基于STAR-CCM+的進氣道優(yōu)化設計

王東,劉向東

同濟大學 汽車學院,上海 200092

0 引言

隨著對環(huán)境和能源問題的日益重視,汽車制造行業(yè)應在確保質量和安全性的前提下提高性能,盡可能縮短開發(fā)時間,節(jié)約開發(fā)成本,降低排放。傳統(tǒng)進氣道設計采用經驗設計和穩(wěn)流試驗相結合的方法,需進行大量試驗,研發(fā)周期長,成本高且較難得到理想方案。因此,在開發(fā)的初期階段,基于計算機輔助工程(computer aided engineering,CAE)的多目標優(yōu)化設計得到了普遍應用。

程莎莉[1]、張瀟揚等[2]利用Fluent搭建發(fā)動機進氣道模型,通過手動修改氣道模型,提高了滾流比和流量系數;蘇舒[3]利用SC/Tetra計算得到了CG150型發(fā)動機流量系數和渦流比,利用參數化設計方法改進發(fā)動機進氣道參數,提高了進氣道流通能力;劉猛等[4]基于AVL-Fire創(chuàng)建了LJ465Q發(fā)動機進氣道模型,提出了不同的氣門倒角設計,改進后流量系數增大;胡德卿[5]通過使用拉丁超立方采樣、第二代非劣排序遺傳算法提高了某汽油機進氣道滾流比;孔小豪[6]重新設計某1.5 L發(fā)動機進氣道口,優(yōu)化了氣道的流量系數和滾流比;方天文等[7]利用AVL-Fire分析了由Creo繪制的進氣道模型,得到進氣道關鍵幾何參數,經過多輪參數匹配,得到了進氣道優(yōu)化方案;Qi等[8]利用Kiva和STAR-CD分別建立發(fā)動機模型,通過修改氣道參數,得到了具有更高滾流比的方案;Tokuda等[9]、Sun等[10]分別利用伴隨流求解器、人工神經網絡和遺傳算法對進氣道進行仿真分析與優(yōu)化;Verma等[11]利用Fluent建立了發(fā)動機氣道的伴隨流計算模型進行進氣道分析與優(yōu)化,大幅降低了壓降,顯著提升了滾流比和渦流比;Saw等[12]設置了氣道傾角和缸蓋頂角2個結構參數,利用均勻拉丁超立方采樣、支持向量機以及MOGA-II算法對進氣道進行優(yōu)化,降低了指示燃油消耗率和排放。傳統(tǒng)的進氣道優(yōu)化方法無法快速探索大型設計空間以及識別最佳解決方案,尤其是在處理多個相互競爭的目標問題時效率較低;需要手動調整優(yōu)化參數,設計人員應具有豐富的專業(yè)知識;另外與計算機輔助設計(computer aided design,CAD)以及CAE工具的集成有限,無法做到在單一平臺內實現無縫的設計探索和優(yōu)化。

本文中利用STAR-CCM+自帶的Design Manager工具,采用Sherpa優(yōu)化算法,設計一個參數化的進氣道優(yōu)化流程,在較短時間內獲得進氣道的優(yōu)化設計,同時優(yōu)化過程中無需進行專業(yè)的優(yōu)化參數調試,可實現快速自動化的進氣道優(yōu)化設計。

1 仿真模型

1.1 計算方法

優(yōu)化過程中,利用大型商業(yè)計算流體力學軟件STAR-CCM+[13-14]進行穩(wěn)態(tài)氣道計算,采用有限體積法求解質量與動量守恒方程(也稱為納維-斯托克斯方程):

▽·u=0,

(1)

(2)

式中:▽為散度算子;u為流體速度,m/s;ν為流體的運動黏度,m2/s;I為湍流強度。

湍流計算使用基于雷諾平均的SSTk-ω湍流模型,求解湍動能k和比耗散率ω的輸運方程為:

(3)

(4)

式中:ρ為流體密度,kg/m3;Dk為湍動能的擴散系數,m2/s;G為湍動能的生成項,m2/s3;β、β*、γ為模型常數;Sk為湍動能源項,kg/(m·s-3);Dω為比耗散率的擴散系數,m2/s;F1為混合函數;CD-kω為交叉擴散系數,s-2;Sω為比耗散率源項,kg/(m3·s2)。

湍流黏度

(5)

式中:a1、b1為模型常數;F23為混合函數;S為應變率,s-1。

SSTk-ω湍流模型默認常數如表1所示。

表1 SST k-ω湍流模型默認常數

1.2 計算條件

氣道優(yōu)化計算使用的4氣門、4沖程汽油發(fā)動機,缸徑為85 mm,行程為88 mm,額定轉速為5 500 r/min。采用STAR-CCM+的3D-CAD模塊搭建進氣道穩(wěn)態(tài)參數化模型,利用草圖、旋轉、放樣、鏡像、倒角、拉伸等操作生成氣道及穩(wěn)壓腔幾何模型。

按照文獻[15]進行多面體網格劃分,進氣道網格模型如圖1所示。網格基準尺寸為1 mm,氣門升程固定在10 mm處。劃分完成后,總網格大約為300萬。

a)氣門及氣道網格細部 b)全局網格

借鑒德國FEV的項目經驗及文獻[16]的研究結果設置邊界條件:進口設置為Stagnation Inlet,壓力為101.3 kPa;出口設置為Pressure Outlet,出口背壓為-5 kPa;總的迭代步數為5 000步,計算過程中監(jiān)控進入缸內的空氣質量流量與y滾流比。

y滾流比

(6)

式中:My為繞著y軸的角動量,kg·m2/s;ωc為曲軸角速度,rad/s;Iy為繞著y軸的質量慣性矩,kg·m2;N為網格總數;xi、zi為網格的坐標,ui、wi為網格的速度分量,m/s;xm、zm為氣缸的質心坐標。

采用STAR-CCM+計算時統(tǒng)計y滾流比的位置及坐標軸示意圖如圖2所示,圖中高亮紅色區(qū)域為統(tǒng)計y滾流比的區(qū)域,該區(qū)域厚度為4.0 mm,旋轉軸為y軸。

基準設計方案的氣門室高度為5.1 mm,進氣道傾角為8.8°,進氣道截面高度為3.8 mm,截面寬度為0?；鶞试O計的計算收斂過程如圖3所示。由圖3可知,大約經過1 000次迭代后計算收斂,模型可行有效。

a)y滾流比收斂過程 b)空氣質量流量收斂過程

2 優(yōu)化方法

2.1 參數化模型

本文中選擇對氣門室高度H、進氣道傾角θ、進氣道橫截面型線進行參數化。氣門室高度和進氣道傾角如圖4所示。在進氣道處選取2個截面,利用截面高度h和截面寬度d定義這2個氣道的截面型線,對這2個截面型線進行Loft放樣操作生成氣道曲面。進氣道截面及截面尺寸的具體定義如圖5所示。

a)氣門室高度 b)進氣道傾角

a)氣道截面示意圖 b)氣道截面1型線尺寸定義 c)氣道截面2型線尺寸定義

變量的類型、變化范圍以及解析度如表2所示。

表2 變量的類型、變化范圍及解析度

2.2 目標函數與優(yōu)化算法

選取y滾流比和進入缸內的空氣質量流量為決策變量,基于2個準則進行決策:1)保證進入發(fā)動機缸內的新鮮空氣質量流量能夠滿足發(fā)動機達到最大功率;2)在新鮮空氣質量流量得到充分保證的情況下,選擇y滾流比大的方案,以利燃燒。這是一個多目標優(yōu)化問題,即求帕累托最優(yōu)解。

采用Design Manager內置的Sherpa優(yōu)化算法進行計算。該算法具有2個特點:1)綜合性?？梢酝瑫r使用各種查找策略,同步進行全局和局部搜索,綜合利用各種算法的長處。2)自適應。對于極其復雜的設計空間,可自動進行算法調整,搜索方法簡單高效,對復雜問題的求解極為有利。

3 結果分析

3.1 y滾流比與空氣質量流量的關系

設置總計算次數為50次,連續(xù)進行50個進氣道設計方案的計算,各方案的設計參數由Sherpa優(yōu)化算法自動給出。y滾流比與進入缸內的空氣質量流量的關系如圖6所示。由圖6可知,y滾流比和進入缸內的空氣質量流量存在明顯的trade-off競爭關系。

圖6 y滾流比與進入缸內的空氣質量流量的關系

各設計方案的參數與目標函數的平行圖如圖7所示。由圖7可知:優(yōu)化過程中,4個參數的取值分布較均勻,未集中在某一個數值區(qū)間,亦可由圖中得出y滾流比與空氣質量流量為Trade-off關系。

圖7 各方案的參數與目標函數的平行圖

3.2 帕累托鋒面

從Design Manager中提取到的帕累托鋒面如圖8所示。針對此類多目標優(yōu)化設計,最優(yōu)解是一個解集,帕累托鋒面上所有的點都是最優(yōu)設計。

圖8中,紅色方框內的點為進入缸內的空氣質量流量最大的方案,空氣質量流量為0.108 564 kg/s,y滾流比為 0.395 273;藍色方框中的點為y滾流比最大設計方案,空氣質量流量為0.079 149 kg/s,y滾流比為1.713 390。基于前述決策準則,綠色方框中的點為最終方案,氣體質量流量為0.090 386 kg/s,y滾流比為1.241 180。進氣道基準設計方案的空氣質量流量為0.073 905 kg/s,y滾流比為1.073 685。與基準方案相比,最終方案的y滾流比提升了15.6%,空氣質量流量提升了22.3%。

圖8 帕累托鋒面

不同方案的各參數計算結果如表3所示。

表3 不同方案的各參數計算結果

4 結論

利用STAR-CCM+對某汽油機進氣道進行了優(yōu)化分析,選用y滾流比和進入燃燒室的空氣質量流率作為目標函數;采用了Design Manager內置的多目標優(yōu)化算法Sherpa,連續(xù)進行50個進氣道設計方案的計算。優(yōu)化結果顯示,與基準設計相比,最終優(yōu)化設計方案的y滾流比提升了15.6%,質量流量提升了22.3%,優(yōu)化后進氣道的性能得到顯著提升。