基于Ansys的汽车外形风洞试验有限元分析

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1、基于Ansys的汽车外形风洞试验有限元分析【摘要】汽车空气动力学特性对汽车经济性、驾驶安全性、侧风稳定性等有着较大的影响。通过在catia中建立车身几何造型，基于ANSYS的CFD的有限元仿真环境对车身的空气动力动力学特性进行了数值模拟仿真研究，得出该车体的速度矢量图，压力分布图等，并根据模拟仿真的气动造型提出一些建议，为优化汽车车型及改善汽车空气动力学特性提供参考。1前言汽车空气动力学特性是汽车的重要性能，它是指汽车在流场中受到的以阻力为主的包括升力、侧向力的三个气动力及其相应的力矩的作用而产生的车身外部和内部的气流特性、侧风稳定性、气动噪声特性、驾驶室内通风、空气调节等特性。随着汽车技

2、术的提高和高等级公路的发展，汽车速度的不断提高以及汽车在行驶时与空气相互作用的各种气动力也越来越显著，在很大程度上影响着的汽车的经济性、动力性和稳定性。迄今为止，国内外汽车空气动力学的研究一般采取试验法、试验与理论相结合法及数值模拟仿真研究法。试验法主要是指风洞试验，目的是为得到准确反映汽车行驶状态时的空气动力学特性数据，其研究对象主要有汽车空气动力特性和汽车各部位的流场。风洞试验的结果精度高、可靠性好，对研究外部气流干扰件的气动作用大小比较有效，但风洞试验成本高、周期长、需要制作一系列的油泥模型等局限性，这些局限性大大阻碍了其在汽车设计的应用，并且风洞试验只能在有限个截面和其上有限个点处

3、测得速度、压力和温度值，不能获得整个流场中任意点的详细信息。此外风洞试验要精确研究某些复杂的流动现象，如层流向湍流的转变、拖曳涡的形成和发展、尾部涡系结构等，其测量截面的选取在很大程度上主要依靠经验，这样使得精确研究这些复杂流动和机理变得非常困难。而在模型风洞试中，还存在着动力相似和几何相似的影响、试验结果与实车的换算问题，要得到准确的结果还有一定的难度。13数值模拟仿真是借助于计算机将用CFD应用于汽车空气动力学研究的方法，其是在计算机上模拟吹风，运用数值分析的方法计算模拟汽车的空气动力学问题，与风洞试验相比，其有利于CAD/CAM系统的相衔接；不受风洞试验那样的条件限制；可以获得比通常

4、风洞试验更多的信息；有利于节省开发时间和高昂的成本。实践证明，CFD可以分析从定常到不定常，从层流到湍流，从不可压到可压缩，从无粘性到有粘性的几乎所有的流动现象。将利用ANSYS中的CFD来研究汽车空气动力学特性。2汽车车身几何模型建立（1）车身几何模型建立的软件采用的Catia，Catia软件能为用户提供一个全面的产品建模系统。模型曲面的曲率变化较为连续，光顺性较好。（2）模型的完整性和无重合性。为了方便以后的流动数值模拟计算中的网格划分，几何模型必须保证完整性和无重合性，即模型中既不能有断开的地方，又不能有重合的地方。（3）模型的近似处理。在建模过程中对一些细微部分作了近似处理，省略了

5、后视镜等一些凸起部分，车身底部也近似处理成为一个平面。选择了某汽车作为参考车型，在Catia的中建立其几何模型，，几何模型如图1所示。图1车身几何模型汽车风洞采用常用的开式试验段形式,如图2所示。在Catia中建立完全与车体相贯的长方体空气流体模型，同时在Catia中采用布尔运算中的移出指令将车体与空气风流体分离。以待将模型导入Ansys后便于定义流固耦合面等。最后将文件另存为model格式，以便导入Ansys。13图2空气流体建模3数值模拟与仿真的物理模型轿车绕流问题一般为定常、等温、不可压缩的三维流场，由于复杂外形会引起气流的分离，应按湍流处理。采用标准模型来模拟，上世纪70年代，La

6、under发展的k-模型被称为标准k-模型，它求解湍流动能k及湍流动能耗散率的输运方程，能够反映一定的湍流物理量的输运特性，是两方程湍流模型的先驱性工作。之后研究人员又发展了重整化群k-(RNGk-)模型、可实现性k-模型等，进一步强化k-系列模型的计算性能。另外一个系列的两方程模型为模型系列，其中比较有代表性的有标准模型和SST模型。一般来说，k-模型对高Re数充分发展的湍流模拟结果较好，而模型改进了k-模型对受壁面影响湍流模拟的缺陷，对壁面附近的湍流模拟精度较高。k-模型在湍流模型的发展过程中逐渐形成了零方程模型、一方程模型和两方程模型，由于使用的局限性零方程模型和一方程模型很难应用于

7、工程实际。目前两方程模型在工程中使用最为广泛，最基本的两方程模型是k-模型，即分别引入关于湍动能k和耗散率的方程：13式中：模型中各通用常数据计算经验可取为：标准K-ε模型特性：可用于边界层型流动和分离流；近壁需修正或在计算边界上用壁函数（半经验公式）作边界条件；属于涡粘模型；ε方程模化不确定因素多，可靠性差；模型常数通用性差；不能模拟强各向异性流（如矩形槽道中的二次流）；不能计入涡量的影响。除此之外还有各种改进的模型，