基于氣動(dòng)減阻和散熱需求的主動(dòng)格柵優(yōu)化設(shè)計(jì)

賈 青 ，陳佳萍 ，楊志剛

（1.同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院，上海201804；2.同濟(jì)大學(xué)上海地面交通工具風(fēng)洞中心，上海201804；3.上海市地面交通工具空氣動(dòng)力與熱環(huán)境模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804；4.北京民用飛機(jī)技術(shù)研究中心，北京102211）

近年來，國際原油價(jià)格不斷攀升，能源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)問題日益嚴(yán)峻，各大車企試圖采用多種手段進(jìn)行車輛空氣動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)改進(jìn)以降低油耗［1］，前端進(jìn)氣結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)越發(fā)引起車企的重視。

由于前端進(jìn)風(fēng)口的存在，車輛外部繞流空氣與流經(jīng)發(fā)動(dòng)機(jī)艙的空氣相互干擾，冷卻空氣流經(jīng)發(fā)動(dòng)機(jī)艙通過熱交換器時(shí)發(fā)生壓降，因此前端部件結(jié)構(gòu)變化會(huì)造成氣動(dòng)阻力的變化。同時(shí)，前端進(jìn)氣量影響流經(jīng)熱交換器的冷卻空氣流量，從而影響發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)的散熱量。一般車輛的前端開口面積是基于高溫、高負(fù)載的惡劣工況設(shè)計(jì)的［2］，在其他車輛行駛工況下往往存在冷卻流量過量的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致冷卻性能過剩、阻力系數(shù)較高、燃油經(jīng)濟(jì)性較低的結(jié)果。因此，怎樣在保證發(fā)動(dòng)機(jī)散熱性能的情況下，最小化氣動(dòng)阻力以減小燃油消耗，是前端進(jìn)氣結(jié)構(gòu)件優(yōu)化研究中的一大課題［3］。

主動(dòng)進(jìn)氣格柵（active grille shutter，AGS）是一種車輛發(fā)動(dòng)機(jī)艙前端開口面積控制裝置，一般加裝在換熱器前方，可通過改變格柵條的開閉角度控制流經(jīng)冷卻模塊的空氣流量。在發(fā)動(dòng)機(jī)艙熱管理研究［4-7］中，常采用一維軟件仿真動(dòng)力總成、冷卻系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)等的內(nèi)部工作狀態(tài)，采用計(jì)算流體力學(xué)（computational fluid dynamics，CFD）仿真、試驗(yàn)研究或理論分析的方式得到發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)即系統(tǒng)外部的空氣流動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而得出冷卻空氣流量變化對(duì)冷卻系統(tǒng)性能和車輛燃油經(jīng)濟(jì)性的影響。此外，已有研究通過滑行試驗(yàn)［8］、風(fēng)洞試驗(yàn)［9］或數(shù)值仿真［10］等方法通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)［11］和函數(shù)回歸或擬合的方式得到冷卻系統(tǒng)特性和阻力系數(shù)與主動(dòng)格柵和冷卻模塊控制參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系，繼而進(jìn)行主動(dòng)格柵控制策略的制定。

國內(nèi)對(duì)主動(dòng)格柵優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究較少，且多采用試驗(yàn)研究。而通過三維流動(dòng)和一維系統(tǒng)聯(lián)合仿真來制定主動(dòng)格柵控制策略并評(píng)估其控制效果作為實(shí)物制作前的先期研究可起到節(jié)約成本、縮短研發(fā)流程的作用。本文首先建立阻力和流量與AGS控制參數(shù)間的近似模型，其次提出滿足發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻需求同時(shí)減小阻力系數(shù)的控制策略，最終通過聯(lián)合仿真方法驗(yàn)證主動(dòng)格柵的控制效果。

1 試驗(yàn)研究與數(shù)值仿真方法驗(yàn)證

1.1 前端進(jìn)氣試驗(yàn)研究

主要采用數(shù)值模擬的方法研究主動(dòng)格柵控制對(duì)整車阻力和發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻性能的影響，首先需通過與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)標(biāo)驗(yàn)證CFD方法和發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型的仿真精度。

1.1.1 氣動(dòng)風(fēng)洞試驗(yàn)

試驗(yàn)車輛為某小型三箱轎車，車長4.52 m，車寬1.79 m，車高1.49 m，迎風(fēng)面積為2.26 m2。在同濟(jì)大學(xué)整車空氣動(dòng)力學(xué)風(fēng)洞中進(jìn)行試驗(yàn)，以驗(yàn)證整車阻力系數(shù)與車身周圍流場(chǎng)結(jié)構(gòu)的仿真精度。該風(fēng)洞為3/4開口回流式風(fēng)洞，噴口面積為27 m2，采用六分量天平獲取整車氣動(dòng)阻力系數(shù)，并配備有邊界層抽吸系統(tǒng)，采用五帶移動(dòng)系統(tǒng)模擬路面與車體的相對(duì)運(yùn)動(dòng)和車輪轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)，沿車身中截面布置24個(gè)壓力測(cè)點(diǎn)。試驗(yàn)車輛與空氣動(dòng)力學(xué)風(fēng)洞如圖1所示。

1.1.2 熱環(huán)境風(fēng)洞試驗(yàn)

在同濟(jì)大學(xué)整車環(huán)境風(fēng)洞中進(jìn)行冷卻系統(tǒng)熱管理試驗(yàn)，以驗(yàn)證通過換熱器的冷卻空氣流量和發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)情況的仿真精度。該風(fēng)洞為開口回流式風(fēng)洞，噴口面積為7 m2，配備四輪轉(zhuǎn)轂，以模擬車輛在行駛過程中所受的路面載荷，同時(shí)可控制試驗(yàn)段內(nèi)環(huán)境溫度、濕度以模擬不同天氣條件。試驗(yàn)過程中車輛前端距噴口1.7 m。圖2所示為試驗(yàn)車輛與環(huán)境風(fēng)洞。

圖1 試驗(yàn)車輛與空氣動(dòng)力學(xué)風(fēng)洞Fig.1 Test vehicle and aerodynamic wind tunnel

在散熱器迎風(fēng)面均勻布置9個(gè)葉輪測(cè)點(diǎn)，迎、背風(fēng)面均布置12個(gè)熱電偶測(cè)點(diǎn)，以分別獲取散熱器迎風(fēng)面瞬時(shí)空氣流量、流入和流出散熱器的空氣溫度；在散熱器冷卻液進(jìn)、出口位置各布置一個(gè)熱電偶，以得到其進(jìn)、出口冷卻液溫度；同時(shí)采用渦輪流量計(jì)和轉(zhuǎn)速傳感器分別測(cè)得冷卻液流量和風(fēng)扇轉(zhuǎn)速。如圖3、4所示分別為散熱器迎風(fēng)面的葉輪和熱電偶布點(diǎn)以及部分試驗(yàn)測(cè)量設(shè)備。

圖2 試驗(yàn)車輛與環(huán)境風(fēng)洞Fig.2 Test vehicle and climate wind tunnel

圖3 散熱器迎風(fēng)面葉輪與熱電偶布點(diǎn)Fig.3 Impeller anemometer and thermocouple measuring points on the radiator windward side

圖4 部分試驗(yàn)測(cè)量設(shè)備Fig.4 Partial test measuring equipment

環(huán)境風(fēng)洞試驗(yàn)分為2個(gè)部分：一是恒速行駛試驗(yàn)，分別得到40、60、80、100、120 km·h-1車速下流過散熱器的冷卻流量和沖擊來流帶動(dòng)下的風(fēng)扇風(fēng)車狀轉(zhuǎn)速，用于流量仿真對(duì)標(biāo)等；二是監(jiān)測(cè)新歐洲行駛循環(huán)工況（new european driving cycle，NEDC）下車輛冷卻系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)及整車油耗，用于后續(xù)發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型的驗(yàn)證。

1.2 前端進(jìn)氣仿真對(duì)標(biāo)

1.2.1 氣動(dòng)風(fēng)洞試驗(yàn)仿真對(duì)標(biāo)

采用1：1整車模型進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，對(duì)車輛外形不做改動(dòng)，保留發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)、冷卻模塊等關(guān)鍵部件，舍去對(duì)流動(dòng)影響較小的線束等。采用前處理軟件HyperMesh 2017繪制面網(wǎng)格，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)艙、車底部等復(fù)雜部件位置進(jìn)行加密。計(jì)算域設(shè)置為10倍車長、10倍車寬、5倍車高，其中車頭距計(jì)算域入口3倍車長。如圖5、6所示為分別為整車數(shù)值模型和氣動(dòng)仿真計(jì)算域。

采用STAR-CCM+12繪制體網(wǎng)格，車身部件及地面表面繪制邊界層網(wǎng)格，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)艙、車尾部、兩側(cè)后視鏡區(qū)域網(wǎng)格進(jìn)行加密，對(duì)整車周圍體網(wǎng)格進(jìn)行2次加密，最終劃分體網(wǎng)格數(shù)為3 700萬左右。

湍流模型選擇Realizable k-epsilon模型，在近壁面處采用Two-Layer Ally+邊界層處理方法。計(jì)算域入口和出口邊界分別設(shè)置為速度入口和壓力出口，側(cè)邊和頂部壁面設(shè)置為對(duì)稱面，車輪與地面設(shè)置為移動(dòng)壁面。風(fēng)扇模擬采用多重參考系模型，其轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)由試驗(yàn)測(cè)得。其他壁面設(shè)定為固定壁面。

圖5 整車數(shù)值模型Fig.5 Vehicle numerical model

圖6 氣動(dòng)仿真計(jì)算域Fig.6 Aerodynamic simulation domain

散熱器和冷凝器采用簡(jiǎn)化模型代替復(fù)雜結(jié)構(gòu)，用多孔介質(zhì)模型模擬空氣流過換熱器時(shí)產(chǎn)生的壓降作用，其參數(shù)由風(fēng)室試驗(yàn)臺(tái)架數(shù)據(jù)擬合得到。風(fēng)室試驗(yàn)臺(tái)是專門用來測(cè)試通風(fēng)機(jī)空氣動(dòng)力性能的一種試驗(yàn)裝置，可通過測(cè)量不同氣流流量下被測(cè)換熱器前后的空氣靜壓損失換算出換熱器的性能參數(shù)。具體數(shù)據(jù)獲取和擬合過程如下：將該車型的冷凝器和散熱器安裝在風(fēng)室工裝口，通過變頻器控制風(fēng)機(jī)改變冷凝器和散熱器入口的風(fēng)速，各測(cè)取16個(gè)流量點(diǎn)下?lián)Q熱器前后的靜壓值，每個(gè)點(diǎn)采樣4次后進(jìn)行平均處理，即可由流量和靜壓損失擬合出冷凝器和散熱器的阻力特性曲線，為無常數(shù)項(xiàng)的一元二次多項(xiàng)式形式，其系數(shù)即為慣性阻力系數(shù)和黏性阻力系數(shù)，如表1所示。

表1 多孔介質(zhì)參數(shù)設(shè)置Tab.1 Porous media parameter setting

對(duì)比120 km·h-1車速工況下氣動(dòng)阻力系數(shù)的仿真值和試驗(yàn)值，如表2所示?？芍枇ο禂?shù)仿真偏差控制在8.7%以下，在工程分析可接受的范圍內(nèi)。由于該仿真模型是通過三維掃描和逆向建模得到的，在底盤后軸、發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)部的部分部件結(jié)構(gòu)與實(shí)車仍存在一定差距，導(dǎo)致了仿真阻力系數(shù)偏大的情況。

表2 阻力系數(shù)仿真對(duì)標(biāo)Tab.2 Drag coefficient simulation benchmark

為進(jìn)一步驗(yàn)證車輛外流場(chǎng)仿真的準(zhǔn)確性，對(duì)車身中截面壓力系數(shù)進(jìn)行對(duì)標(biāo)，如圖7所示?？芍剀嚿肀砻娴膲毫ο禂?shù)變化趨勢(shì)與試驗(yàn)值吻合度較高，說明車身周圍流場(chǎng)仿真較為準(zhǔn)確。

圖7 車身中截面壓力測(cè)點(diǎn)對(duì)標(biāo)Fig.7 Pressure coefficient benchmark on the vehicle cross section

1.2.2 環(huán)境風(fēng)洞恒速試驗(yàn)仿真對(duì)標(biāo)

仍采用上述1：1整車模型，將計(jì)算域設(shè)置為熱環(huán)境風(fēng)洞，包括收縮段、噴口、試驗(yàn)段、駐室、收集口和擴(kuò)散段，其中為避免出口邊界回流影響數(shù)值計(jì)算的穩(wěn)定性，將擴(kuò)散段延長至15 m［12］。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)艙和車底部關(guān)鍵部件區(qū)域進(jìn)行加密，湍流模型、壁面函數(shù)的選擇以及車輪、風(fēng)扇、散熱器流動(dòng)仿真方法均與氣動(dòng)風(fēng)洞試驗(yàn)仿真對(duì)標(biāo)一致。由于車輛運(yùn)行過程中發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)強(qiáng)迫對(duì)流占主導(dǎo)作用，因此忽略由空氣溫度分布不均導(dǎo)致密度變化引起的浮升力作用對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)流動(dòng)的影響。圖8所示為環(huán)境風(fēng)洞試驗(yàn)仿真的計(jì)算域示意，主要進(jìn)行冷卻空氣流量對(duì)標(biāo)。

圖8 流量仿真計(jì)算域Fig.8 Flowrate simulation domain

在散熱器迎風(fēng)面相應(yīng)位置繪制9個(gè)與葉輪測(cè)量面積相同的圓形截面，取其速度平均值，與試驗(yàn)值對(duì)比，如圖9所示。可知，除了低速下仿真值對(duì)風(fēng)速有一定的高估，在中高速階段偏差均在4%以下，表明冷卻風(fēng)量仿真的準(zhǔn)確性。

圖9 散熱器迎風(fēng)面風(fēng)速平均值對(duì)標(biāo)Fig.9 Average wind speed benchmark on the radiator windward side

1.2.3 環(huán)境風(fēng)洞循環(huán)工況試驗(yàn)仿真對(duì)標(biāo)

采用GT-SUITE v2016構(gòu)建典型的發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型，用于后續(xù)評(píng)估主動(dòng)格柵控制效果。該系統(tǒng)主要由車身、傳動(dòng)系統(tǒng)、發(fā)動(dòng)機(jī)、冷卻循環(huán)等組成，如圖10所示，可通過加載不同的循環(huán)工況模擬實(shí)車的瞬態(tài)運(yùn)行狀態(tài)，也可輸入試驗(yàn)中測(cè)得的或仿真計(jì)算得到的散熱器迎風(fēng)面冷卻流量和整車阻力系數(shù)。不考慮乘員艙熱芯的換熱，因此將其發(fā)熱量設(shè)為零。

該冷卻系統(tǒng)分為大循環(huán)和小循環(huán)，當(dāng)冷卻液溫度較低時(shí)，僅流過發(fā)動(dòng)機(jī)、水泵和部分管路；當(dāng)冷卻液溫度上升到特定值時(shí)，節(jié)溫器開啟，部分冷卻液進(jìn)入大循環(huán)，流過散熱器，與外界空氣進(jìn)行熱交換。由臺(tái)架試驗(yàn)得到各部件的性能參數(shù)，如內(nèi)部冷卻液和外部冷卻空氣流過散熱器時(shí)產(chǎn)生的壓降，散熱器在不同的流體流量下可實(shí)現(xiàn)的換熱量、水泵壓升和效率曲線、發(fā)動(dòng)機(jī)的制動(dòng)平均有效壓力、摩擦平均有效壓力、散熱量和油耗MAP（manifold absolute pressure）圖等，分別輸入到一維模型對(duì)應(yīng)的模塊中。

對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證。將試驗(yàn)得到的散熱器迎風(fēng)面瞬時(shí)空氣流量和溫度輸入至系統(tǒng)中，并設(shè)定發(fā)動(dòng)機(jī)出水口初始溫度與試驗(yàn)溫度一致，為96.875℃。選取NEDC工況中4個(gè)市區(qū)工況對(duì)比試驗(yàn)值和仿真值，由于車輛為中低速行駛，設(shè)定阻力系數(shù)為0.361 2，該值為氣動(dòng)風(fēng)洞試驗(yàn)中得到的該車型在40 km·h-1下的阻力系數(shù)。如圖11所示為發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度對(duì)比。

圖10 發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型Fig.10 One-dimensional model of engine cooling system

圖11 發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度仿真值與試驗(yàn)值對(duì)比Fig.11 Comparison of simulated and experimental values of engine outlet coolant temperature

由圖11可知，仿真得到的發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度能較好地跟隨車輛工況變化，在車輛起步時(shí)和車速較小時(shí)，冷卻液溫度較低，當(dāng)車速逐步上升時(shí)，冷卻液溫度升高。由于仿真構(gòu)建的冷卻系統(tǒng)與實(shí)車相比有所簡(jiǎn)化，由試驗(yàn)測(cè)得的散熱器迎、背風(fēng)面的風(fēng)速和溫度由于測(cè)點(diǎn)數(shù)量的限制存在誤差，因此仿真得到的冷卻液溫度值與實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在一定誤差，但從較為吻合的趨勢(shì)變化可知，所構(gòu)建的一維冷卻系統(tǒng)模型能較為準(zhǔn)確地體現(xiàn)循環(huán)工況下典型車輛冷卻系統(tǒng)的參數(shù)變化。同時(shí)仿真得到的NEDC循環(huán)工況下車輛的油耗為7.84 L·（100km）-1，與試驗(yàn)值7.33 L·（100km）-1相近。綜上，認(rèn)為該模型滿足仿真精度要求，可以用于后續(xù)主動(dòng)格柵控制策略效果評(píng)估。

2 近似模型構(gòu)建

主動(dòng)格柵控制需達(dá)到的最終效果是：在不同的車輛行駛工況下，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)情況明確散熱器空氣側(cè)所需的冷卻流量，并在提供足夠冷卻流量的基礎(chǔ)上最小化空氣阻力導(dǎo)致的燃油消耗。因此，需得到不同的AGS控制參數(shù)對(duì)應(yīng)的阻力系數(shù)和冷卻流量，以在任意車輛行駛工況下快速選定最佳的控制參數(shù)值。本文采用最優(yōu)拉丁超立方抽樣結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合方法構(gòu)建近似模型，以表述上述關(guān)系。流程如圖12所示。

圖12 近似模型構(gòu)建流程Fig.12 Approximate model construction process

2.1 主動(dòng)格柵結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在原車的發(fā)動(dòng)機(jī)艙中構(gòu)建AGS，并重新設(shè)計(jì)與其配合的導(dǎo)流板，如圖13所示。單個(gè)葉片的旋轉(zhuǎn)方式為繞截面中心旋轉(zhuǎn)。選取AGS布置位置為前期研究［13］中減阻潛力最大的位置，即關(guān)閉時(shí)上AGS與垂直面夾角為10°、下AGS距散熱器迎風(fēng)面110mm。設(shè)定上、下AGS轉(zhuǎn)角為相獨(dú)立的控制參數(shù)。

圖13 AGS與導(dǎo)流板構(gòu)建示意Fig.13 Construction of AGS and deflector

2.2 模型構(gòu)建方法介紹

2.2.1 最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)

拉丁超立方設(shè)計(jì)（latin hypercube design，LHD）是從多維參數(shù)分布空間中選取近似隨機(jī)樣本的一種統(tǒng)計(jì)方法，其原理是［14］：在n維的設(shè)計(jì)空間中，將每一維坐標(biāo)區(qū)間均勻等分為m個(gè)區(qū)間，隨機(jī)選取m個(gè)點(diǎn)，使每個(gè)因素的每個(gè)水平只被研究一次，就得到了n維空間中數(shù)量為m的樣本集合。

最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)（optimal latin hypercube design，Opt LHD）改進(jìn)了拉丁超立方設(shè)計(jì)的均勻性，使因素與預(yù)測(cè)值的擬合更加精確，具有非常好的空間填充性和均衡性。使用Isight軟件進(jìn)行最優(yōu)拉丁超立方抽樣得到樣本點(diǎn)。

2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合

在合理選擇多維空間中的樣本點(diǎn)后，通過這些樣本點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的仿真結(jié)果可構(gòu)建目標(biāo)控制量與控制參數(shù)之間的近似模型，數(shù)值分析軟件MATLAB提供了一種2層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用以進(jìn)行非線性函數(shù)擬合。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其結(jié)構(gòu)一般包含輸入層、隱藏層和輸出層，每層由若干個(gè)神經(jīng)元組成。輸入層負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)，隱藏層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解、學(xué)習(xí)和處理，最后的結(jié)果被整合到輸出層，其中隱藏層可以有多層。如圖14所示為一個(gè)3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以此為例簡(jiǎn)要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

圖14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意Fig.14 Neural network structure

設(shè)輸入層共輸入x1、x2、x33個(gè)數(shù)據(jù)，該網(wǎng)絡(luò)有參數(shù)(W，b)=(W1，b1，W2，b2)其中Wl，ij是第l層第j單元與第l+1層第i單元之間的連接參數(shù)，bl，i是第l+1層第i單元的偏置項(xiàng)，則W1∈ ?4×3，W2∈ ?1×4。用al，i表示第l層第i單元的輸出值，當(dāng)l=1時(shí)，al，i=xi，即第i個(gè)輸入值。對(duì)于本例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用式（1）～（5）表述：

得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，需對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某個(gè)特定任務(wù)上的表現(xiàn)常用損失函數(shù)來衡量。對(duì)于每一個(gè)訓(xùn)練樣本，對(duì)特定輸入沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸后給出預(yù)測(cè)輸出，預(yù)測(cè)的輸出與期望值之間的距離即為損失函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法的目的就是尋找一個(gè)網(wǎng)絡(luò)使損失函數(shù)最小，實(shí)際上就是解決一個(gè)最小二乘問題。本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法為列文伯格-馬夸爾特（Levenberg-Marquardt，L-M）算法。

2.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)抽樣

將風(fēng)扇轉(zhuǎn)速Vf、下AGS轉(zhuǎn)角Al、上AGS轉(zhuǎn)角Ah設(shè)定為因素，由于需得到不同車速下的控制量，因此將車速V也設(shè)定為設(shè)計(jì)因素。根據(jù)常用車用風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，設(shè)定其變化范圍為［0，3 000］r·min-1；將AGS轉(zhuǎn)角定義為主動(dòng)格柵條與垂直面之間的夾角，設(shè)定AGS的旋轉(zhuǎn)方向?yàn)轫槙r(shí)針旋轉(zhuǎn)（從車輛左側(cè)觀察），且下、上AGS的變化范圍分別為［0°，90°］和［10°，90°］；將車速變化范圍設(shè)定為［0，200］km·h-1。設(shè)定4個(gè)因素各有51個(gè)水平，采用最優(yōu)拉丁超立方方法選取樣本點(diǎn)，并通過CFD仿真得到整車阻力系數(shù)Cd、散熱器迎風(fēng)面平均風(fēng)速Vr，如表3所示。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合

將樣本點(diǎn)按70%、15%、15%的比例分成3個(gè)數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集、測(cè)試集及驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)擬合誤差進(jìn)行調(diào)整；驗(yàn)證集用于衡量網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，即網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集外數(shù)據(jù)的擬合能力，當(dāng)泛化能力不再提升時(shí)，訓(xùn)練停止；測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練沒有影響，在訓(xùn)練時(shí)和訓(xùn)練后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行獨(dú)立的測(cè)試。

訓(xùn)練過程中采用R2衡量各數(shù)據(jù)集的擬合精度，其計(jì)算公式如下：

其中，Ti指輸入的樣本點(diǎn)仿真值，Yi為對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值，為輸入值的平均值。R2的范圍在［0，1］，R2越接近1，反映模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度越高。

對(duì)51個(gè)樣本點(diǎn)仿真值進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合得到的初始近似模型存在2個(gè)問題：一是AGS全閉時(shí)阻力和流量值均存在高估現(xiàn)象，將引發(fā)小AGS開角下的結(jié)果預(yù)測(cè)偏高；二是阻力系數(shù)和冷卻風(fēng)速峰值在有的工況下出現(xiàn)在某AGS中小開角的位置，與經(jīng)驗(yàn)不符。因此再次針對(duì)以上預(yù)測(cè)存疑的位置添加26個(gè)樣本點(diǎn)，得到仿真結(jié)果，如表4所示。重新進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合，其擬合誤差如表5所示。

表3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)抽樣和CFD仿真結(jié)果Tab.3 Experimental design sampling and CFD simulation results

由3個(gè)數(shù)據(jù)集的R2均大于0.9可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各控制量的擬合精度較高。通過對(duì)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值求平均可知，阻力系數(shù)和冷卻風(fēng)速的平均預(yù)測(cè)誤差分別為0.002 3，0.132 0 m·s-1，誤差較小。因此，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合方法可構(gòu)建精度較高的擬合模型。

以車速120km·h-1、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速為零為例，探究AGS轉(zhuǎn)角變化帶來的影響，如圖15、16?？芍?，在近似模型預(yù)測(cè)中，阻力系數(shù)和冷卻流速均隨著AGS開角的增大而增大，且變化斜率隨開角增大有所減小，峰值均出現(xiàn)在上、下AGS全開的位置附近。

對(duì)比AGS全開的情況下車速、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速對(duì)冷卻風(fēng)速的影響，如圖17所示?？芍溱厔?shì)與文獻(xiàn)［15］近似，在給定的變化區(qū)間內(nèi)，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速引起的冷卻流量變化與沖擊來流的作用相比較小。

表4 樣本點(diǎn)添加和CFD仿真結(jié)果Tab.4 Sampling point addition and CFD simulation results

表5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差Tab.5 Neural network fitting error

圖15 AGS轉(zhuǎn)角對(duì)阻力系數(shù)的影響Fig.15 Influence of AGS angle on drag coefficient

圖16 AGS轉(zhuǎn)角對(duì)冷卻風(fēng)速的影響Fig.16 Influence of AGS angle on cooling air velocity

圖17 車速和風(fēng)扇轉(zhuǎn)速對(duì)冷卻風(fēng)速的影響Fig.17 Influence of vehicle speed and fan speed on cooling air velocity

綜上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的近似模型在達(dá)到較高擬合精度的同時(shí)，提供了較為準(zhǔn)確的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，因此認(rèn)為該近似模型可用于后續(xù)控制策略研究。

3 主動(dòng)格柵控制策略制定與評(píng)估

采用GT-SUITE和MATLAB Simulink聯(lián)合仿真得到不同控制策略下的發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻性能和燃油消耗。由GT-SUITE構(gòu)建的一維冷卻系統(tǒng)提供車輛行駛工況以及發(fā)動(dòng)機(jī)、冷卻系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)輸入到Simulink中作為判斷依據(jù)或求解所需的已知量，Simulink根據(jù)冷卻模塊控制策略確定風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和AGS轉(zhuǎn)角，由近似模型計(jì)算得到相應(yīng)的冷卻流量和阻力系數(shù)后輸入至GT-SUITE中，從而影響冷卻系統(tǒng)和發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)，最終可得到冷卻液流量和溫度的瞬態(tài)變化以及循環(huán)工況下總的燃油消耗。

3.1 原車?yán)鋮s模塊控制策略

原車?yán)鋮s模塊散熱性能的控制主要由風(fēng)扇擋位變化實(shí)現(xiàn)，在正常運(yùn)行過程中，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速隨冷卻液溫度變化，如表6所示。

表6 冷卻風(fēng)扇運(yùn)行狀態(tài)隨冷卻液溫度的變化Tab.6 Change of cooling fan operating status with coolant temperature ℃

同時(shí)風(fēng)扇除低速、高速驅(qū)動(dòng)外還存在著由來流驅(qū)動(dòng)的風(fēng)車狀狀態(tài)，需明確該狀態(tài)下的轉(zhuǎn)速。通過前述試驗(yàn)與仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同車速下的風(fēng)扇風(fēng)車狀轉(zhuǎn)速和冷卻風(fēng)速存在近似線性關(guān)系，因此嘗試構(gòu)建其函數(shù)關(guān)系，如圖18所示，擬合R2為0.998 0。

圖18 冷卻風(fēng)速與風(fēng)扇轉(zhuǎn)速間的函數(shù)關(guān)系Fig.18 Function relationship between cooling air velocity and fan speed

將上述函數(shù)關(guān)系與近似模型聯(lián)合求解，即可求出改進(jìn)前端結(jié)構(gòu)后、AGS全開時(shí)不同車速能夠引導(dǎo)的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，用于阻力系數(shù)和冷卻風(fēng)速預(yù)估。

3.2 主動(dòng)格柵控制策略

根據(jù)實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)散熱需求以及此時(shí)冷卻液的流量與溫度，可求解出需要的冷卻空氣流量，再利用近似模型得到滿足冷卻需求的參數(shù)組合，并從中選取阻力較小的工況，即為最終的控制工況。

考慮以下4種控制工況：

（1）散熱器入口冷卻液溫度高于112℃時(shí)，AGS全開，風(fēng)扇以3 000 r·min-1高速驅(qū)動(dòng)，避免流經(jīng)發(fā)動(dòng)機(jī)的冷卻液溫度過高。

（2）散熱器入口冷卻液溫度低于80℃時(shí)，AGS全閉，風(fēng)扇靜止，使冷卻液快速升溫，以減少發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)冷卻系統(tǒng)的熱量散失。

（3）當(dāng)需要較多的冷卻流量時(shí)，AGS全開，風(fēng)扇驅(qū)動(dòng)，由來流和風(fēng)扇驅(qū)動(dòng)共同提供冷卻流量。

（4）當(dāng)需要較少的冷卻流量時(shí)，風(fēng)扇為風(fēng)車狀旋轉(zhuǎn)，AGS轉(zhuǎn)角根據(jù)冷卻需求確定，并選擇其中阻力系數(shù)最小的轉(zhuǎn)角組合進(jìn)行控制。

聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)如圖19所示。

3.3 控制效果對(duì)比

3.3.1 環(huán)境中、高溫

構(gòu)建不同策略下的系統(tǒng)模型后可對(duì)AGS控制效果進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)于原控制策略，AGS一直保持在全開狀態(tài)；對(duì)于現(xiàn)控制策略，令A(yù)GS從全閉開始，每10°設(shè)定一個(gè)轉(zhuǎn)角位置，即上、下AGS分別有9、10個(gè)位置可供控制。設(shè)定原控制策略下GT-SUITE冷卻系統(tǒng)與Simulink控制系統(tǒng)每1s進(jìn)行一次數(shù)據(jù)互通；而在AGS控制過程中，由于實(shí)際電機(jī)驅(qū)動(dòng)格柵條旋轉(zhuǎn)至固定位置需要一定時(shí)間，盡管在仿真中不考慮AGS旋轉(zhuǎn)過程中的流量和阻力變化，但為貼近實(shí)際仍然預(yù)留出時(shí)間，即設(shè)定2個(gè)系統(tǒng)之間的信息互通時(shí)間間隔為10s。比較環(huán)境溫度分別為28℃、38℃和43℃下，不同控制方案下發(fā)動(dòng)機(jī)出口的冷卻液溫度如圖20所示，其中冷卻液初始溫度均為96.875℃。

由圖20可知，在相同的冷卻液初始溫度下，原系統(tǒng)的流量控制方法會(huì)使冷卻液溫度大幅下降，在后續(xù)市郊工況車速上升后，溫度才有所回升，而在AGS控制策略下，冷卻液溫度持續(xù)恒定在370K左右，下降幅度較小，這是由于在AGS控制中，針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)傳至冷卻系統(tǒng)大循環(huán)的熱量，對(duì)散熱器散熱量進(jìn)行了精確的控制，使冷卻液溫度能夠在較小區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，同時(shí)維持在較高溫度范圍內(nèi)，有效減少發(fā)動(dòng)機(jī)能量損失。

圖21、22分別為2種控制策略下冷卻空氣流量和阻力系數(shù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。其中在原控制策略下，由于冷卻液溫度一直較低，風(fēng)扇基本不驅(qū)動(dòng)，因此3種溫度下控制系統(tǒng)提供的控制量基本一致，以同一曲線展示。同時(shí)，當(dāng)車速為零時(shí)設(shè)定阻力系數(shù)值為0.32，僅便于記錄和展示，對(duì)氣動(dòng)功率消耗無影響。

圖19 AGS控制策略聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)Fig.19 AGS control strategy co-simulation implementation

圖20 環(huán)境中、高溫時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)出口冷卻液溫度對(duì)比Fig.20 Engine outlet coolant temperature comparison(medium and high ambient temperatures)

圖21 不同控制策略下冷卻空氣流量對(duì)比Fig.21 Comparison of cooling air flow rate under different control strategies

圖22 不同控制策略下阻力系數(shù)對(duì)比Fig.22 Comparison of drag coefficient under different control strategies

由圖21可知，進(jìn)行AGS轉(zhuǎn)角控制后，系統(tǒng)提供的冷卻流量與AGS全開相比大幅減小，且當(dāng)環(huán)境溫度較高時(shí)，AGS控制傾向于提供更多的冷卻流量以維持合適的冷卻強(qiáng)度。由圖22可知AGS全開時(shí)阻力系數(shù)一般處于0.35以上，而進(jìn)行AGS控制后，阻力系數(shù)有了大幅降低，且每10s隨不同的控制開角變化。

分析在整個(gè)NEDC循環(huán)工況中，3個(gè)環(huán)境溫度下不同控制策略所提供的平均冷卻流量和阻力系數(shù)以及對(duì)應(yīng)的油耗和發(fā)動(dòng)機(jī)出口冷卻液平均溫度如表7所示?？芍M(jìn)行AGS控制后，所提供的冷卻流量降低了0.3 kg·s-1左右，平均阻力系數(shù)降低了0.02以上，冷卻液溫度升高使發(fā)動(dòng)機(jī)向冷卻系統(tǒng)的熱量散失減少，整車阻力系數(shù)下降使氣動(dòng)阻力功率消耗降低，因此在環(huán)境28℃、38℃和43℃下分別可實(shí)現(xiàn)0.653%、0.627%和0.558%的油耗降低。

表7 環(huán)境中、高溫時(shí)原策略和AGS策略下結(jié)果對(duì)比Tab.6 Comparison of results between original strategy and AGS strategy(medium and high ambient temperatures)

3.3.2 環(huán)境低溫

驗(yàn)證環(huán)境溫度較低時(shí)AGS的控制效果，設(shè)定冷卻液初始溫度為96.875℃，得到0℃、—7℃和—15℃下發(fā)動(dòng)機(jī)出口冷卻液溫度，如圖23所示。

圖23 環(huán)境低溫時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)出口冷卻液溫度對(duì)比Fig.23 Engine outlet coolant temperature comparison(low ambient temperatures)

由圖23可知，盡管環(huán)境溫度較低，AGS控制仍能使冷卻液維持在較高溫度，但與高溫工況相比，溫度變化幅度更大，冷卻液溫度隨車速變化而升降的趨勢(shì)明顯，這是由于低溫環(huán)境使散熱器散熱性能極佳，使冷卻液溫度快速下降，從而造成冷卻液溫度的大幅波動(dòng)。

表8所示為低溫環(huán)境下NEDC循環(huán)工況的控制結(jié)果對(duì)比?？芍狝GS控制同樣實(shí)現(xiàn)了較好的降流和減阻作用，在0℃、—7℃和—15℃下可實(shí)現(xiàn)的總?cè)加徒当确謩e為0.664%、0.694%和0.726%。與AGS全開的原控制策略相比，AGS轉(zhuǎn)角控制使低溫環(huán)境下的平均冷卻液溫度較高，冷卻液系統(tǒng)工作狀態(tài)受環(huán)境的影響較小。

4 結(jié)論

通過數(shù)值計(jì)算和試驗(yàn)相結(jié)合的方法，系統(tǒng)開展主動(dòng)格柵優(yōu)化設(shè)計(jì)研究，主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下：

（1）驗(yàn)證了計(jì)算流體力學(xué)仿真方法對(duì)阻力系數(shù)、車身表面壓力系數(shù)、散熱器迎風(fēng)面冷卻風(fēng)速的預(yù)測(cè)精度，且通過GT-SUITE構(gòu)建了發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)一維模型，其對(duì)NEDC循環(huán)工況下發(fā)動(dòng)機(jī)出口冷卻液溫度變化的趨勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。

（2）設(shè)定車速、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和AGS轉(zhuǎn)角為控制參數(shù)，設(shè)定整車阻力系數(shù)和冷卻風(fēng)速為目標(biāo)控制量，采用最優(yōu)拉丁超立方方法進(jìn)行樣本點(diǎn)抽樣并得到對(duì)應(yīng)的CFD仿真結(jié)果，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合得到控制量與控制參數(shù)間的關(guān)系，最終構(gòu)建了精度較高且趨勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的近似模型。

表8 環(huán)境低溫時(shí)原策略和AGS策略下結(jié)果對(duì)比Tab.8 Comparison of results between original strategy and AGS strategy(low ambient temperatures)

（3）比較原冷卻模塊控制策略與AGS控制策略的效果，可知AGS控制可使冷卻液溫度維持在適宜范圍，降低車輛的氣動(dòng)阻力功率消耗，在不同環(huán)境溫度下實(shí)現(xiàn)燃油降比在0.6%～0.7%。