基于遗传算法的带内流低阻车身气动优化

通过建立18个参数的参数化模型,并开发了基于遗传算法的全局优化方法,展开带内流的车身气动优化,获得了气动阻力系数为0.261的低阻优化外形.比较最优车身的仿真和试验结果发现,气动阻力系数仅相差4%,表面压力系数和不同截面速度分布趋势相同、量值相差较小,表明所采用数值仿真方法是正确、可行的.利用本征正交分解对车身尾部截面流场进行能量分解发现,前9阶模态占总能量的54.5%;能量占比最高的1阶模态呈现出尾部拖曳涡的形态,并且拖曳涡的涡核位置不随时间变化而变化.建立了带内流的全局优化方法,获得了经试验验证的带内流低阻车身,为相关产品开发提供借鉴方法和外形参考.     

基于主动射流的汽车后视镜区域气动噪声控制

使用大涡模拟和声扰动方程求解后视镜区域气动噪声的非定常流场和声场.通过比较前侧窗19个测点能量平均总压力级的仿真和试验结果发现,两者仅相差2.3 dB(A),它们频谱变化趋势相同,量值差异较小.在此基础上,建立了主动射流模型,并改变射流位置、方向和速度等参数,采用子域仿真方法得到最优射流方案.将最优射流方案置于整车气动噪声仿真模型中,通过与原始模型对比发现,主动射流增大了后视镜尾部的时均压力,减小了压力梯度,降低了后视镜区域涡流强度,使整车气动阻力系数减少0.002,前侧窗网格节点能量平均的总声功率级降低1.8 dB(A),湍流脉动总功率级降低0.3 dB(A).