汽车水平外形参数对气动阻力影响的仿真分析

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1、汽车水平外形参数对气动阻力影响的仿真分析　　摘要：针对现有的汽车气动性能优化研究大多集中于纵向外形参数上，缺乏对水平外形参数研究的问题，选取水平外形参数中车尾收缩角和后风窗收缩角作为气动优化研究对象.利用数值仿真软件建立车体模型并进行仿真，求解获得水平外形参数的变化对气动阻力的影响规律.将水平参数的变化与对应的纵向外形参数的减阻效果进行对比分析.结果表明：水平外形参数的变化引起尾流结构显著变化，且与对应的纵向外形参数相比其减阻效果更好.因此，水平外形参数对汽车气动性能优化具有积极影响.　　关键词：汽车；性能优化；气动阻力；水平

2、外形参数；车尾收缩角；后风窗收缩角；尾流结构　　中图分类号：TP391.9文献标志码：B　　0引言13　　气动阻力对汽车的操纵稳定性和燃油经济性等有很大影响.良好的汽车外形能有效减小气动阻力，因此，汽车气动外形优化设计是整车开发过程的关键环节.[1]汽车在不同方向上的外形结构改变，对汽车气动阻力均有较大影响.谷正气等[2]开展针对后风窗倾角的风洞试验研究，得到不同后风窗倾角与尾流场结构的关系；ZHANG等[3]针对三厢车的尾部上翘角和风窗倾角等典型纵向外形参数进行数值仿真，得到阻力较小的参数综合优化模型；傅立敏等[4]发现，带

3、有水平尾锥度的汽车外形能令气动阻力峰值降低17%.现有研究大多只针对纵向对称面上的外型改变，很少关注顶视图亦即水平面上的外形变化，并且未见有文献比较纵向面和水平面上的外形参数对气动特性影响显著性的差异，因此在气动优化设计中，难以较好地判断哪些平面上的参数对气动特性影响更显著，从而无法更有效地降低整车气动阻力.　　本文利用计算流体动力学数值仿真软件，针对汽车水平外形参数，通过数值仿真，快速求解得到压力云图、速度矢量等数据，分析探讨水平外形参数变化对气动阻力变化的影响原因和规律，并通过与纵向外形参数的减阻效果进行对比分析，得出不同

4、平面上的外形参数对气动阻力影响的显著程度，从而为汽车气动外形优化提供理论依据.　　1计算方法　　1.1流场控制方程　　汽车行驶过程的周围流场是定常且不可压缩的三维黏性流场.对于大部分工程问题，流体流动主要处于湍流状态，其运动规律满足NS方程，但由于其直接求解困难，因此工程上广泛使用雷诺时均方程.[5]时间平均法即将湍流看作由时间的平均流动和瞬态脉动叠加而成.为令方程封闭，本文采用可实现的kε模型.　　1.2仿真模型　　选取国际上被广泛接受的具有简化汽车形体的标准MIRA模型，以目前市面上的主流轿车类型两厢车和三厢车为研究对象，

5、其标准MIRA模型见图1.流场采用四面体和六面体混合的非结构网格，并对车身周围进行加密，以准确计算模型前后压差阻力.计算域为长方形，总网格数均保持在113300万左右，见图2.数值模拟采用非平衡壁面函数，控制方程对流项采用2阶迎风格式，计算方法采用SIMPLE算法.　　a）两厢车b）三厢车图1标准MIRA模型　　Fig.1StandardMIRAmodels　　图2流场区域的纵向对称面网格划分　　Fig.2Meshofflowfieldonlongitudinalsymmetricplane　　2仿真分析　　在不改变汽车长度的

6、条件下，车尾和后风窗外形的改变会引起尾涡涡核位置、涡扩散范围及拖曳涡的改变，从而改变前后压差，使气动阻力产生显著变化.为此，选取车尾和后风窗作为汽车水平外形的研究参数，有针对性地制定改型方案，并且与对应区域已有的纵向外形优化结果对比，考察该区域在不同平面上的外形改变对气动阻力的影响程度.　　2.1水平外形参数改型方案　　对于汽车水平面外形的变化，关键在于定义改型方法及其变化值域，使其满足变化要求，同时将其对汽车其他结构的影响降到最小.因此，参考轿车造型改进的设计方法[6]，利用建模软件，按下述方法设计水平面车尾收缩和风窗收缩.

7、　　车尾水平收缩：在三厢车顶视图下，从后切面开始，后悬两侧向纵向面方向倾斜，其角度α变化范围为单侧0～20°，见图3a.后风窗水平收缩：在两厢车顶视图下，以C柱顶部为中心点，后风窗两侧向纵向面方向倾斜，其角度β变化范围为单侧0～20°，图3b.　　a）车尾水平收缩b）后风窗水平收缩图133标准MIRA模型水平外形参数变化　　Fig.3Horizontalshapeparameterchangeof　　standardMIRAmodel　　2.2车尾水平收缩分析　　2.2.1阻力因数变化规律　　阻力因数α曲线见图4.由此可知：阻

8、力因数随α的增大而明显减小，但当α增大到10°以上时，阻力因数减小不再明显，最大降幅为15.34%.　　图4阻力因数α曲线　　Fig.4Curveofdragfactoragainstα　　2.2.2结果分析　　车尾端面在水平对称面（z=600mm）上的压力因数对比见图5.由