[发明专利]非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法有效

专利信息
申请号: 201910426972.X 申请日: 2019-05-22
公开(公告)号: CN110096844B 公开(公告)日: 2022-11-22
发明(设计)人: 高伟;黄尚柱;于珑浩;邓召文 申请(专利权)人: 湖北汽车工业学院
主分类号: G06F30/15 分类号: G06F30/15;G06F30/28;G06F111/04;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14
代理公司: 十堰博迪专利事务所 42110 代理人: 高良军
地址: 442002 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 滑车 汽车 气动 特性 优化 设计 方法
【权利要求书】:

1.非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法其特征在于,包括如下步骤:

步骤一:根据空气动力学知识,利用CATIA软件,简化处理光滑汽车模型;

步骤二:在光滑汽车车身布置初始的非光滑单元结构,建立非光滑车表FSAE赛车参数化模型及汽车外流场域;

步骤三:应用hypermesh软件对汽车模型的非光滑单元体结构区域内的线条、曲面,进行几何清理;根据汽车模型的整体尺寸和非光滑单元尺寸确定汽车表面的最大尺寸值,划分表面网格,并生成体网格;

步骤四:根据实际工况,编写fluent执行的JOU脚本语言,施加边界条件,对模型进行CFD数值模拟计算,根据仿真计算结果,确定设计变量的约束条件和目标函数;

步骤五:在设计变量的取值范围内,选取合适的试验抽样方法,进行试验样本点设计;根据各样本点生成对应的三维模型和网格文件,并计算各样本点所对应的目标函数响应值;其中,具体处理过程:先在isight平台下,通过编写对应的批处理文件,集成三维建模软件catia、前处理软件hypermesh、CFD求解软件fluent;然后利用isight平台下的DOE模块,选用合适的抽样方法,进行试验样本点的设计,一般试验样本点的个数为设计变量的7-10倍;最后,根据实验设计的样本点数据,生成该样本点下所对应的三维模型和网格文件,并计算出不同样本点下的所对应的目标函数响应值;

步骤六:根据样本点与响应值之间的数学关系构建近似模型,并检验近似模型的精度,若近似模型精确度不满足工程技术要求,重新进行试验样本点设计,构建近似模型;否则,在近似模型的基础上,选取合适的优化算法,寻求最优解,输出最优解及最优目标函数值。

2.根据权利要求1所述的非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法,其特征在于,所述步骤一中包括如下内容:将三维软件导出的光滑汽车模型的中性格式文件到加载到CATIA中;然后,根据中性光滑汽车模型文件缺失的信息和空气动力学知识,应用CATIA中GSD模块构建必要的曲线;最后,根据上述构建的曲线对光滑汽车模型的缺失面、几何信息出错的曲面进行重构,完成光滑汽车模型的简化处理。

3.根据权利要求1所述的非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法,其特征在于,所述步骤二中包括如下内容:应用CATIA软件,在光滑汽车车身布置初始非光滑单元结构,确定非光滑单元体结构尺寸的设计变量及其范围,非光滑单元体的最大深度与高度由边界层厚度计算公式:

通过CATIA公式编辑器定义非光滑单元结构体的参数变量,建立相应的设计表,将其导出为TXT记事文本;录制CATIA宏文件,建立非光滑车表FASE赛车参数化模型及汽车外流场域。

4.根据权利要求1所述的非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法,其特征在于,所述步骤三中包括如下内容:根据非光滑车身汽车模型,编写hypermesh可执行的TCL脚本语言完成模型的几何清理;根据非光滑体结构特点,先编写TCL脚本语言,控制非光滑单元体结构的面单元尺寸最大为2mm,同理,编写相应的脚本语言控制车轮的面单元尺寸最大为5mm,车身的面单元尺寸最大为10mm,根据边界层理论,计算车身周围边界层的第一层厚度为1.5mm;检验车身表面的面单元网格质量,如不满足要求,则重新编写相应的TCL脚本语言;否则,生成非光滑车表汽车外流场域的体网格文件。

5.根据权利要求1所述的非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法,其特征在于,所述步骤四中包括如下内容:根据计算流体力学知识,选用Realizable k-ε湍流模型进行数值模拟计算,根据实际工况,通过编写fluent执行的JOU脚本语言,施加边界条件,收敛精度、迭代步数,并根据仿真计算结果,确实优化问题的设计变量的约束条件和目标函数。

6.根据权利要求1所述的非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法,其特征在于,所述步骤六包括如下内容:根据样本点与目标函数响应值之间的关系,在isight平台下的Approximation模块下构建近似模型,然后随机选取样本点外的5个样本点验证近似模型的精确度;若近似模型的精确度不满足工程技术要求,重新进行试验样本点设计,构建近似模型;否则在isight平台中的Optimization模块下,选用合适的优化算法,寻求近似模型的最优解,输出最优解及最优目标函数值。

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