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HyperStudy对后处理排气管道参数的灵敏度分析及优化设计

2017/5/11    来源:互联网    作者:龙逢兵  文辉  王雪梅      
关键字:HyperStudy  Fluent  DOE  形状优化  
本文基于HyperStudy、Fluent软件联合仿真求解某排气管道系统内流场问题,并进行了D0E分析、灵敏度分析和形状优化分析。

    0 引言

    汽车发动机进排气系统设计的优劣,直接影响到发动机的动力性和经济性,通常以管流量的均匀性以及流场流通性来评价管道的好坏。通过试验证明,某9升柴油机在使用不同后处理排气系统时,所需油耗也不同(如图1所示),排气背压每升高10kPa,额定点发动机油耗増加大约2.5g/kWh,因此在设计时,应近可能地使管道内表面光滑,降低排气阻力,达到发动机的设计要求。

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    图1 背压与油耗关系

    1 原始模型的分析

    某排气管道系统模型如图2所示,采用Fluent软件进行流场分析,入口为流量输入,出口为压力输出,监测入口压力。当监测点趋势变化平缓,认为迭代收敛。此时得到的入口压力为2224.76Pa。

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    图2 排气管道模型

    2 HyperStudy分析

    2.1 优化参数的定义

    使用HyperMorph模块中的Morphing技术对模型局部网格变形进行定义,该技术基于节点扰动矢量方法实现形状的参数化,其基本原理如下:

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    其中I1为节点坐标矢量,I0为节点设计初始的坐标矢量,shape为与设计变量coeff有关的矢量扰动。

    由于受空间的限制,模型的优化空间有限,此模型选取四个设计变量leng_l(shapel)、leng_2(shape2)、R1(shape3)和R2(shape4),如图3所示,其中leng_l(shapel)和leng_2(shape2)在Y向的移动距离空间分别为0至-42mm和0至-32mm,R1(shape3)在X向的移动距离空间为0至-12mm,R2(shape4)在Z向的移动距离空间为0至-16mm,通过改变这四个变量的尺寸,在管道体积满足约束条件下,尽可能减少入口压力。

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    图3 形状变量图

责任编辑:张纯子
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