CN107273569B - 基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 - Google Patents
基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107273569B CN107273569B CN201710322467.1A CN201710322467A CN107273569B CN 107273569 B CN107273569 B CN 107273569B CN 201710322467 A CN201710322467 A CN 201710322467A CN 107273569 B CN107273569 B CN 107273569B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- mesh
- drag reduction
- aerodynamic configuration
- design variable
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/06—Power analysis or power optimisation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提出一种基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,建立三维模型,并进行仿真计算确定需优化的设计变量,建立网格变形模型,运用DOE试验设计根据实际的工程要求确定各设计变量的取值范围并生成一系列的样本点,驱动网格模型变形,得出对应的风阻系数值,建立近似模型寻找最优值,比较计算结果与寻优结果,直至误差满足要求,整个气动外形减阻优化完成。本发明可减少大量的网格划分工作量,提高优化效率。
Description
技术领域
本发明属于汽车空气动力学的技术领域,尤其涉及基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法。
背景技术
现有的汽车气动外形减阻的优化方法,主要的流程是先对汽车的三维模型进行简化,然后对简化的模型进行画网格,再进行仿真计算,工程师依据仿真计算的结果,根据经验对模型提出修改意见,重新对三维模型进行修改和重新画网格,不断地循环往复。这种传统的设计方法不仅开发周期长而且很依赖工程师的经验,具有一定的盲目性,大多数的时间都浪费在画网格和重复的工作上,开发效率与现在日新月异的汽车市场不符。汽车表面是非常复杂的曲面造型难以参数化,即使是随着后来的自由变形技术的出现,相比现有的优化方法,也仅是实现了对复杂车身表面变形控制的突破,同样人工要进行重复大量的网格划分工作,工作量并没有实质性的减少,而且想运用到实际工程中去还需要解决很多问题,目前主要是用于研究。于此同时,随着计算机技术的发展,网格变形技术已经非常成熟,在其他领域的工程问题上已经大量成功应用,实现其在汽车气动外形减阻优化的应用,具有广阔的市场前景。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述存在的问题,提供一种基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,实现整个优化过程的自动化,提高了减阻优化的效率。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是:基于网格变形技术的气动外
形减阻优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1)通过三维建模软件建立整车的三维数字模型;
S2)将该模型进行简化处理,并进行网格划分,在CFD仿真计算软件STAR-CCM+完成仿真计算,并对仿真数据进行分析,为后续的自动减阻优化确定需要优化的设计变量以及验证相关的设置;
S3)将满足要求的网格模型文件加载到网格变形软件中,对需要优化的设计变量建立对应的控制体,通过对控制点的控制,实现模型的变形;
S4)运用DOE试验设计,通过选取合适的试验设计方法,并根据实际的工程要求确定各设计变量的取值范围,在各设计变量取值范围内生成一系列的样本点;
S5)通过脚本命令读取试验设计生成的样本点数据,并根据样本点数据后台驱动网格变形软件实现模型的变形,并输出变形后的网格模型;
S6)利用宏命令驱动CFD仿真计算软件后台读取变形后的模型,进行对应的仿真计算,并将相对应的风阻系数值输出;
S7)根据DOE矩阵和对应的CFD计算返回值,选择合适的近似模型,拟合设计变量与风阻系数之间的数学函数关系,提高后续的寻优速度;
S8)选择合适的优化算法,对建立的数学关系进行寻优,并输出寻优结果;
S9)对寻优结果对应的模型进行外流场仿真计算,比较计算结果与寻优结果,误差满足要求,整个气动外形减阻优化完成,若误差较大者则需要再次选择近似模型进行寻优,直到满足要求。
按上述方案,所述步骤S3)中具体包括如下内容:通过STAR-CCM+导出体网格文件,在网格变形软件Sculptor中加载STAR-CCM+导出的文网格文件,利用Sculptor的网格变形功能,在模型需要优化的位置建立控制体,通过对控制点的控制,实现模型的变形。
按上述方案,所述步骤S4)中具体包括如下内容:利用多目标多学科集成软件Isight中的DOE组件,通过选取试验设计方法,根据设计变量的取值范围,生成一定数量的样本点。
按上述方案,所述步骤S5)和步骤S6)中具体包括如下内容:利用Isight中的Simcode组件集成编写的脚本命令,实现对Sculptor和STAR-CCM+的后台驱动,按照DOE组件生成的样本点数据,实现导出的体网格模型的变形,并将变形后的模型后台传递给STAR-CCM+进行后台的仿真运算,并将计算结果风阻系数输出。
按上述方案,所述步骤S7)中具体包括如下内容:利用Isight中的Approximation组件,通过选择近似模型,基于DOE组件生成样本点数据和STAR-CCM+后台运算返回的结果,拟合设计变量与风阻系数之间的函数关系。
按上述方案,所述步骤S8)中具体包括如下内容:利用Isight中的Optimization组件,通过选择优化算法,利用拟合的数学关系,找到最优的设计变量取值,并输出对应的风阻系数。
本发明的有益效果是:一种基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,省去了庞大的重复的网格划分工作,于此同时通过多目标多学科集成软件实现整个优化过程的自动化,整个过程不需要太多的人工参与,使工程师只关注于最后的结果分析,大大提高了减阻优化的效率。
附图说明
图1为本发明一个实施例的流程图。
具体实施方式
为更好地理解本发明,下面结合附图和实施例对本发明进一步的描述。
如图1所示,本专利实施例以MIRA阶梯背汽车车身模型做相关说明,基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,包括以下步骤:
步骤一,在CATIA中建立MIRA阶梯模型;
步骤二,利用网格划分软件,对模型进行几何清理和面网格划分,完成面网格后在STAR-CCM+中完成体网格划分和后续的计算并导出体网格,将计算结果与实验值对比,以确定仿真计算是否能精确预测风阻系数,确保后续的自动优化计算是精确的,于此同时分析模型外流场确定对模型气动阻力影响较大的设计变量;
步骤三,利用Sculptor在对气动阻力影响较大的位置处,建立控制体,合理的选取控制点并创建Group,以实现设计变量的参数化,通过对参数赋值就能实现模型表面相应位置的变形,完成设计变量的参数化后,编写驱动Sculptor后台执行模型变形的脚本命令和STAR-CCM+后台读取变形模型并执行计算的JAVA宏文件和对应的脚本命令;
步骤四,完成准备工作后,在Isight中搭建整个自动优化仿真流程,流程中第一步,选取试验设计DOE组件,在组件中选择合适的实验设计方法,根据工程实际的要求,给每个设计变量设定合适的取值范围;流程中的第二步,选取Simcode组件集成编写的脚本命令,以后台驱动Sculptor按照DOE组件生成样本点数据使模型变形;流程中的第三步选取Simcode组件集成驱动STAR-CCM+的程序命令,使STAR-CCM+能够自动后台计算变形后的模型的外流场,并读取和输出一些关键数据,如风阻系数;流程中的第四步,选取Approximation组件,并在该组件中选取合适的近似模型,根据DOE组件生成的数据以及STAR-CCM+后台返回的风阻系数值,建立设计变量与风阻系数之间的数学函数关系,为后续的寻优提高效率,如果不要拟合之间的关系,直接寻优也是可以的,但是计算量量将相当庞大,对计算资源提出更多的要求,通过拟合间接寻优是出于提高效率的考虑;流程中的第五步,选取Optimization组件,根据建立的拟合关系,在取值范围内寻找最优值,是风阻系数达到最小;
步骤五,在完成自动寻优后,对寻优结果进行验证,若误差满足要求,这认为寻优结果可靠,完成整个优化任务,相反若误差较大只需要重新进选择合适的近似模型,等待输出结果,再次验证即可,直至满足要求。
当完成步骤一和步骤二以及步骤三的准备工作,在Isight中搭建气动外形自动优化流程并点击运行,后台开始执行多软件的联合优化,最终只会呈现结果给工程师,该自动优化流程的核心是在于驱动Sculptor和STAR-CCM+集成程序的编写,其次是合理的选择实验设计方法、近似模型、寻优算法。
以上所述的具体实施例,对本发明专利的目的、技术方案和有益效果进行进一步说明,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,不至于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、改进、等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1)通过三维建模软件建立整车的三维数字模型;
S2)将该模型进行简化处理,并进行网格划分,在CFD仿真计算软件
STAR-CCM+完成仿真计算,并对仿真数据进行分析,为后续的自动减阻优化确定需要优化的设计变量以及验证相关的设置;
S3)将满足要求的网格模型文件加载到网格变形软件中,对需要优化的设计变量建立对应的控制体,通过对控制点的控制,实现模型的变形;
S4)运用DOE试验设计,通过选取合适的试验设计方法,并根据实际的工程要求确定各设计变量的取值范围,在各设计变量取值范围内生成一系列的样本点;
S5)通过脚本命令读取试验设计生成的样本点数据,并根据样本点数据后台驱动网格变形软件实现模型的变形,并输出变形后的网格模型;
S6)利用宏命令驱动CFD仿真计算软件后台读取变形后的模型,进行对应的仿真计算,并将相对应的风阻系数值输出;
S7)根据DOE矩阵和对应的CFD计算返回值,选择合适的近似模型,拟合设计变量与风阻系数之间的数学函数关系,提高后续的寻优速度;
S8)选择合适的优化算法,对建立的数学关系进行寻优,并输出寻优结果;
S9)对寻优结果对应的模型进行外流场仿真计算,比较计算结果与寻优结果,误差满足要求,整个气动外形减阻优化完成,若误差较大者则需要再次选择近似模型进行寻优,直到满足要求。
2.根据权利要求1所述的基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,所述步骤S3)中具体包括如下内容:通过STAR-CCM+导出体网格文件,在网格变形软件Sculptor中加载STAR-CCM+导出的文网格文件,利用Sculptor的网格变形功能,在模型需要优化的位置建立控制体,通过对控制点的控制,实现模型的变形。
3.根据权利要求2所述的基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,所述步骤S4)中具体包括如下内容:利用多目标多学科集成软件Isight中的DOE组件,通过选取试验设计方法,根据设计变量的取值范围,生成一定数量的样本点。
4.根据权利要求3所述的基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,所述步骤S5)和步骤S6)中具体包括如下内容:利用Isight中的Simcode组件集成编写的脚本命令,实现对Sculptor和STAR-CCM+的后台驱动,按照DOE组件生成的样本点数据,实现导出的体网格模型的变形,并将变形后的模型后台传递给STAR-CCM+进行后台的仿真运算,并将计算结果风阻系数输出。
5.根据权利要求4所述的基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,所述步骤S7)中具体包括如下内容:利用Isight中的Approximation组件,通过选择近似模型,基于DOE组件生成样本点数据和STAR-CCM+后台运算返回的结果,拟合设计变量与风阻系数之间的函数关系。
6.根据权利要求5所述的基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法,其特征在于,所述步骤S8)中具体包括如下内容:利用Isight中的Optimization组件,通过选择优化算法,利用拟合的数学关系,找到最优的设计变量取值,并输出对应的风阻系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710322467.1A CN107273569B (zh) | 2017-05-09 | 2017-05-09 | 基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710322467.1A CN107273569B (zh) | 2017-05-09 | 2017-05-09 | 基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107273569A CN107273569A (zh) | 2017-10-20 |
CN107273569B true CN107273569B (zh) | 2019-09-10 |
Family
ID=60073900
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710322467.1A Expired - Fee Related CN107273569B (zh) | 2017-05-09 | 2017-05-09 | 基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107273569B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111027164B (zh) * | 2018-10-08 | 2023-12-29 | 长城汽车股份有限公司 | 基于star-ccm+的自动化仿真分析方法及装置 |
CN109446660A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-08 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种发动机进气道自动优化方法及装置 |
CN109766612A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-17 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种电动汽车的空调风管压损优化方法、装置及平台 |
CN111597631B (zh) * | 2020-05-07 | 2022-05-13 | 中汽研汽车检验中心(天津)有限公司 | 基于自适应代理模型的汽车风阻系数优化方法 |
CN112818521B (zh) * | 2021-01-18 | 2022-11-15 | 江汉大学 | 一种液冷板多目标优化方法、电子设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102012953A (zh) * | 2010-11-04 | 2011-04-13 | 西北工业大学 | Cfd/csd耦合求解非线性气动弹性仿真方法 |
CN105205261A (zh) * | 2015-09-18 | 2015-12-30 | 中国计量学院 | 水下自航行器外形优化方法 |
CN105243243A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-13 | 武汉理工大学 | 基于自由变形技术的车身气动造型优化方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090027229A1 (en) * | 2007-07-11 | 2009-01-29 | Fortson Frederick O | Smart armor |
-
2017
- 2017-05-09 CN CN201710322467.1A patent/CN107273569B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102012953A (zh) * | 2010-11-04 | 2011-04-13 | 西北工业大学 | Cfd/csd耦合求解非线性气动弹性仿真方法 |
CN105205261A (zh) * | 2015-09-18 | 2015-12-30 | 中国计量学院 | 水下自航行器外形优化方法 |
CN105243243A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-13 | 武汉理工大学 | 基于自由变形技术的车身气动造型优化方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107273569A (zh) | 2017-10-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107273569B (zh) | 基于网格变形技术的气动外形减阻优化方法 | |
CN110096844B (zh) | 非光滑车表汽车的气动特性优化设计方法 | |
CN108647370B (zh) | 基于双环迭代的无人直升机气动外形优化设计方法 | |
CN105243243B (zh) | 基于自由变形技术的车身气动造型优化方法 | |
CN111597631B (zh) | 基于自适应代理模型的汽车风阻系数优化方法 | |
CN106777482A (zh) | 一种基于网格参数化的结构多学科设计优化方法 | |
CN108663948A (zh) | 一种航空发动机控制系统数值仿真分析平台的设计方法 | |
CN114065662B (zh) | 适用于网格拓扑可变的翼型流场快速预测方法 | |
CN115688276A (zh) | 一种基于离散伴随方法的飞行器外形自动化优化方法、系统、设备、介质 | |
CN113642069A (zh) | 基于bim和异构系统的建筑风荷载快速迭代设计方法 | |
CN114936428A (zh) | 一种基于adams的转向机构多体动力学建模及参数确认方法 | |
CN114996658B (zh) | 一种基于投影的高超声速飞行器气动热预测方法 | |
CN114676522B (zh) | 融合gan和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备 | |
CN111444557B (zh) | 基于ansys与matlab数据接口的cfd数值模拟优化设计方法 | |
CN117473890A (zh) | 基于机械学习微涡轮流场预测方法和装置 | |
CN110782024A (zh) | 基于卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射预测方法 | |
CN116628854A (zh) | 一种翼型气动特性预测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN108197368B (zh) | 飞行器复杂气动外形的几何约束及权函数简捷计算方法 | |
CN105550424B (zh) | 一种基于rbf网格变形插值序列的筛选方法 | |
Pollák et al. | Analysis of software solutions for creating models by a generative design approach | |
CN115964891A (zh) | 一种汽车风扇的仿真分析方法、装置及存储介质 | |
CN115587480A (zh) | 数字化仿真方法以及数字化仿真装置 | |
Sakikhales et al. | Using BIM to facilitate iterative design | |
CN107831672A (zh) | 智慧能源系统可视化优化设计运行一体化装置及方法 | |
CN114611214A (zh) | 基于螺旋桨高效建模的敞水性能仿真方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190910 Termination date: 20200509 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |