借助 Ahmed 体研究流过汽车的气流

2015年 4月 3日

由化石燃料的燃烧带来的环境问题日益严峻,汽车制造商们因此向市场推出了更多的节能汽车。燃料消耗的一个重要因素是汽车的气动曳力。然而由于汽车形状复杂,所以对其进行建模极具挑战性,很难定量地计算其受到的气动阻力。Ahmed 体是一个在汽车工业广泛地用于验证仿真工具的基准模型,它的形状简单,易于建模,而且还保持了汽车的几何特征。

为什么要研究汽车的曳力系数?

曳力系数是对处于流体环境中的物体所受阻力进行量化的参数。相对于物体的形状来说,曳力系数并非一个绝对常数,因为它会随着气流的速度和方向、物体的形状和尺寸,以及流体密度和粘度的变化而变化。物体的曳力系数越低,其受到气体或流体的动力阻力则越小。就汽车而言,曳力系数越低,能效就越高。曳力系数不仅会影响汽车的最高速度,同时还会对操控性产生影响。基于以上原因,具有低曳力系数的汽车更受到人们的追捧。然而一味地降低曳力会造成汽车受到的下压力降低,进而导致牵引力的损耗,同时还会提高车祸概率。

大多数汽车的平均曳力系数都介于 30 至 35 这个范围之内。形状方方正正的汽车曳力系数较高,例如 HUMMER® H2 的曳力系数为 57;而流线型汽车曳力系数较低,例如 Mercedes-Benz® C-Class® 的曳力系数为 24。再强调一下,以上仅为平均测量值。汽车曳力系数的精确数值会随着雷诺数和其他各种因素的变化而变化。

我们可以通过多种方法对汽车进行改装,以优化其空气动力学设计,降低其曳力系数。为了让您的爱车外观呈流线型,您可以将车顶行李架、挡泥板、扰流板、无线电天线等零部件拆除。专业赛车手还会拆除他们的雨刮器及后视镜,但是我们并不推荐普通司机也这样做。您还可以为您的爱车装上轮罩、进气格栅、车身底板、挡泥板及改装的前保险杠,对曳力系数进行改进,使您的爱车脱颖而出。

Ahmed 体是什么?

Ahmed 体的概念是由 S.R. Ahmed 于 1984 年在他的名为 “Some Salient Features of the Time-Averaged Ground Vehicle Wake” 的研究中创造的。从那时起,它就成为了空气动力学仿真工具的基准。其外形为简单的几何形状,长为 1.044 米、宽为 0.288 米、高为 0.389 米。同时其底部还设计有 0.5 米的圆柱形支脚,且后表面是倾斜度为 40 度的斜面。

Ahmed 体的几何结构图。
Ahmed 体的简单几何结构。

模拟流过 Ahmed 体的气流

流过 Ahmed 体的气流验证模型中,Ahmed 体斜面的倾斜度为 25 度,被安置于 8.352 米× 2.088 米× 2.088 米的空间中,对其流场进行了计算。

流体流动仿真的域和边界条件图像。
流体流动仿真的求解域及边界条件。

气流入口设置在车体前方,距离车体的距离为两辆车的长度(2L)。为了减少计算量,我们引入一个对称平面,从而只需模拟该模型的一半。

模型中的流体为湍流,这是基于由车体长度和进气速度决定的雷诺数确定。此仿真不仅求解了湍流动能和耗散问题,同时还计算出了速度场。相比于通常用来解决湍流问题的网格,我们在仿真中需要的网格尺寸更大。更具体地说,我们在模型中气流下游位置使用了更为精细的网格,以此来捕获尾流区。

结果

Ahmed 体的总曳力系数是此仿真的关键数据,它是由对 Ahmed 体的正面、斜面、底面测得的压力系数及表面摩擦力组成。在得到的仿真结果中,对总曳力的预测十分准确,但个别单独测量结果与实验结果略有出入。

上述数据偏差涉及多种不同因素。对于车体的前面和顶面而言,仿真中使用的壁函数不足以有效地预测流动转变(试验中观察到的)。

对于斜面上的系数数据的偏差,我们可以观察到如下图所示的沿斜面流动的气流的流线,其厚度是由湍流动能决定的。

仿真展示了沿Ahmed 体倾斜面的流线。
Ahmed 体背后流线的厚度与其湍流动能成正比。

通过实验数据我们发现,用来指示沿斜面流动的气流的流线几乎无处不在,并且在底部后方具有两个小的回流区。仿真结果显示捕获到了这个效应,然而却过高地预测了回流区域。

图像展示了仿真过程中在 Ahmed 体后形成的回流区。
流线表示 Ahmed 体后方的回流区。

斜面的压力曳力对回流区的精确形状和位置非常敏感,就是这一原因导致了仿真出现偏差。

尽管这些数据在数值上存在差异,但由于总曳力系数值相近,故仿真结果定性地等同于实验结果。虽然可能存在较小的数据偏差,但仿真依然捕获了流过 Ahmed 体的气流的主要特征。因此,这个仿真完全可以胜任对总曳力系数的计算。

HUMMER 为 General Motors LLC 的注册商标。

Mercedes-Benz 和 C-Class 为 Daimler AG Corporation 的注册商标。


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