构建全局和局部自适应近似模型以减小优化算法陷入局部最优解的可能,加速收敛过程。文中将Branin函数作为测试函数,证明构建的自适应PSO-LSSVR近似模型用于单目标优化问题的有效性;将自适应PSO-LSSVR近似模型用于GTS模型低风阻尾板的快速优化上,以上尾板倾角、下尾板倾角、侧尾板倾角和尾板长度为设计变量,仅通过31组数据集样本便收敛至最优解,且近似模型预测气动阻力系数误差仅为0.18%。相比初始尾板,优化后的尾板使得GTS模型气动阻力下降9.38%,证明了自适应PSO-LSSVR近似模型优化算法对小样本快速寻优问题具有较好的可行性。

通过对鲨鱼盾鳞进行仿生,建成三维模型,以MIRA阶梯背模型为基础模型,将“盾鳞”模型安装在汽车的车头前部、轮胎前部、发动机盖与前锋窗玻璃连接处等不同位置,通过控制变量法,应用STARCCM+软件进行仿真,得出当数量、尺度一定时,三种位置均可使整车气动阻力降低,其中轮胎前部位置减阻效果最明显。计算和分析的结论可以为汽车的减阻研究、造型优化等提供科学的理论依据。

以国内某款运动型多用途汽车(SUV)作为研究对象,应用DOE的方法,通过软件STAR-CCM+,采用Realizable k-ε湍流模型,对整车底部进行了减阻方案研究。采用试验优化设计的方法,运用极差分析法对仿真数据进行了分析,找到最佳减阻方案。研究表明,最佳减阻方案的整车阻力系数相对于原始模型有大幅降低,降幅达6.09%,前轮挡风板对整车阻力系数的影响最大,后轮挡风板对整车阻力系数的影响最小。通过对整车外流场的分析,阐明了减阻机理。