某模型車側窗表面非定常壓力場的數值模擬與風洞試驗研究

黃麗那，李未，孫冰寒，藍志坤，李俊

（1.長春大學汽車服務工程系，吉林 長春 130022；2.中車長春軌道客車股份有限公司海外項目部，吉林 長春 130000）

前言

汽車外后視鏡是暴露在空氣中的鈍體，擾動流場產生的湍流脈動壓力引起側窗的振動并向車內輻射噪聲，嚴重影響人們乘坐舒適性，因此有必要準確模擬后視鏡下游處流場狀態。流場包括核心區域和近壁面區域，對于核心區域的模擬，已經經過了許多學者的論證[1,2]，即基于完全湍流性建立起來的的高雷諾數模型k-ω和k-ε系列；那么對于近壁區域非完全湍流性模擬的精確度就顯得尤為重要。目前有兩種處理近壁區域流場的方法：低雷諾數k-ε模型直接求解法和壁面函數法[3]。本文選用典型的應用直接求解近壁區域方法的 k-ω SST模型和k-ε Realizable模型與壁面函數結合的方法研究模型比例模型，獲得后視鏡和側窗區域不同的近壁面網格，同時進行了風洞試驗，將外后視鏡引起的側窗表面脈動壓力和流動結構與試驗進行對比，從而確定哪種近壁面網格在上述兩種方法中能得到較準確的流場。

業務能力評分標準：“理論扎實，動手能力強，善于分析和解決問題”為優秀；“理論扎實，動手能力較強，較善于分析和解決問題”為良好；“理論基礎和動手能力一般”為合格；“理論基礎和動手能力差”為不合格。

富察氏淡淡一笑：“鬧不起來？在潛邸時就一個個烏眼雞似的，如今只怕鬧得更厲害吧?！彼藗€身，朝里頭睡了，“只是她們耐不住性子愛鬧，就由著她們鬧去吧?！?/p>

除了研究模型的復雜性和高密度的網格情況，還有受到A柱影響形成的旋轉渦內和后視鏡尾渦區共同作用導致氣流的分離，使得流場具有非定常特性。為了有效的獲得后視鏡區域的瞬態流場信息，采用子域賦值法對該區域進行局部流場的瞬態計算，為進一步的氣動噪聲的研究提供基礎。

1 數值模擬

1.1 模型比例模型和計算域

為了表達試驗段的流動狀態，建立了某轎車模型和風洞計算域，如圖1所示，為了減少計算量將后視鏡側窗區域單獨截取出來構成封閉的子域如圖2所示。

圖1 風洞計算域

圖2 模型車的全計算域、子域

1.2 計算網格

整車和風洞型計算域三角形面網格數量大約為170萬，網格大小為5mm。y+是描述近壁區域流場的無量綱值，壁面的y+值范圍分為：y+<5的粘性底層，30

表1 近壁面網格生成參數

圖3 網格邊界層截面圖

1.3 求解設置

為了觀察汽車周圍空氣的流動現象，采用流態顯示方法分析流動機理，將模型側窗表面區域放置光滑相紙，相紙上均勻涂抹懸濁液，懸濁液會在氣流的作用力下形成一定流場結構顯示在相紙上。

2 風洞試驗

2.1 流態顯示試驗

本文中全域網格 1、全域網格 2分別選擇 k-ω SST和Realizable k-ε湍流模型進行穩態計算，保證噴口處為30m/s的速度入口，無滑移壁面應用到車身表面、風洞模型各個表面，兩套全域網格的四種工況的穩態計算耗時 20h，然后將較為準確的穩態結果賦予子域進行瞬態LES計算，流體流過后視鏡所需的時間約為 0.006s，而流過子域所需的時間約為0. 02s，對子域采取了0.0001s時間步長，總計算時間0.5s，計算采集到充分的樣本數據，花費36h完成計算。

圖 6是兩類網格分別在不同湍流模型下的油流顯示，y+<4的全域網格1能夠捕捉到再附著線，且圖6(1)后視鏡的尾渦區大小與試驗一致，而圖6(2)在車門位置沒能體現出氣流在后視鏡下方繞流形成的分離區，推斷y+<4時的k-ω SST模型更準確。y+>30的全域網格2沒有顯示出A柱影響旋渦區的再附著線，圖6(3)相對圖6(4)的后視鏡尾渦更接近試驗，推斷y+>30時的k-ε Realizable更準確。

2.2 測壓試驗

如圖4所示在模型左側窗和車門表面上布置了45個壓力監測點，點與點間隔 40mm，當氣流流經模型，通過布置在其表面上壓力傳感器便可采集到壓力信號。

圖8可以看出試驗值更接近子域仿真得到的Cp值，但是仍存在監測點不準確的區域，如位于后視鏡尾渦區和受A柱影響的旋轉渦區：后視鏡尾渦區域點（圖9紅色編號點）通過LES仿真得到監測點的壓力脈動幅度較大，判斷此處不僅僅被后視鏡尾渦影響還有A柱旋轉渦區的影響從而形成復雜流場；位于旋轉渦區的點（圖9黃色編號點），它們只受A柱位置旋轉斜向上的分離流影響，流場變化不如后視鏡尾渦區激烈，因此LES仿真是小幅度的壓力波動。試驗與仿真在特殊位置的 Cp存在偏差還由于二者采集數據的時間間隔分別是是1s和0.0001s。但是從另一個角度可以根據Cp值仿真出現的誤差現象可以推斷出流場的三大區域：后視鏡尾渦區、旋轉渦區和再附著區的位置，有利于分析流場結構。

圖4 風洞測壓試驗監測點布置

3 結果與討論

3.1 流態顯示

圖9橙色編號點表示0.05<σp<0.1范圍內的監測點，位于側窗上的再附著區以及側窗與車門交界處；圖9紅色編號點表示σp>0.1，由于受A柱旋轉渦區和后視鏡尾渦共同影響下壓力波動劇烈，其中點6、10、19、25位于再附著線附近；圖9黃色編號點的σp<0.05，由于受到A柱影響的分離流較為均勻平緩形成的旋轉渦區，脈動壓力較小。

圖5 風洞流態顯示試驗結果

質量是大修成敗的重要標準，在系統開車過程中，出現了一些質量問題，說明個別施工單位在質量上重視不夠，個別人員在監督上把關不嚴，為此，山西晉煤天源化工提出了“一定要嚴把質量關，經得起生產考驗”的大修要求。

圖6

3.2 表面壓力

全域兩套網格側窗與車門位置的各監測點穩態仿真的壓力系數Cp與風洞試驗Cp值之差表示為ΔCp，ΔCp越小則仿真越接近試驗。如圖7所示，全域網格1(y+<4)在k-ω SST湍流模型計算所得Cp比k-ε Realizable湍流模型更準確；而全域網格2（y+>30）得到相反的結果。這是由于k-ε Realizable模型根據對數區特點推導出壁面函數，忽略粘性層的特點將近壁區域的物理量直接與湍流核心區聯系，因此不需要知道近壁區域在粘性底層的流動，用來模擬近壁面的邊界層不需要細化網格；而k-ω SST模型是典型的在近壁面區域采用低Re數k-ε模型直接計算，在湍流核心區又轉化為高Re數k-ε模型進行求解，能夠詳細模擬粘性層流動，因此需要劃分很薄的邊界層網格配合湍流模型求解近壁區域的流動。

最后，由于缺少相應的值班律師考評機制和被告人對值班律師法律幫助質量的意見反饋機制，一旦值班律師怠于履行職責，被告人將無法獲得更換和補償，更無法獲得有效的救濟，有效辯護也就無從談起。［6］

將降雨量與日最大溫度與最小溫度作為BP神經網絡的輸入數據，徑流量作為輸出數據。圖2是BP神經網絡對洪號為20001009的這場洪水的模擬值與觀測值的對比圖。然后，通過模擬值與觀測值得到這場洪水徑流量的誤差序列，再將誤差序列作為ARIMA模型的輸入變量，得到誤差序列的預測值，并用于修正BP神經網絡得到的模擬值。其修正后的預測結果如圖3所示。

式中， 為某監測點在一段時間內的平均壓力，pi為i時刻下該監測點的瞬時壓力，σp越大，表示壓力脈動越大[5]。

圖8 子域LES計算結果

如圖5的風洞流態顯示試驗可以看到氣流在A柱之后發生分離，又在模型側窗表面上重新附著且再附著線清晰可見，位于側窗和車頂交界處出現斜向上后方的旋轉錐型渦。在后視鏡后方區域包括車門位置出現明顯的尾渦，尾渦的形成是由于后視鏡基座處空間變化將流經的氣流加速，形成低壓區。占據側窗面積2/3油流相對整齊有序，形成了再附著區域，由于試驗中不可忽略重力的作用，車門上的油流有斜向下趨勢。旋轉渦區和尾流區是氣流分離區域，對于側窗上氣流的非定常特性占有主導地位[4]，從而產生了作用在側窗上的表面脈動壓力。

圖9 子域在t=1.25s時刻表面流態顯示

4 結束語

采用風洞試驗和數值模擬的方法研究50%比例的模型轎車模型后視鏡、側窗區域外流場，得出結論如下：

子域的瞬態計算得到后視鏡尾部側窗表面上出現不同尺度的漩渦，定量分析側窗和門板的壓力脈動的大小，引入壓力系數標準差σp，如公式(1)：

（1）通過與風洞試驗的對比發現，根據y+值劃分網格，當首層網格節點處于粘性層范圍時使用k-ω SST湍流模型得到較好計算結果；當其處于對數域使用k-ε Realizable 計算較為準確。

（2）選用y+<5全域網格1截取關鍵區域進行子域的瞬態計算發現，通過表面壓力系數結果判斷，子域LES計算得到平均流場與全域RANS計算得到流場可以相互驗證，且相比全域RANS模擬，再附著區內的子域LES模擬更準確。

（3）對于側窗的分離區，根據壓力系數標準差判斷，子域瞬態模擬能夠捕捉分離區流場的非定常特性。由A柱影響的旋轉渦區內的監測點σp小于0.05，后視鏡的尾渦區內監測點壓力波動較為劇烈，且壓力波動最劇烈的位置即為再附著線附近，σp大于0.1，而再附著區監測點σp在0.05與0.1之間，因此根據監測點脈動壓力波動的大小明確流場結構，為后續的氣動噪聲研究提供基礎。

為了方便地討論問題，可以定義坐標系xoy：其坐標軸ox、oy的單位矢量在Cβ各處保持平行，如圖6中的紅色坐標系.平移一周后，坐標系xoy與平移前相比相差角度|B|.由于坐標系xoy與波前場分布固連在一起，所以可以用坐標系的旋轉角度表示場分布的旋轉角度.在坐標系xoy中觀察，場分布沒有轉動，相因子與(4)～(6)式中的Sn=ei(nθ+βl-ωt)相同.回到初始點后與平移前相比，因子Sn=ei(nθ+βl-ωt)的θ中會多出-B.

參考文獻

[1] MEBTER,F,Zonal Two Equation k-ω Turbulence Model for Aerodynamic Flows[J] AIAA93-2906(1993),pages196-206

[2] 熊超強,臧孟炎.低阻力汽車外流場的數值模擬及其誤差分析[J].汽車工程. 2012. Vol.34. No.1

[3] 王福軍.計算流體動力學分析——CFD軟件原理與應用[M].北京∶清華大學出版社,2004.

[4] Ye Li, Naohiko Kasaki,Evaluation of Wind Noise Sources Using experimental and Computational Methods[C].SAE Paper,No.2006-01-0343.

[5] Introduction of a New Realistic Generic Car Model for Aerodynamic Investigations[C].SAE Paper No.2012-01-0168.