基于STAR-CCM+的进气道优化设计

王东,刘向东

同济大学 汽车学院,上海 200092

0 引言

随着对环境和能源问题的日益重视,汽车制造行业应在确保质量和安全性的前提下提高性能,尽可能缩短开发时间,节约开发成本,降低排放。传统进气道设计采用经验设计和稳流试验相结合的方法,需进行大量试验,研发周期长,成本高且较难得到理想方案。因此,在开发的初期阶段,基于计算机辅助工程(computer aided engineering,CAE)的多目标优化设计得到了普遍应用。

程莎莉[1]、张潇扬等[2]利用Fluent搭建发动机进气道模型,通过手动修改气道模型,提高了滚流比和流量系数;苏舒[3]利用SC/Tetra计算得到了CG150型发动机流量系数和涡流比,利用参数化设计方法改进发动机进气道参数,提高了进气道流通能力;刘猛等[4]基于AVL-Fire创建了LJ465Q发动机进气道模型,提出了不同的气门倒角设计,改进后流量系数增大;胡德卿[5]通过使用拉丁超立方采样、第二代非劣排序遗传算法提高了某汽油机进气道滚流比;孔小豪[6]重新设计某1.5 L发动机进气道口,优化了气道的流量系数和滚流比;方天文等[7]利用AVL-Fire分析了由Creo绘制的进气道模型,得到进气道关键几何参数,经过多轮参数匹配,得到了进气道优化方案;Qi等[8]利用Kiva和STAR-CD分别建立发动机模型,通过修改气道参数,得到了具有更高滚流比的方案;Tokuda等[9]、Sun等[10]分别利用伴随流求解器、人工神经网络和遗传算法对进气道进行仿真分析与优化;Verma等[11]利用Fluent建立了发动机气道的伴随流计算模型进行进气道分析与优化,大幅降低了压降,显著提升了滚流比和涡流比;Saw等[12]设置了气道倾角和缸盖顶角2个结构参数,利用均匀拉丁超立方采样、支持向量机以及MOGA-II算法对进气道进行优化,降低了指示燃油消耗率和排放。传统的进气道优化方法无法快速探索大型设计空间以及识别最佳解决方案,尤其是在处理多个相互竞争的目标问题时效率较低;需要手动调整优化参数,设计人员应具有丰富的专业知识;另外与计算机辅助设计(computer aided design,CAD)以及CAE工具的集成有限,无法做到在单一平台内实现无缝的设计探索和优化。

本文中利用STAR-CCM+自带的Design Manager工具,采用Sherpa优化算法,设计一个参数化的进气道优化流程,在较短时间内获得进气道的优化设计,同时优化过程中无需进行专业的优化参数调试,可实现快速自动化的进气道优化设计。

1 仿真模型

1.1 计算方法

优化过程中,利用大型商业计算流体力学软件STAR-CCM+[13-14]进行稳态气道计算,采用有限体积法求解质量与动量守恒方程(也称为纳维-斯托克斯方程):

▽·u=0,

(1)

(2)

式中:▽为散度算子;u为流体速度,m/s;ν为流体的运动黏度,m2/s;I为湍流强度。

湍流计算使用基于雷诺平均的SSTk-ω湍流模型,求解湍动能k和比耗散率ω的输运方程为:

(3)

(4)

式中:ρ为流体密度,kg/m3;Dk为湍动能的扩散系数,m2/s;G为湍动能的生成项,m2/s3;β、β*、γ为模型常数;Sk为湍动能源项,kg/(m·s-3);Dω为比耗散率的扩散系数,m2/s;F1为混合函数;CD-kω为交叉扩散系数,s-2;Sω为比耗散率源项,kg/(m3·s2)。

湍流黏度

(5)

式中:a1、b1为模型常数;F23为混合函数;S为应变率,s-1。

SSTk-ω湍流模型默认常数如表1所示。

表1 SST k-ω湍流模型默认常数

1.2 计算条件

气道优化计算使用的4气门、4冲程汽油发动机,缸径为85 mm,行程为88 mm,额定转速为5 500 r/min。采用STAR-CCM+的3D-CAD模块搭建进气道稳态参数化模型,利用草图、旋转、放样、镜像、倒角、拉伸等操作生成气道及稳压腔几何模型。

按照文献[15]进行多面体网格划分,进气道网格模型如图1所示。网格基准尺寸为1 mm,气门升程固定在10 mm处。划分完成后,总网格大约为300万。

a)气门及气道网格细部 b)全局网格

借鉴德国FEV的项目经验及文献[16]的研究结果设置边界条件:进口设置为Stagnation Inlet,压力为101.3 kPa;出口设置为Pressure Outlet,出口背压为-5 kPa;总的迭代步数为5 000步,计算过程中监控进入缸内的空气质量流量与y滚流比。

y滚流比

(6)

式中:My为绕着y轴的角动量,kg·m2/s;ωc为曲轴角速度,rad/s;Iy为绕着y轴的质量惯性矩,kg·m2;N为网格总数;xi、zi为网格的坐标,ui、wi为网格的速度分量,m/s;xm、zm为气缸的质心坐标。

采用STAR-CCM+计算时统计y滚流比的位置及坐标轴示意图如图2所示,图中高亮红色区域为统计y滚流比的区域,该区域厚度为4.0 mm,旋转轴为y轴。

基准设计方案的气门室高度为5.1 mm,进气道倾角为8.8°,进气道截面高度为3.8 mm,截面宽度为0。基准设计的计算收敛过程如图3所示。由图3可知,大约经过1 000次迭代后计算收敛,模型可行有效。

a)y滚流比收敛过程 b)空气质量流量收敛过程

2 优化方法

2.1 参数化模型

本文中选择对气门室高度H、进气道倾角θ、进气道横截面型线进行参数化。气门室高度和进气道倾角如图4所示。在进气道处选取2个截面,利用截面高度h和截面宽度d定义这2个气道的截面型线,对这2个截面型线进行Loft放样操作生成气道曲面。进气道截面及截面尺寸的具体定义如图5所示。

a)气门室高度 b)进气道倾角

a)气道截面示意图 b)气道截面1型线尺寸定义 c)气道截面2型线尺寸定义

变量的类型、变化范围以及解析度如表2所示。

表2 变量的类型、变化范围及解析度

2.2 目标函数与优化算法

选取y滚流比和进入缸内的空气质量流量为决策变量,基于2个准则进行决策:1)保证进入发动机缸内的新鲜空气质量流量能够满足发动机达到最大功率;2)在新鲜空气质量流量得到充分保证的情况下,选择y滚流比大的方案,以利燃烧。这是一个多目标优化问题,即求帕累托最优解。

采用Design Manager内置的Sherpa优化算法进行计算。该算法具有2个特点:1)综合性。可以同时使用各种查找策略,同步进行全局和局部搜索,综合利用各种算法的长处。2)自适应。对于极其复杂的设计空间,可自动进行算法调整,搜索方法简单高效,对复杂问题的求解极为有利。

3 结果分析

3.1 y滚流比与空气质量流量的关系

设置总计算次数为50次,连续进行50个进气道设计方案的计算,各方案的设计参数由Sherpa优化算法自动给出。y滚流比与进入缸内的空气质量流量的关系如图6所示。由图6可知,y滚流比和进入缸内的空气质量流量存在明显的trade-off竞争关系。

图6 y滚流比与进入缸内的空气质量流量的关系

各设计方案的参数与目标函数的平行图如图7所示。由图7可知:优化过程中,4个参数的取值分布较均匀,未集中在某一个数值区间,亦可由图中得出y滚流比与空气质量流量为Trade-off关系。

图7 各方案的参数与目标函数的平行图

3.2 帕累托锋面

从Design Manager中提取到的帕累托锋面如图8所示。针对此类多目标优化设计,最优解是一个解集,帕累托锋面上所有的点都是最优设计。

图8中,红色方框内的点为进入缸内的空气质量流量最大的方案,空气质量流量为0.108 564 kg/s,y滚流比为 0.395 273;蓝色方框中的点为y滚流比最大设计方案,空气质量流量为0.079 149 kg/s,y滚流比为1.713 390。基于前述决策准则,绿色方框中的点为最终方案,气体质量流量为0.090 386 kg/s,y滚流比为1.241 180。进气道基准设计方案的空气质量流量为0.073 905 kg/s,y滚流比为1.073 685。与基准方案相比,最终方案的y滚流比提升了15.6%,空气质量流量提升了22.3%。

图8 帕累托锋面

不同方案的各参数计算结果如表3所示。

表3 不同方案的各参数计算结果

4 结论

利用STAR-CCM+对某汽油机进气道进行了优化分析,选用y滚流比和进入燃烧室的空气质量流率作为目标函数;采用了Design Manager内置的多目标优化算法Sherpa,连续进行50个进气道设计方案的计算。优化结果显示,与基准设计相比,最终优化设计方案的y滚流比提升了15.6%,质量流量提升了22.3%,优化后进气道的性能得到显著提升。