基于STAR-CCM+的整車空調系統計算流體動力學模擬分析

譚禮斌， 袁越錦， 黃 燦， 余千英

(1.陜西科技大學機電工程學院， 西安 710021； 2.隆鑫通用動力股份有限公司技術中心， 重慶 400039)

空調系統作為整車重要系統之一，其主要功能是實現車廂內空氣的制冷、加熱和空氣凈化循環等，其性能的好壞直接影響整車的乘員艙舒適性及駕駛安全性[1-4]。隨著計算機技術的迅速發展，基于計算流體動力學(computational fluid dynamics，CFD)分析方法對整車空調系統進行仿真分析及優化已成為整車空調系統設計與開發行業的發展趨勢[5-6]。由于空間布置的限制，空調系統各工作模式下風道設計及附屬結構的設計是系統匹配設計中最復雜的部分，且傳統的設計多基于試驗來反復調試驗證獲得設計方案，造成產品開發周期長、成本高，嚴重影響了項目進度[7-8]。基于CFD流場分析方法則可快速預測空調系統在運行工況下的風量分配及速度分布等信息，為產品前期的設計與開發提供仿真數據支撐及理論指導，縮短產品開發周期。目前常用的CFD分析求解軟件有ANSYS CFD、STAR-CCM+、Comsol Multiphysics等。其中，STAR-CCM+因其高度集成性及獨特的網格劃分技術而在整車行業得到了非常廣泛的應用[9-12]。

以某整車空調系統為研究對象，基于計算流體動力學方法，采用CFD仿真分析軟件STAR-CCM+11.06對空調系統除霜除霧及吹面工作狀態下的流場進行數值模擬，獲取風量分布及速度分布等流場信息，依據流場分析結果針對性地提出優化方案，改善風量分配及速度均勻性，提升產品性能。該研究成果可為整車空調系統風道的設計及優化提供理論數據支撐。

1 物理模型

某整車空調系統模型如圖1所示。采用CATIA 2014軟件等比例繪制。除霜除霧和吹面CFD分析模型唯一區別為圖1中紅色區域和綠色區域，紅色區域的區別為當空調系統執行不同功能時對應的風機轉速不同，綠色區域的區別為隔板位置。整車空調系統在吹面狀態下運行時，要求各吹面出風口占總風量占比基本一致，各風道內基本無流動死區，壓降及流速分布基本一致，各風道流速均勻性大于0.7，中間風道出風口應吹到駕駛員和副駕上半身，兩側出風口應吹到駕駛和副駕駛員全身，確保乘員艙舒適性效果；整車空調系統在除霜除霧狀態下運行時，要求無速度死區、壓降及風速分布均勻，且均勻性大于0.7，中間出風口風量占總風量的80%以上，左右出風口風量均勻分配；對前擋玻璃及側窗除霜除霧性能的規定參照《汽車風窗玻璃除霜和除霧系統的性能和試驗方法》(GB/T 11555—2009)，該國標中定義了前擋玻璃A區、A1區、B區(圖2)、側窗駕駛員視野區，A區、A1區、B區、側窗駕駛員視野區的速度分布要求為：A區、A1區兩區域各區域70%以上面積的速度需大于1.5 m/s，B區和側窗駕駛員視野區2個區域70%以上面積的速度需大于1 m/s。選取STAR-CCM+中多面體網格技術和邊界層網格技術對整車空調系統三維模型進行網格劃分，最大網格尺寸為8 mm，最小網格尺寸為1.2 mm，邊界層層數為5層，邊界層厚度為0.8 mm，劃分后的網格數量為1.5×107。經網格數量無關性測試，該網格數量可較好地預測該整車空調系統在不同運行狀態下各風道出風口的風量及速度分配情況。

圖1 某整車空調系統三維示意Fig.1 3-D model of vehicle air conditioning system

圖2 A區、A1區和B區的定義Fig.2 Definition of area A, A1 and B

2 數學模型

選用STAR-CCM+11.06中Realizablek-ε湍流模型(k表示湍動能，ε表示耗散率)進行整車空調系統內部流場的數值模擬研究[13]。空調系統CFD模擬中假設流體為不可壓縮的理想氣體模型，且不考慮溫度，數值求解過程僅需要求解流體連續性方程和動量方程。STAR-CCM+模擬分析就是求解相應的控制方程，計算完成即可獲得相應的流場模擬信息。流體流動通用控制方程一般表示為[13]

(1)

式(1)中：ρ為流體密度，kg/m3；u為流體速度，m/s；t為時間，s；Γ為廣義擴散系數；S為廣義源項；φ為變量；當φ取不同變量時即可獲得對應的連續性方程、N-S(Navier-Stokes)方程及能量方程[14]。

3 模型求解

風機旋轉區域的旋轉功能采用旋轉坐標參考系(moving reference frame，MRF)方法實現，空調系統在吹面狀態下運行時，風機吹面檔位及轉速設置為3擋、4 079 r/min；空調系統在除霜除霧狀態下運行時，風機除霜檔位及轉速為3擋、4 232 r/min。流體介質屬性為標準大氣壓下的25 ℃空氣。整車空調系統為內循環系統，因此無進出口邊界，壁面邊界采用無滑移壁面邊界條件，計算域壁面函數采用STAR-CCM+推薦的Two Layer All Y+Wall Treatment模型。蒸發器和輔助加熱器PTC(positive temperature coefficient)結構比較復雜，翅片非常薄無法劃分網格，因此將蒸發器和PTC簡化為多孔介質模型。依據實驗測試的流量壓降數據通過數據擬合可以計算出各多孔介質區域的阻力特性。蒸發器的慣性阻尼和黏性阻尼分別為52.86 kg/m4、649.68 kg/(m3·s)，PTC輔助加熱器的慣性阻尼和黏性阻尼分別為40.93 kg/m4、269.01 kg/(m3·s)。STAR-CCM+流體計算軟件計算運行時，通過自動耦合求解連續性方程、N-S方程及k-ε兩方程湍流模型方程等數學模型方程，迭代計算完成后即可獲得需要監測的物理量數值。

4 數值模擬結果分析

4.1 速度分布

圖3為整車空調系統內氣流流動速度矢量圖。由圖3可知，兩種狀態下整體流動比較順暢，基本不存在回流，但在風機出口與蒸發器之間的區域都存在的較小漩渦。圖4為各風道出風口速度云圖。除霜除霧風道速度分布較均勻，中間出風口分量占比為79.3%，左右兩出風口風量占比分別為10.2%、10.5%。吹面狀態下，左右吹面出風口速度均勻度較好，中間兩個出風口速度分布不均勻，且存在小區域的速度死區，中左吹面出風口風量占比為22.3%，中右吹面出風口風量占比約為28.3%，吹面風道風量分配比例不均，影響氣流均勻性。

圖3 氣流流動速度矢量圖Fig.3 Air flow velocity vector diagram

圖4 各風道出風口速度云圖Fig.4 Velocity distributions of air ducts

圖5為整車前擋風玻璃表面速度大于1.5 m/s分布云圖。A1區中速度分布較均勻，速度大于1.5 m/s 的面積已超過80%，A區中速度分布不均勻，且速度大于1.5 m/s區域占比較小，需要對風道進行優化改善該區域速度的分布。圖6為側窗玻璃速度分布云圖。從圖6中可以看出，左右兩側側窗在駕駛員視野區內的速度大小和分布不好，有優化的空間。圖7為吹面狀態下截面速度矢量圖，截面1是為了查看各出風口出風分布情況，截面2是為了查看出風口出風對后排乘客吹風效果。由圖7可知，吹面各出風口出風幾乎不相互影響，由于中右出風口的風量最大，其流場分布最好。中右吹面出風口吹出的風能達到后排乘客車頂處，能保證后排乘客的舒適性。

圖5 前擋風玻璃速度大于1.5 m/s的分布云圖Fig.5 Distribution nephogram of front wind-shield with velocity greater than 1.5 m/s

圖6 側窗玻璃速度分布Fig.6 Velocity distribution of side window glass

圖7 吹面狀態下截面速度矢量云圖Fig.7 Velocity vector map of plane section at blowing mode

4.2 空調系統優化分析

由空調系統速度場分析結果可知，前擋玻璃A區、左右兩側窗的速度分布不能滿足要求；中吹面風道的風速分布、風量分布、出風口速度均勻度略差。因此需對除霜除霧中風道導流、兩側出風口導流進行優化以使前擋和側窗玻璃速度分布更加均勻，需對中吹面風道風量分配進行優化，以使乘員艙氣流更加均勻。經過多輪優化計算，得到圖8所示的結構改進示意圖。具體改動為：中間隔板位置、格柵在出風方向上的導流長度增加5 mm、連接處平滑過渡處理，增大吹面中左風道面積(向左移動6 mm)。

圖8 空調系統風道結構改進Fig.8 Structure improvement of air duct for air-conditioning system

圖9 風道優化前后流場結果對比Fig.9 Flow field comparison before and after optimization of air duct

圖9為優化前后的速度及壓力場對比(標尺一致)。優化前后，除霜除霧狀態下風道風量分布、表面速度分布、靜壓分布、各出風口速度分布等均差異不大。優化后左右兩出風口風量占比分別為9.9%、9.8%，中間出風口風量占比為80.3%，滿足風量左右風量分配均勻，中間風道風量占比80%以上的設計要求。

圖10、圖11為優化前后的前擋風玻璃表面速度分布和側窗玻璃表面速度分布。優化后，各區域的速度分布更加均勻，A區域大于1.5 m/s的面積明顯增多，但A1區的分布比初始結構略差，但總體來說，優化效果明顯，速度超過1.5 m/s的區域面積已達72%左右。優化后左右兩側側窗玻璃的表面速度均優于初始結構。

圖10 優化前后前擋風玻璃表面速度對比Fig.10 Comparison of the front and rear windshield surface speed before and after optimization

圖11 優化前后側窗玻璃速度分布對比Fig.11 Comparison of velocity distribution of side window glass before and after optimization

圖12 吹面風道出風口速度對比Fig.12 Comparison of outlet velocity distribution of air ducts

圖13 優化前后截面速度分布對比Fig.13 Comparison of section velocity distribution before and after optimization

圖12、圖13為優化前后吹面出風口速度分布。優化前后左右兩側出風口速度分布差異不大，中間出風口速度分布得到明顯改善，優化后，中左出風口風量占比約為25.8%，中右出風口風量占比約為25.6%，風道風量分配較均勻。總體來說，優化后各吹面風道風量分配更加均勻，有利于乘員艙的舒適性。圖14為改進后進行除霜瞬態計算的霜層變化云圖，從霜層隨時間變化來看，20 min 時 A 區除霜面積已大于 80%，25 min 時 A1區除霜面積已大于80%，30 min 時 B 區面積已接近95%；該模擬忽略了雨刮對除霜的影響，而除霜試驗中可以使用雨刮，故實際的除霜時間相比仿真用時可能會更短。綜合來看， 該空調系統滿足《汽車風窗玻璃除霜和除霧系統的性能和試驗方法》(GB 11555—2009)中的汽車風窗玻璃除霜要求。

圖14 霜層變化云圖Fig.14 The distribution map of frost layer variation

5 結論

采用CFD方法對整車空調系統進行了數值模擬分析，研究了兩種工作狀態(除霜除霧及吹面)下內部流場分布情況，得出如下結論。

(1)整體空調系統在除霜除霧和吹面兩種模式下工作時內部氣流流動較順暢。除霜除霧模式下各風道出風口速度及風量分布較均勻，但前擋玻璃A區、左右兩側窗駕駛員視野區的速度分布均不理想；吹面模式下，左右兩側出風口速度及風量分配較好，中間風道兩出風口的速度及風量分配不均勻，影響氣流均勻性。

(2)針對空調系統除霜除霧及吹面模式下的問題，提出了結構改進方案。優化后前檔風玻璃表面速度明顯改善，側窗玻璃表面速度略有提升，除霜性能滿足國標中汽車風窗玻璃除霜要求；優化后各吹面風道風量分配更加均勻，有利于乘員艙的舒適性。中右吹面出風口吹出的風能達到后排乘客車頂處，能保證后排乘客的舒適性。