汽車前照燈水汽凝聚現象的瞬態CFD預測

閆相文，李 景，高 岳，王利利

（中汽研（天津）汽車工程研究院有限公司，天津 300300）

車輛前照燈內部的水汽凝聚現象被認為是車輛照明系統的一項重要性能指標。一項由Prosperi[1]等進行的研究表明大多數車輛主機廠及汽車前照燈供應商都面臨著水汽凝聚的問題，其影響主要體現在車輛外觀與安全方面。當水汽開始凝聚在車燈鏡片上時，燈光品質將會下降，這一問題逐漸為越來越多的汽車行業從業者所關注。為了在設計階段就可以著手優化車輛前照燈的抗冷凝特性（即除霧特性），CFD技術被應用于當前研究以預測由水汽凝聚與消散所導致的車燈鏡片上的“起霧”區域。JOHAN等[2]在其研究中認為車輛前照燈內部的流動以及質量交換強度很低，因此，使用CFD技術對起霧現象進行模擬是一個與外部流動仿真不同的研究方向，這種不同尤其體現在粘性在流動中所占有的主導地位方面。前照燈內部水汽可能是在高濕度駕駛環境中由外部泄露至燈腔內部，或是由于燈內部件吸濕后釋放出來的，針對這一點，JACKY[3]在其研究中發現，使用除濕劑可以吸收燈腔中的水汽以降低濕度。然而，干燥劑的吸濕是緩慢的結晶過程，當車燈光源在開啟或關閉時，由于降雨導致車燈鏡片迅速降溫，所以燈腔內部的流動條件是急劇變化的。因此，相比于結晶吸收，燈體的熱交換是該研究中更為關鍵的因素。

考慮到目前最為主流的前照燈光源仍是鹵素光源，燈腔內的氣流循環主要由燈泡與空氣的熱交換主導，因此，典型的雙燈絲抗振鹵素光源的電功率一般介于35 kW和100 kW之間（光照色溫約為3 100 K），其發熱特性與一支燈泡內的3 000 K燈絲接近（取決于燈泡種類）。在大燈光源表面與空氣之間的熱交換為車燈提供了驅動其內部空氣流動的能量。當前照燈被開啟時，飽和絕對濕度的升高會帶動燈內部的水汽在燈腔內部重新分布，盡管在這一階段會有部分的內外對流，但燈腔內部空氣仍能容納大部分水汽并最終在其內部達到相對高溫高濕的平衡。如果此時關閉前照燈，由于與外部的流動交換非常有限，那么前照燈鏡片上的溫度分布將主要取決于鏡片的熱交換系數（Heat Transfer Coefficient，HTC）與光源的余熱。當鏡片上某位置的局部熱交換趨勢將明顯高于其它位置時，當地空氣的飽和濕度會明顯降低，因此鏡片上就出現了水汽凝聚現象。在Honda Odyssey第三方用戶跟蹤報告中展示的大燈起霧現象，如圖1所示。在該案例中，僅有左前照燈在降雨后發生了起霧現象。紅線所圈出的部分是霧層的邊界，且該霧層會降低前照燈的照明質量。

圖1 大燈起霧現象

在冷凝現象達到最大限度后，消霧現象開始并一直持續到燈體內部和外界熱量分布逐漸恢復到前照燈開啟前的初始狀態。該過程一般是緩慢的，但在某些特定的駕駛環境下會被加速，如日光照射或外界環境溫度上升。本研究采用商用軟件Star-CCM+在仿真過程中對此情況進行了模擬。一般來說，1小時的消霧時間是可以被大多數設計者所接受的[1]。一些廠商和研究人員針對該問題設計了試驗來測試車輛前照燈的起霧和消霧特性，此后，采用CFD對該類問題進行研究，并與試驗結果進行了對比。DEPONTI等[4]在意大利汽車照明公司的環境實驗室中搭建了一個外部行駛環境模擬臺架，以測試車輛前照燈的起霧特性，并將試驗結果用于驗證其仿真模型的設置。JOHAN等[2]以及MENEZES等[5]在其發表的相關文章中敘述了數值仿真中物理模型的選用和邊界條件的設置。相比于試驗，CFD可以進一步拓展測試范圍，為冷凝和蒸發仿真提供更為極端的外部條件，在短時間內實現明顯的起霧或消霧效果，因此，選取適當的CFD設置有利于在仿真的魯棒性、準確性以及效率上取得平衡。

此外，對于LED光源的前照燈而言，起霧現象并不是一個嚴重的問題，這是由于用LED作為發光單元的燈體會在燈腔后部裝備一個獨立的散熱風扇。發光單元會通過風扇強制與外界進行對流散熱，燈腔內部的流動會被“泵出”以完成與外界的質量交換。考慮到傳統光源在車輛照明市場中所占的份額，鹵素光源仍將因其低成本而被廣泛使用。因此，本研究將著眼于分析鹵素光源的前照燈起霧與消霧特性，并針對該領域提出一套有效的仿真流程及物流模型選用方法。

1 物理世界中的起霧與消霧過程

車輛前照燈起霧通常在雨天或是潮濕環境中駕駛時發生，圖2展示了典型的前照燈起霧環境。

圖2 典型的前照燈起霧環境

由圖可知4個階段中大氣濕度、大氣溫度以及前照燈鏡片上熱交換系數的變化趨勢。這4個階段如下。

第1階段為降水發生前的駕駛情況。環境濕度有輕微的上升，而前照燈鏡片上的熱交換系數基本維持恒定，可以認為其只與車輛行駛速度相關。

第2階段為雨中駕駛情況。前照燈被開啟，鏡片上的熱交換系數則因降雨而出現階躍下降，同時，燈體內的絕對濕度則因露點溫度的上升而達到更高水平。以上兩個階段在DEPONTI等[4]的研究中被稱為“加熱階段”，在此階段中水汽進行了充分的擴散。

第3階段為水汽凝結過程。由于前照燈的關閉，燈腔內的飽和濕度降低從而在車燈鏡片附近發生凝聚。在實驗室中，試驗員通過在鏡片上灑水或吹風來實現該階段所需的較高對流換熱趨勢。

第4階段為消霧階段。凝聚的水汽由于燈腔內部的溫度恢復與空氣流動而再次蒸發。

在第3、4階段中，鏡片上的對流換熱趨勢與第1階段類似。

2 CFD方法論

商用CFD軟件Star-CCM+被廣泛應用于汽車行業，其多模型仿真工作臺的靈活性使同時處理復雜的多物理過程變成了現實（如處理固氣兩相間的傳熱、起霧和結冰等）。在本研究中，Multi-region網格用于代表不同的部件材質，包括前照燈鏡片（聚碳酸酯塑料，即PC），大燈燈腔（聚丙烯塑料，即PP），光源透鏡以及空氣域。此外，影響冷凝和蒸發的各種物理條件也在仿真過程中進行了模擬。此外，燈腔內部的流動模型為瞬態層流流動，這與之前大多數基于“湍流模型”開展的研究不同。這是由于考慮了燈腔內較低的流速（在大燈開啟時低于0.25 m/s）以及燈腔內部件的微小尺度（約為0.05 m數量級）不足以形成較高雷諾數的流動，所以在該算例中使用的流動模型為層流模型。

Multi-region多面體網格劃分細節如圖3所示，藍色網格為空氣域，綠色網格為PA固體壁面。在兩域的交界處，兩種熱介質都劃分了邊界層網格以保證界面上的換熱求解精度。

圖3 Multi-region多面體網格劃分細節

本研究中所用的網格劃分方法為Star-CCM+推薦的多面體網格，可以捕捉到燈腔內復雜的幾何特征。相較于剪切六面體網格直接用外層棱柱層網格“剪切”內部體網格的構造，多面體網格的最大優勢為其對于復雜幾何的適應性。此外，每個獨立的多面體網格擁有比剪切六面體更多的相鄰單元，這也降低了單元的拉伸與求解的數字耗散[6]。

本研究還選用了隱式非穩態求解器以求解瞬態的物理過程。考慮到起霧與消霧的物理過程較為緩慢，將時間步長設置為0.01 s，計算域中的最大庫朗數低于5。每個時間步內的最大迭代次數為15步，該時間步內的迭代次數在利用穩態求解進行初始化求解后，可將控制方程的無量綱殘差控制在1×10-3以下。

本研究中，起霧與消霧模型是以環境中的水汽濃度為基礎進行計算，該模型為“單向模型”，這表示其僅由流場獲得信息，但不與流場進行相互作用。當進行模型初始化時，霧層厚度可以通過賦值進行定義，但在本研究中，整個起霧-消霧過程被完整地模擬，所以在初始化時可將霧層厚度設為0。

初始化會顯著影響瞬態仿真的求解進程和結果，而在當前的研究中采用了穩態求解流場、濕度和溫度信息的方式進行算例的初始化，然后切換到瞬態仿真以求解水汽的彌散和起霧、消霧現象?？紤]到實驗室中初始化所耗費的大量時間（約12 h），相較于直接使用瞬態分析進行初始化，該方法在時間上更高效且成本更低。此外，穩態仿真的結果作為一個Baseline的初始條件更有利于研究不同邊界條件設置對于結果的影響。

可以應用在穩態仿真中的重要模型被稱作“S2S輻射模型”，但由于該模型是基于計算視因子的輻射模型，所以選用該模型時要考慮可投入的計算能力。S2S模型代表“面到面”，即該模型引入了光學矢量來計算面與面間的輻射傳遞?；诖四Ｐ?，不同表面上的光輻射beams（反/發/透光的微小面單元）可以通過視因子假設來計算其輻射能量的傳遞路徑。Star-CCM+提供的兩種輻射模型的計算結果對比如圖4所示。圖中，色條代表了一個普通鹵素光源周圍的溫度分布，白色空洞部分則由于溫度超過400 K而被折疊。右側的仿真在其凸透鏡的固體域中使用了S2S模型以模擬熱輻射穿過透鏡后對于前部空氣的加熱特性，而左側的算例中沒有在透鏡固體域中使用該模型。圖5所示某鏡頭模組在有光源的情況下溫度分布的光學分析結果[7]，其溫度分布趨勢與Star-CCM+中對鏡頭前溫度的預測結果有一定的一致性。對比該研究中透鏡前的溫度分布圖以及溫度梯度與HSU等[7]的研究成果進行比較可知，使用S2S模型可以更好地求解出鏡片上的溫度分布。

圖4 Star-CCM+提供的兩種輻射模型的計算結果對比

圖5 某鏡頭模組在有光源情況下溫度分布的光學分析結果[7]

3 數值仿真設置

起霧與消霧進程仿真的駕駛條件見表1，圖6為在焓濕圖上標記出的起霧與消霧進程所對應的物理條件變化，相應的CFD設置見表2。

表1 典型的前照燈起霧駕駛工況

表2 邊界條件設置

圖6 在標準試驗環境下（環境壓力1 kPa，25 ℃）獲得的焓濕圖中描述大燈起霧與消霧過程

4 結果與討論

仿真結果與行業內之前進行的起霧試驗表現出一定的一致性，通過使用Fogging模型，在軟件內對起霧和消霧過程進行了預測。衡量起霧情況的一個指標是最大霧層厚度，該指標在整個仿真過程中（初始化后）都進行了記錄。通過圖7可以觀測到該指標先增后降的變化趨勢，需要注意的是該圖的水平軸由表2所示的第2階段開始計時，所以總體計算時間也應涵蓋初始化的穩態求解時間。

圖7 前照燈鏡片上的最大霧層厚度

在“加熱階段”燈腔內的流動由兩個主要因素主導：密度變化與重力作用。在沒有這兩個因素的作用下，流場將會靜止且水汽不會被帶動循環。圖8所示的單位長度矢量圖展示了燈腔內光源剖面的整體流動速度方向以及局部流動情況。由圖可知，光源在持續加熱周圍的空氣，通過改變空氣密度進而不斷將下部空氣泵至上部，形成循環致使溫度與水汽在燈腔的右上角（圖8）發生積累，這為后續的起霧現象提供了重要條件。前照燈鏡片位置與光源中截面的溫度分布如圖9所示，結合圖8可知，高溫氣流有向燈腔前頂部流動的趨勢。

圖8 燈腔內部流場在光源中截面上的單位長度矢量圖

由圖8可知，在重力和密度變化的作用下，冷熱空氣在進行熱量傳遞的同時也產生了相對運動（圖中的所有矢量長度都被單位化為1.5 mm，而非表示矢量的大小）。

圖9 前照燈鏡片上以及中部截面上的溫度分布

根據圖9所示的溫度分布可以對流動方向進行預測，其結果與圖8所示的流動方向具有一致性。若光源在起霧階段再次被開啟，則熱量將以相同的方式驅動空氣及水汽向燈腔前-頂部循環，而更高的溫度會提高鏡片上的水汽飽和濃度，因此，霧層將進入蒸發階段。

當車燈被關閉，流動會被鏡片、燈腔后壁以及通氣閥所施加的邊界條件主導。由光源加熱導致的流動會因空氣的慣性而在關閉光源后維持一段時間。圖10所示不同時間點上的霧層厚度分布，如前所述，水汽更為聚集的前頂部位置將會發生更嚴重的起霧現象，而最大厚度的霧層則出現在鏡片的邊角處，在此處的氣流循環情況最差，這與目前大部分車燈起霧現象所反映的問題一致。由圖7可知，最大霧層厚度出現在900 s，然后消霧過程開始。

圖10 起霧過程中鏡片上的霧層厚度云圖

消霧過程中的霧層厚度變化如圖11所示，在整個消霧過程中，各視圖的最大霧層厚度都被設置為0.964 μm，因此可以對鏡片上各個位置的消霧性能進行橫向比較。由于大燈幾何造型和通風孔設計在燈腔后部的左側，所以霧層的消散有明顯的從左向右的指向性，即靠近右側邊角位置的霧層最難蒸發。在本算例中使用的計算結束條件為“最大霧層厚度=0”，最終消霧過程結束的時間約為初始化完成后的1 600 s。

圖11 消霧過程中霧層厚度變化云圖

5 結論

本文通過研究水汽的凝結與蒸發來模擬一個簡化的前照燈模型內部的起霧與消霧現象。該仿真方法使用了特定的流動模型、傳熱模型、輻射模型和相變模型來預測前照燈鏡片上的起霧面積和消霧時間。霧層厚度主要受到溫度和濕度分布的影響，而流場則會影響到水汽和溫度在空間中的傳遞，這尤其會對車燈前上部的消霧過程產生明顯的影響。通風孔的布置會改善其附近流動的狀況，并加快消霧進程，所以優化通風孔位置對于在起霧后重新達到燈腔內的溫濕平衡是非常關鍵的。然而，使用簡化的前照燈模型會失去對車輛前照燈的普遍代表性，尤其是在前照燈設計風格逐漸激進的當下。因此，研究更為細致而真實的車燈造型和內部結構對其起霧、消霧特性的影響將是未來研究的主要內容。