轿车外气动噪声大涡模拟亚格子模型和壁面函数研究

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1、———————————————————————————————轿车外气动噪声大涡模拟亚格子模型和壁面函数研究———————————————————————————————ResearchonLESSubgrid-ScaleModelsandWallFunctionsforSedanExteriorAerodynamicNoise作者姓名：吴德久领域（方向）：工业设计工程指导教师：杨博副教授类别：工程硕士答辩日期：2015年5月31日摘要轿车外气动噪声大涡模拟亚格子模型和壁面函数研究气动噪声是轿车高速行驶时的重要声源，显著影响驾乘舒适性。目前研究气动噪声的方法有多种，CFD

2、方法在预测气动噪声方面得到广泛应用，然而预测精度需要提高，这是现阶段的研究重点。因此，本文主要针对轿车外后视镜和A柱侧窗区域产生的气动噪声，研究不同亚格子模型的大涡模拟方法和壁面函数对仿真精度的影响。采用CFD方法研究轿车外后视镜和A柱侧窗区域产生的气动噪声,并与风洞试验对比。在CFD方法中，利用开源计算流体软件OpenFOAM的平台，以其自带的SLM亚格子模型为基础，建立DSLM和WALEM亚格子模型，实现三种亚格子模型（SLM、DSLM和WALEM）的大涡模拟方法并且添加壁面函数kqRWallFunction。通过简单二维圆柱绕流和简单后视镜模型对所实现的LES方法进

3、行验证，主要从定性和定量两个方面，具体包括涡流结构、速度场、压力场和监测点声压级曲线的对比分析。通过对比发现，添加壁面函数kqRWallFunction之后仿真精度有明显提高；选择亚格子模型为SLM和DSLM的LES方法精度较高，适用性较好。选择亚格子模型为SLM和DSLM的LES方法和添加壁面函数kqRWallFunction对整车外流场仿真分析。首先对没有边界层的粗糙网格的计算域进行求解，然后将粗糙网格的稳定流场信息映射到存在边界层的致密网格的流场中，粗糙网格的流场信息作为致密网格流场的初始条件，使用相同的仿真方法继续求解。获得后视镜侧窗关键区域的流场信息，如速度场、

4、压力场、湍流分布情况以及声场分布情况。对实车模型进行风洞试验，获得两侧侧窗区域监测点的压力脉动情况和声压信息。将仿真中监测点的压力系数和声压曲线与风洞试验对比，发现亚格子模型为DSLM的LES方法更接近风洞试验。对轿车外气动噪声仿真，DSLM的LES方法并且添加壁面函数kqRWallFunction可以获得较好的仿真精度。总结轿车外后视镜和A柱侧窗区域气动噪声的产生机理，由于气流经过后视镜之后形成湍流涡，湍流涡间歇性脱落，导致尾部空间侧窗区域压力脉动较为剧烈，以及气流对侧窗进行撞击，形成气动噪声；另外，流经A柱的气流由于存在气流分离现象，有部分的分离的气流会在侧窗上部再附

5、着，同样形成气动噪声。分析气动噪声的产生I机理，为车型开发起到辅助指导作用,为LES方法在气动噪声仿真的工程化应用提供基础。关键词：后视镜，气动噪声，大涡模拟，亚格子模型，壁面函数IIAbstractResearchonLESSubgrid-ScaleModelsandWallFunctionsforSedanExteriorAerodynamicNoiseAerodynamicnoiseisanimportantsoundsourceofthesedanathighspeed,significantlyaffectingdrivingcomfort.Atpresent,

6、therearemanykindsofmethodstostudyaerodynamicnoise.TheCFDmethodhasbeenappliedtoaerodynamicnoiseprediction.However,improvingthepredictionaccuracybecomesthekeyresearchtopic.Therefore,aimingattheaerodynamicnoiseoftherearviewmirrorandAcolumnsidewindowregion,thisthesisinvestigatestheinfluenceof

7、differentsubgrid-scalemodelsandwallfunctiononsimulationaccuracy.CFDmethodwasusedtoinvestigatetheaerodynamicnoiseoftherearviewmirrorandAcolumnsidewindowregion,andtheresultswerecomparedwithwindtunnelexperiment.InCFDmethod,theopensourcecomputationalfluidsoftwareOpenFOA