基于STAR-CCM+的進氣道優化設計

王東,劉向東

同濟大學 汽車學院,上海 200092

0 引言

隨著對環境和能源問題的日益重視,汽車制造行業應在確保質量和安全性的前提下提高性能,盡可能縮短開發時間,節約開發成本,降低排放。傳統進氣道設計采用經驗設計和穩流試驗相結合的方法,需進行大量試驗,研發周期長,成本高且較難得到理想方案。因此,在開發的初期階段,基于計算機輔助工程(computer aided engineering,CAE)的多目標優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型發動機流量系數和渦流比,利用參數化設計方法改進發動機進氣道參數,提高了進氣道流通能力;劉猛等[4]基于AVL-Fire創建了LJ465Q發動機進氣道模型,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發動機進氣道口,優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,得到了進氣道優化方案;Qi等[8]利用Kiva和STAR-CD分別建立發動機模型,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化;Verma等[11]利用Fluent建立了發動機氣道的伴隨流計算模型進行進氣道分析與優化,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化,降低了指示燃油消耗率和排放。傳統的進氣道優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;需要手動調整優化參數,設計人員應具有豐富的專業知識;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化。

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

1 仿真模型

1.1 計算方法

優化過程中,利用大型商業計算流體力學軟件STAR-CCM+[13-14]進行穩態氣道計算,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

氣道優化計算使用的4氣門、4沖程汽油發動機,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模塊搭建進氣道穩態參數化模型,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,圖中高亮紅色區域為統計y滾流比的區域,該區域厚度為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。基準設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)保證進入發動機缸內的新鮮空氣質量流量能夠滿足發動機達到最大功率;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。這是一個多目標優化問題,即求帕累托最優解。

采用Design Manager內置的Sherpa優化算法進行計算。該算法具有2個特點:1)綜合性。可以同時使用各種查找策略,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。針對此類多目標優化設計,最優解是一個解集,帕累托鋒面上所有的點都是最優設計。

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內置的多目標優化算法Sherpa,連續進行50個進氣道設計方案的計算。優化結果顯示,與基準設計相比,最終優化設計方案的y滾流比提升了15.6%,質量流量提升了22.3%,優化后進氣道的性能得到顯著提升。