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汽车进气道设计

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发表于 2019-11-15 14:54:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

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进气道是汽车发动机空气进气系统的最后部件,其头尾分别连接进气歧管和燃烧室,开关则由进气阀来控制。



虽然所有类型发动机都有进气道,但对于汽油(SI)发动机来说,进气道对于空气和燃料的混合有着显著影响。而在柴油机中,活塞碗也起到了相同的作用。



此外,气道的形状设计需有利于涡流成型,增加进入燃烧室的空气量,进而降低能量耗散来提升发动机的性能。



这篇文章先是简要描述了CAESES软件在汽车进气道方面的设计能力。此外,还介绍了通过CAESES与CFD软件之间的耦合,实现了进气道的自动优化设计。



CAESES进气道设计能力



CAESES已被应用于最先进类型的气缸盖进气道设计中,并可在产品设计中展现几个关键功能。



在CAESES中,进气主管道通常采用Meta Surface功能建立,通过该功能实现了参数化截面沿着一条方向线进行扫略,在扫略的同时截面的几何参数也进行着变化。文章后面进行动画演示,直观地显示任意截面的参数化造型以及形状变化。



CAESES的这种扫略方法在变化灵活性和参数数量的控制方面具有非常好的效果,有利于设计模型更快地实现优化。




                               
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不同进气道方案在CAESES中进行比较



CAESES在进气道设计方面的主要特点总结如下:

● 即便考虑气门导管或活栓等结构影响,也可以通过流动参数来实现几何模型变化,比如沿着方向线的面积变化规律。



● 在CAESES中,可以对导入的几何模型进行直接变形控制。这种方法虽然更为快捷,但是因为控制参数较少,所以灵活性略有欠缺。这种变形的方法更多地应用在NURBS曲面、IGES/STEP格式和诸如网格、三角面格式的离散几何中。



● 针对管道模型,CAESES完全可以实现鲁棒性良好的几何变化,不会因为参数变化而导致模型失效。对于其他几何复杂形状,我们的目标依然是100%鲁棒性变化,仅仅需要通过智能参数化和基础模型相结合来实现。



● 可以在模型中或者监控时添加任意约束,比如各种角度、最小半径或者相邻组件/元素的距离等限制约束。



● 几何模型可以根据CFD网格工具要求,输出各种类型的格式文件。同时还可对不同曲面进行分别定义,以便在后续工具中能够识别,方便对网格参数和边界条件进行独立设置。



算例:



基于CFD的进气道优化



以下章节列举了一个进气道优化算例,介绍了使用CAESES建立了基于CFD的进气道自动优化流程。该进气道是来自典型的汽油发动机结构,每个缸体都连接着屋脊形燃烧室和四个阀门。




                               
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几何设置



在CAESES中创建全参数化进气道模型,并选择了7个参数进行优化。



● ELLIPSE FACTOR

Ellipse factor表示横截面的椭圆因子,该参数可控制横截面变化为圆或者椭圆。




                               
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椭圆因子对横截面形状的影响



● ECCENTRICITY

Eccentricity表示了横截面的偏心率,该参数可控制横截面由对称模型变化为D形。




                               
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偏心参数对形状的影响



● INLET ANGLE

Inlet angle为入口角,表示气道入口与水平方向的夹角。




                               
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进气道入口角的变化



● INLET HEIGHT

Inlet height为气道高度参数,控制进气道整体的高度。




                               
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进气道的高度变化



● STRAIGHT LENGTH

Straight Length表示入口直线段的长度。因为气道引导线在平面上进行投影后,可观察到入口由1条直线段进行控制,该参数可控制该直线段的长度,同时也会对管路分叉位置有影响。




                               
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入口直线段长度变化



CFD 自动化



可通过软件连接器将CFD耦合到CAESES中。在模型的入口前端补充一个半球形曲面设为气流入口边界,不同的边界类型通过不同颜色进行划分,如此可在输出格式中按照颜色进行定义区分。模拟条件为稳态,介质为冷流空气,与实际的空气流动试验一致。




                               
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为自动导出STL格式对模型进行颜色区分



优化过程及结果



进气道优化可分为三个步骤。首先,使用Sobol算法以随机列表的形式初步评估趋势和参数相关性。然后使用代理模型或者遗传算法进行初步优化,以获取Pareto解集。这些优化算法目前都已集成在CAESES当中。



最后,采用之前相同的方法进行第二轮优化,以便进一步填充和细化先前确定的Pareto边界。本算例采用了两个性能参数作为优化目标:流量系数和滚流比。此外,对火花塞区域的湍流动能和涡流比也进行监测。整个优化过程包含了150个方案及其相应的CFD仿真结果。




                               
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不同方案的速度矢量图—包含极端方案



两个优化目标是反相关的,而不同的设计变量对于两个目标的作用也有所不同。比如上游位置的横截面偏心参数几乎没有影响,而下游位置的横截面偏心参数则起到明显但反作用的影响。其他设计变量则只与其中一个优化目标有相关性。例如,入口角与滚流比呈正相关,下游位置的椭圆系数则是流量系数呈负相关。




                               
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从Pareto边界选择进气道最优方案



依据不同考虑,可以在Pareto边界上选择几个较优的进气道设计方案,这些较优方案的共同特征是都有较大的入口角和较短的直线段长度。最终选择了流量系数显著改善,滚流较低的设计方案。



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