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變化側(cè)風(fēng)下的自適應(yīng)尾部襟翼

2022-11-07 22:01:27·  來源:AutoAero  
 
摘要行駛中的車輛通常面臨有風(fēng)環(huán)境。結(jié)合常見的風(fēng)的分布情況與車速,在氣動性能研究中可以對車施加一個的分布在6°以下基本均勻,在14°以下基本一致的橫擺角β。降阻措施通常是在無側(cè)風(fēng)場景下設(shè)計的,最小阻力也是在這種情況下才會出現(xiàn)。本研究通過經(jīng)典船尾

摘要


行駛中的車輛通常面臨有風(fēng)環(huán)境。結(jié)合常見的風(fēng)的分布情況與車速,在氣動性能研究中可以對車施加一個的分布在6°以下基本均勻,在14°以下基本一致的橫擺角β。降阻措施通常是在無側(cè)風(fēng)場景下設(shè)計的,最小阻力也是在這種情況下才會出現(xiàn)。本研究通過經(jīng)典船尾自適應(yīng)系統(tǒng)提升了氣動減阻效果。


實驗設(shè)置如下:將兩個襟翼分別以與車身成θ1,θ2兩個角度安裝于Ahmed后部側(cè)沿。為評估不同襟翼位置的側(cè)風(fēng)減阻效果,在風(fēng)洞洞中以Re=1+e5數(shù)量級在橫擺角β=0°,3°,6°,9°有無襟翼情況下分別進行了測量。經(jīng)測試,襟翼尺寸δ為車身寬度的9%和13%     。得到了每種β和δ下阻力隨襟翼角度的映射圖。

    

最小阻力并非出現(xiàn)在襟翼對稱偏角位置,即θ1=θ2時。這種情況具有靜態(tài)定位的特點,對正β和負β同樣有效。用于比較的襟翼定位策略是在每個β處最小化阻力的靜態(tài)對稱形式和在每個β處提供最小阻力的自適應(yīng)形式。除β = 0°外,自適應(yīng)策略比靜態(tài)對稱襟翼偏角的降阻效果更好。

    

另外,靜態(tài)策略不能在每種β下優(yōu)化對稱襟翼偏角。每種形式的隨真實β分布的加權(quán)平均阻力時,自適應(yīng)方案比靜態(tài)最佳位置高出40%到70%的降阻效果,具體取決于每種橫擺分布下的襟翼長度。


簡介

    

由于法規(guī)等原因限制,大量車輛通常由于具有鈍體尾部而在氣動性能方面表現(xiàn)不佳,長時間駕駛會導(dǎo)致發(fā)動機15%的能量消耗。出于經(jīng)濟與環(huán)境原因,提升車輛能源利用效率十分重要。使用船尾可以降低氣動阻力,但由于法規(guī)限制,安全問題以及實際操作可行性困難的原因沒有得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)今的扁形船尾或者基面襟翼可以在不需要的時候折疊起來,降低使用成本并且增加的可行性。一篇全尺寸拖車的研究明上述方法可以減少車輛5%的阻力系數(shù)?;娼笠淼氖褂猛庆o態(tài)的而不適應(yīng)變化的環(huán)境非對稱情況。環(huán)境非對稱包括安和穩(wěn)態(tài)車輛流場的失準,這就需要進行氣動降阻的非對稱優(yōu)化。環(huán)境非對稱的源包括很多,其中最廣泛的是汽車運行非對稱(例如開窗,不同的載荷條件等)和天氣環(huán)境等(如側(cè)風(fēng)或者大氣邊層的變化)。

    

車輛通常在有風(fēng)環(huán)境下行駛,需要得到真實的氣動性能測量結(jié)果。如圖1中的在Heathrow地面高度10m處的風(fēng)速概率密度函數(shù)。英國,歐洲,美國的其他區(qū)域的分布非常相似,這對于通用的相關(guān)性的研究足夠,因為準確值的意義不大?;趫D1(a)的分布并認為其均勻分布在所有方向,圖1(b)展示了車輛在60,70pmh速度下行駛的橫擺角β的概率密度分布。雖然風(fēng)不是軸對稱的,但是風(fēng)的角度范圍增加以及道路方向的大致均勻分布使得該假設(shè)合理。在所考慮的速度下,β的分布在6°以下基本均勻,在14°以下基本一致。本文研究了β從0°到9°的范圍,此范圍占據(jù)約80%。

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圖1 Hearhrow60,70mph車速下風(fēng)速(a)以及橫擺角分布(b)

研究表明側(cè)風(fēng)對阻力的影響非常明顯,小的傾角也會引起很大的阻力增加。另外,所有非對稱環(huán)境都有利于體現(xiàn)自適應(yīng)系統(tǒng)對于局部情況的兼容性。本文深入研究了一個自適應(yīng)系統(tǒng)并且結(jié)果表明自適應(yīng)襟翼系統(tǒng)比靜態(tài)基面襟翼在變化側(cè)風(fēng)條件下的減阻效果更好。


儀器和實驗步驟

為評估側(cè)風(fēng)下襟翼在不同位置的效果,使用方背式縮比Ahmed模型在U=35m/s下進行了風(fēng)洞實驗(圖2)。基于模型高度H=0.16m,寬度W=0.216m,雷諾數(shù)Re數(shù)量級為105。W作為特征長度是因為其與尾流動力學(xué)相關(guān)。模型位于地面上方0.028m來得到正確的地面效應(yīng)。地面邊界層厚度約為0.02m。6分量測力天平ATI Gamma IP68位于氣流之外用于測量車身的力和力矩。天平與車身平行,得到的力和力矩是車身坐標(biāo)系下的。此外設(shè)置了64個8*8矩陣式壓力測量點,以模型基面為中在0.84W × 0.84H的區(qū)域上均勻分布,與ESP-DTC壓力傳感器相連。

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圖2 風(fēng)洞模型(W=0.216m)

模型在β = 0°, 3°, 6° 和9°情況下分別進行了無襟翼(baseline)和有尾部側(cè)向襟翼的實驗測量。使用的襟翼尺寸δ,是W的9%和13%。在每種β和δ情況下進行了襟翼角度θ1,θ2的參數(shù)研究。最小阻力偏角在8°以內(nèi)時θ的梯度為2°,此外的梯度為4°。船尾和船舵的角度分別是θB和θR,分別由襟翼偏角的對稱和非對稱組合,即下式:

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車身坐標(biāo)系下的阻力(D)系數(shù),側(cè)向力(L)系數(shù),每個壓力測量點pi的壓力系數(shù)經(jīng)過橫截面A=WH和動壓q=1/2ρ(Ucosβ)2歸一化后如下式所示:

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其中ρ為空氣密度。選擇上述車輛坐標(biāo)系中的動壓是因為速度分量平行于車輛運動方向,對尾部車輛的動能耗散有貢獻,而垂直于車輛運動的速度分量對風(fēng)動能的耗散有貢獻?;嫫骄鶋毫ο禂?shù)<Cp>和側(cè)向模態(tài)分別如下式定義:

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其中l(wèi)i是第i個壓力測量的側(cè)向位置。

    

實驗在Imperial College London的封閉式Donald Campbell風(fēng)洞中進行,風(fēng)洞測試段尺寸為1.37 m × 1.22 m × 3.00 m。平行于氣流方向時的阻塞比為2.1%,β最大值時達到3.0%。來流湍流強度小于0.1%,風(fēng)洞通過比例-積分-微分控制器實現(xiàn)所需要的來流速度,精度為0.25%。


結(jié)果與討論

最優(yōu)襟翼位置

    

圖3提供了每個β和δ下Cd隨θ1和θ2的映射關(guān)系。圖中Cd的全局最優(yōu)值用”×”標(biāo)出,通常并不是位于對稱襟翼情況下,即圖中線標(biāo)出的θ1=θ2情況。所有位置必須滿足以下條件:對于正負β的情況下是等效的。對稱條件下的最小Cd用“+“標(biāo)出。增加的β導(dǎo)致最優(yōu)減阻與對稱情況下更大的偏角。在非對稱襟翼情況下,外側(cè)襟翼角度θ2增加高達50%,內(nèi)側(cè)角度θ1下降了100%,一些情況下甚至變?yōu)樨摂?shù)。增加襟翼長度δ,有望使得襟翼更加重要。這就導(dǎo)致最小Cd對應(yīng)更大的對稱角度,并且curvature全局最小Cd情況下θ1和θ2有更大的最優(yōu)值。長襟翼會導(dǎo)致絕對最小值處Cd曲面的曲率即梯度也更大。所以,通過調(diào)整長襟翼的偏角能使Cd的更多的下降。

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圖3 Cd關(guān)于θ1θ2變化的函數(shù)映射圖?!?”表示對稱最優(yōu),“×”表示絕對最優(yōu)。

無橫擺情況下,最優(yōu)襟翼的偏角都是對稱并且向內(nèi)的,由純的船尾組成,與這一點與對稱狹窄尾流對應(yīng)最低阻力的理論一致 。進一步,當(dāng)偏角θ小于等于15°時,最優(yōu)位置總是對稱的。這表明襟翼引起的不對稱不利于阻力。β不為0的情況下,映射圖體現(xiàn)出關(guān)于θ2=常軸接近對稱的性質(zhì),這說明不管θ1如何,θ2的最優(yōu)值對于給定給出的情況是常值。相似的,β不為0且θ2為固定值時,θ1的值接近常數(shù),位于約等于0的位置。

    

為理解控制最優(yōu)襟翼角度的因素,例如基面的抽吸力量化壓差阻力的負<Cp>及側(cè)向力系數(shù)。這一系列條件的數(shù)據(jù)如圖4,繪制了隨船頭θR及船尾θB角度的變化,可以理解為隨著圖3中的對角線變化。此處的數(shù)據(jù)特指β=6°,δ=13%。趨勢與β不為零的情況大體一致,可認為是具有代表性的數(shù)據(jù)。

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圖4 基面抽吸力系數(shù)負<Cp>,阻力系數(shù)Cd和側(cè)向力系數(shù)|CL|,隨θR,Θb當(dāng)另一變量為常數(shù)是的變化函數(shù)。β=6°,δ=13%情況。

    總覽這些圖,最小Cd和-〈Cp 〉的襟翼偏角位置是不同的:Cd最小的一對角度(θB, θR)大約出現(xiàn)在(8°, 8°)位置,而-〈Cp 〉最小則出現(xiàn)在(0°, 16°)位置附近。這表明即使Cd和-〈Cp 〉的改變整體上有關(guān)聯(lián),但并不是由完全相同的原因所決定的。因此不只是基面抽吸力,襟翼的力和車輛周圍的循環(huán)結(jié)構(gòu)都可能影響整車阻力。

    圖4(a),(b),(b)展示了固定θB時θR變化的情況。每種情況的船頭對側(cè)向力Cl有很大的影響,極端情況θB = +16°除外,這可能與流動分離有關(guān),因為襟翼會引起氣流偏轉(zhuǎn)。對于一系列的船尾角,沿著一條直線有明顯的數(shù)據(jù)塌陷,表明θR和CL之間的關(guān)系有顯著的線性關(guān)系,基本獨立于θB。然而,在每種情況下,數(shù)據(jù)都有一個角度開始偏離這條線,這可能是由于流在其中一個襟翼上的分離造成的。該偏差發(fā)生的點與最小基面抽吸力和阻力的角度相吻合,如圖4 (a)和(b)所示。這表明總側(cè)向力和車身所經(jīng)歷的壓力阻力之間有很強的聯(lián)系,與之前使用基面襟翼的實驗一致,發(fā)現(xiàn)阻力和升力之間有映射關(guān)系。在給定θB的情況下,總阻力最小處的θR,幾乎與- <Cp>最小處相同,這表明對于固定的船尾,阻力的變化主要受底部吸力的變化影響。

    圖4(d),(e),(f)描述了θR不變時隨θB變化的函數(shù)情況。此時的側(cè)向力受到較小的影響,機會為常數(shù),因為襟翼的對稱偏轉(zhuǎn)沒有提供流動的凈側(cè)向偏轉(zhuǎn)。但是在θR最極端情況下Cl也會非如此,基面抽吸力再次與側(cè)向力呈現(xiàn)線性單調(diào)關(guān)系。Cd和-〈Cp 〉最小時對應(yīng)的θB也是幾乎在同一位置,對應(yīng)的位置都是θ大于0,即襟翼角度平均結(jié)果是向內(nèi)的。進一步說明了船尾能實現(xiàn)較窄的尾流,減少車身的的壓差阻力。同時也與Cd和-〈Cp 〉的差異是由于襟翼自身的力的差異造成這一觀點保持一致,因為最小值不一致只有在θB和θR之間的比例非常不平衡的情況下才發(fā)生,也就是一個或另一個襟翼延伸到車身寬度以外的情況。

    另外,還可以觀察通過側(cè)向模ml來量化車身底部壓力梯度的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。車身平行風(fēng)洞情況下,文獻中提出ml表現(xiàn)出雙穩(wěn)態(tài)特性,說明在特定三維鈍體的尾流場中存在雙穩(wěn)態(tài)現(xiàn)象。顯然,通過ml的變化var(ml)可以發(fā)現(xiàn)雙穩(wěn)態(tài)現(xiàn)象。圖5展示了δ=13%時每種橫擺角下-〈Cp 〉隨著var(ml)變化的云圖。β=0°時,一系列θ小于15°的對稱偏角的基面抽吸力小同時方差大,這對應(yīng)雙穩(wěn)態(tài)尾流。對于較大的β值,從最小基面抽吸力的形式到越來越不對稱的襟翼形式,再次出現(xiàn)代表雙穩(wěn)態(tài)尾流的高var(ml)情況。最大橫擺角β=9°時,盡管同樣的關(guān)系似乎存在于研究區(qū)域的邊緣,襟翼不足以實現(xiàn)最小的壓差阻力,。

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圖5 δ=13%時?Cp ?與var(ml)隨θ的變化云圖

    圖6中提供了非對稱條件下雙穩(wěn)恢復(fù)的最終證據(jù),繪制了側(cè)向模態(tài)ml為在幾個襟翼位置下不同的偏航角β的概率密度函數(shù)。圖6 (a)表明當(dāng)θ1 = θ2= 0°時,只有β = 0°具有雙穩(wěn)行為的雙峰特性,其中ml在兩個穩(wěn)定位置之間隨機交換。隨著β的增加,尾流首先被鎖定在一個位置,然后變得越來越多變。圖6 (b)展示了當(dāng)選擇θ1和θ2作為最小基面阻力時,雙穩(wěn)行為在β = 0°時保持,在β = 3°時明顯恢復(fù),在β = 6°時仍然存在。雙穩(wěn)態(tài)行為的難以捉摸的性質(zhì)加上在遠離最小CD的θ1和θ2處使用的網(wǎng)分辨率粗糙,可能導(dǎo)致在β = 6°處雙峰的原因不完全清楚。在β = 9°時,雙穩(wěn)態(tài)行為無法恢復(fù),如圖5所示,角度范圍不夠?qū)?,無法達到絕對最小的基面阻力。

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圖6 襟翼偏角對稱(a)及基面抽吸力最?。╞)情況下ml不同β角的概率密度函數(shù)

    鑒于最近的許多工作都著眼于雙穩(wěn)態(tài)行為對阻力及其對偏航角的高敏感性的影響,我們發(fā)現(xiàn)這種行為是在非對稱條件下出現(xiàn)的,而且它與最小壓力阻力一致,這一點比較有趣。要完全理解這種影響,還需要進一步的研究。

與靜態(tài)系統(tǒng)的比較

    在研究了靜態(tài)襟翼減阻的機理之后,可以對完全固定的系統(tǒng)和襟翼角度可以不斷優(yōu)化的系統(tǒng)進行一個完整的比較。圖7 (a)和(b)顯示了在β = 0°時,兩種δ下baseline和不同襟翼位置策略的CD占baseline的百分比。在這種情況下,考慮的襟翼定位策略是在每個偏航時最小CD的靜態(tài)對稱形式及在每個偏航時最小CD的非對稱形式。正如預(yù)期的那樣,baseline的CD隨著β的增加而增加。每個對稱襟翼結(jié)構(gòu)只在特定的β處優(yōu)化減阻。這種配置在偏航角時所提供的減阻效果會降低,在最極端的情況下,其減阻效果會超過基線阻力。當(dāng)襟翼長度較長時,阻力對襟翼角度的敏感性較大。圖7 (c)和(d)給出了每個襟翼位置相對于每個β處baseline的阻力節(jié)省情況。除β = 0°外,非對稱定位一致地提供了相對于每個最優(yōu)對稱襟翼偏角的阻力節(jié)省。兩種策略之間的相對差異被襟翼長度所放大:與最佳對稱形式相比,非對稱形式在節(jié)省阻力方面的最大改進在δ = 9% (β = 9°時)約40%,在δ = 13% (β = 3°時)約70%。

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圖7 考慮兩個δ時定位策略的CD變化。(a)和(b)表示在β = 0°時相對于baseline的CD, (c)和(e)表示在每個β處相對于baseline的增量。(a)和(c)是 δ = 9%的結(jié)果。(b)和(d)是δ = 13%的結(jié)果

對于給定的偏航角,很明顯,非對稱襟翼定位有明顯的好處,但進一步說,靜態(tài)策略不能優(yōu)化每個β的對稱襟翼偏轉(zhuǎn)。因此,更公平的比較是使用風(fēng)平均阻力系數(shù),得到的是每種形式阻力節(jié)省的平均值與對應(yīng)的的β分布加權(quán)。表1給出了從圖1(b)中提取的用于獲得風(fēng)平均阻力系數(shù)的加權(quán)值。

表1從圖1(b)中提取的用于獲得風(fēng)平均阻力系數(shù)的加權(quán)值

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圖8給出了在車速為60英里/小時或70英里/小時時考慮的兩種襟翼長度的加權(quán)平均值??紤]的定位策略是靜態(tài)對稱形式最小化風(fēng)平均CD,每個偏航下能提供最小CD的自適應(yīng)非對稱配置。自適應(yīng)解決方案提供了比最佳靜態(tài)定位節(jié)省40%到70%的阻力,取決于δ和所選的特定偏航分布。δ的增加對最佳靜態(tài)定位所提供的減阻效果幾乎沒有影響,而當(dāng)襟翼長度從9%增加到13%,增加44%時,自適應(yīng)偏角增加的降阻效果提升超過30%。最后值得注意的是,所提供的結(jié)果是基于偏航角范圍的粗略離散化,僅覆蓋典型風(fēng)分布的80%。更細的離散化和更大的偏航角范圍可能會增加靜態(tài)和自適應(yīng)策略之間的減阻差異:對稱情況下(β = 0°)的總權(quán)重將減少,有利于偏航角小于3°和大于9°,兩種情況都將受益于襟翼的非對稱偏航。

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圖8 加權(quán)平均阻力系數(shù)

結(jié)論

在一定的偏航角范圍內(nèi),已經(jīng)證明存在一個位于簡化車輛幾何形狀尾部的橫向襟翼的最佳定位。最佳襟翼位置是那些平衡低側(cè)向力對車輛通過船尾增加的基礎(chǔ)壓力,同時也盡量減少阻力對襟翼。這需要以一種不對稱的方式操縱襟翼以減少側(cè)向力,并向尾部向內(nèi)收縮襟翼以產(chǎn)生更窄的尾流。一般而言,在氣流開始從一個襟翼上分離的角度舵效應(yīng)會飽。此外,必須在最小化基面阻力和襟翼本身的阻力之間做出權(quán)衡,因為基面阻力和車身阻力的最佳襟翼偏轉(zhuǎn)并不總是一致的。

    

對最小阻力的要求意味著對于非零偏航角襟翼的最佳定位必須是非對稱的,因此不能用靜態(tài)系統(tǒng)來實現(xiàn)。通過對典型風(fēng)分布施加的偏航角進行平均,結(jié)果表明,自適應(yīng)變偏航角的系統(tǒng)比使用相同長度表面襟翼的優(yōu)化靜態(tài)系統(tǒng)的性能好70%。只要有適當(dāng)?shù)膶崟r算法,自適應(yīng)系統(tǒng)就有望在現(xiàn)有靜態(tài)船尾的基礎(chǔ)上有所改進,而且對物理尺寸沒有額外的要求?;趯?dǎo)致阻力最小的條件的理解,該算法的開發(fā)將是未來工作的主題。


文章來源:Garcia de la Cruz, J., Brackston, R., and Morrison, J., "Adaptive base-Flaps Under Variable Cross-Wind," SAE Technical Paper 2017-01-7000, 2017, doi:10.4271/2017-01-7000

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