基于全局響應(yīng)面法的排氣歧管流體分析優(yōu)化設(shè)計

2016-09-01 by:CAE仿真在線來源:互聯(lián)網(wǎng)

基于全局響應(yīng)面法的排氣歧管流體分析優(yōu)化設(shè)計

The Exhaust Manifold CFD Optimization Design

Based on Global Response Surface Methodology

劉孟祥

湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院機械工程學(xué)院湖南長沙 410205

摘要:本文對某1.4L增壓汽油發(fā)動機排氣歧管進行了計算流體動力學(xué)(CFD)優(yōu)化設(shè)計研究。首先采用基于有限元法的CFD求解器AcuSolve對初始排氣歧管模型進行了流場分析,根據(jù)流場特征確定排氣歧管外形需要重點優(yōu)化設(shè)計的兩個區(qū)域。然后對區(qū)域外形進行了模型參數(shù)化,創(chuàng)建了2個形狀變量。最后調(diào)用全局響應(yīng)面法以減小壓降為目標(biāo)進行排氣歧管CFD優(yōu)化,優(yōu)化收斂后新設(shè)計排氣歧管壓降減小4.35%。研究方法對于排氣歧管CFD優(yōu)化設(shè)計具有一定的工程應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞:發(fā)動機排氣歧管全局響應(yīng)面法 CFD 優(yōu)化 AcuSolve 形狀變量 HyperMorph

Abstract: In this paper, CFD optimization of exhaust manifold design on a 1.4L turbocharged gasoline engine is researched. Firstly, the flow field of the initial exhaust manifold model is analyzed based on the finite element method CFD solver--- AcuSolve,and two key optimization design regions is determined in the exhaust manifold shape according to the characteristics of the flow field. Then two shape variables are created through the parameterized model of the shape of the two regions. Finally, the CFD optimization of the exhaust manifold is conducted through global Response Surface Method(GRSM) aimed to reduce the pressure drop of the exhaust manifold. The pressure drop in the new designed exhaust manifold decreases by 4.35% through optimization. The research methods have a certain value of engineering applications for CFD optimization design in the exhaust manifold.

Key Words: Exhaust Manifold, Global Response Surface Method, CFD, AcuSolve, HyperMorph

1 引言

發(fā)動機排氣歧管的流通性與壓損不均勻性是衡量排氣歧管設(shè)計的好壞重要指標(biāo)。排氣歧管流通性差會導(dǎo)致排氣速度降低與阻力增加,影響渦輪增壓器的運轉(zhuǎn)穩(wěn)定性,從而降低發(fā)動機動力性、經(jīng)濟性和排放性[1-3]。排氣歧管的重要設(shè)計原則是盡量避免歧管急轉(zhuǎn)彎。一般來說,轉(zhuǎn)彎角度過小,排氣的流通性差。排氣歧管轉(zhuǎn)彎角度沒有一個明確的規(guī)定。需要通過CFD分析來進行判斷,甚至可以采用優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)外形的自動優(yōu)化。

目前國內(nèi)學(xué)者大多數(shù)是通過排氣歧管進行流場分析,根據(jù)流場特點對管道進行手動修形提高排氣歧管設(shè)計。黃鍵等分析了柴油機排氣歧管的性能,對結(jié)果進行了修形改進,提升了流通性和排氣均勻性[4]。黃澤好等對排氣歧管流場進行了分析并提出了改進方法[5]。但幾乎很少有學(xué)者涉及到采用優(yōu)化算法對排氣歧管進行自動優(yōu)化。

排氣歧管優(yōu)化的難點之一是排氣歧管管道外形復(fù)雜,管道截面變化較大,幾何特征無規(guī)律可循。從而給優(yōu)化設(shè)計的第一步——模型參數(shù)化帶來了困難。本文利用有限元前處理軟件HyperMesh中的網(wǎng)格變形模塊HyperMorph,對排氣歧管網(wǎng)格進行變形獲得優(yōu)化分析的設(shè)計變量,從而大大降低模型參數(shù)化難度。

全局響應(yīng)面法(GRSM)相較于其它直接優(yōu)化方法具有高效、實用的優(yōu)點[7-12]。本文將此方法應(yīng)用于排氣歧管的設(shè)計中,進行了基于RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes)方程排氣歧管優(yōu)化設(shè)計。

考慮到排氣歧管通常是單支管分析且為了減少優(yōu)化計算量,本文首先對初始排氣歧管模型進行流場分析,然后通過流場特征分析確定管道外形需要優(yōu)化設(shè)計的區(qū)域,并在此區(qū)域建立優(yōu)化變量,最后調(diào)用CFD求解器AcuSolve[6]和優(yōu)化算法實現(xiàn)CFD優(yōu)化,減小壓降,降低排氣阻力。

2 初始模型CFD分析及優(yōu)化區(qū)域確定

2. 1 有限元網(wǎng)格模型建立有限元網(wǎng)格模型建立

有優(yōu)化前,需要對初始模型進行流場分析,以評判初始排氣歧管設(shè)計的性能,并為后續(xù)優(yōu)化設(shè)計提供對比參考。

運用HyperMesh進行CFD網(wǎng)格劃分,模型節(jié)點數(shù)94192,單元數(shù)542260,模型及包括邊界層均為全四面體非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格。該網(wǎng)格也是后續(xù)優(yōu)化設(shè)計網(wǎng)格變形的基礎(chǔ)網(wǎng)格。因此不同設(shè)計的網(wǎng)格拓撲及分布幾乎一致,這樣,降低了網(wǎng)格對不同設(shè)計結(jié)果對比的影響。初始排氣歧管CFD模型如圖1所示。

圖1 排氣歧管CFD模型

2.2 初始模型初始模型CFD分析

鑒于排氣歧管實際的工作狀態(tài)以及為了評價各排氣支管的流通性能,通常對各支管單獨打開時進行穩(wěn)態(tài)分析。求解RANS方程,采用Spalart-Allmaras湍流模型,邊界條件為:進口(Inlet)質(zhì)量流量0.03kg/s;出口為出流邊界條件,其余為固壁邊界條件。初始模型各支管單獨打開計算結(jié)果如圖2所示。

圖2 原始模型各支管單獨打開時壓力云圖

2.3 優(yōu)化區(qū)域確定

由圖2可知,當(dāng)排氣歧管1,2,3支管單獨打開時,在排氣管豎直段根部均出現(xiàn)了壓力降低的區(qū)域,該處由于管道方向變化劇烈,流速大,出現(xiàn)了一定的分離流動,因此選定該部分可作為優(yōu)化設(shè)計的變形區(qū)域。

又由于排氣歧管1,2,3支管分別打開時與主管道交接拐折處氣體流動損失程度不同,支管3內(nèi)氣體流動損失尤其明顯。另外當(dāng)支管4單獨打開時,在與豎直段交匯根部處也有一定的壓力損失?？紤]到各支管需要單獨打開模擬的工況以及CFD優(yōu)化計算量的大小,僅對影響較明顯的支管3拐折處及豎直段根部區(qū)域進行優(yōu)化設(shè)計。

3模型參數(shù)化

優(yōu)化變量的創(chuàng)建采用HyperMesh中創(chuàng)建形狀變量的專門工具HyperMorph功能。

首先使用HyperMorph對網(wǎng)格進行變形,得到形狀變量(原始網(wǎng)格位置和變形后得到的新的網(wǎng)格位移之間各個節(jié)點自由度的矢量)。然后對該形狀變量定義上下限,這些變量在優(yōu)化過程中在上下限中變化。原始形狀與形狀變量的矢量和得到新的網(wǎng)格形狀,即新設(shè)計。在HyperMesh中創(chuàng)建形狀變量后可以直接與優(yōu)化算法建立連接,優(yōu)化過程中的變量參數(shù)會不斷改變,通過調(diào)用HyperMesh不斷更新網(wǎng)格。最后提交給CFD求解器AcuSolve進行優(yōu)化設(shè)計計算。

針對排氣歧管支管3拐折處及豎直段根部處的形狀變化,創(chuàng)建兩個優(yōu)化設(shè)計形狀變量,設(shè)計變量上下限均為(0,1)。如圖3所示。

圖3 優(yōu)化設(shè)計形狀變量

4 基于全局響應(yīng)面法的排氣歧管優(yōu)化

優(yōu)化問題描述:本文將進出口壓降最小化作為優(yōu)化目標(biāo),僅單獨打開支管3,使用HyperStudy中的全局響應(yīng)面法進行無約束優(yōu)化。

全局響應(yīng)面法(GRSM)是一種基于響應(yīng)面的方法。在每一個迭代步,基于響應(yīng)面的優(yōu)化會產(chǎn)生一些新的設(shè)計。額外會在全局空間撒點,加入一些新的樣本點,從而在兼顧局部搜索和全局搜索之間尋求一個較好的平衡。

全局響應(yīng)面法具有全局搜索能力,可以進行單目標(biāo)優(yōu)化或多目標(biāo)優(yōu)化。無論有多少個設(shè)計變量,全局響應(yīng)面法都可以從一些隨機點開始進行優(yōu)化。由于它是基于響應(yīng)面的方法,因而對于計算量大的CFD優(yōu)化更為實用。全局響應(yīng)面法的優(yōu)化流程如圖4所示。

圖4 全局響應(yīng)面法優(yōu)化流程

將優(yōu)化計算模型個數(shù)設(shè)置為100次進行優(yōu)化,圖5是全局響應(yīng)面法下產(chǎn)生的兩個變量的設(shè)計點。
基于全局響應(yīng)面法的排氣歧管流體分析優(yōu)化設(shè)計

圖 5 變量設(shè)計點

圖6為目標(biāo)函數(shù)迭代收斂歷程。由圖6可知,優(yōu)化迭代33次后收斂,優(yōu)化后進出口壓降值為4901Pa,相比原始排氣歧管模型性能提高4.35%。

圖6 目標(biāo)函數(shù)迭代收斂歷程

圖7為優(yōu)化變量d1、d2的迭代收斂過程。從圖7可以看出,變量2很快就達到了收斂,并向變量上限值收斂靠近,變量1收斂于0.482。表明,支管3拐折處盡可能的增大過渡半徑,而出口豎直段根部要適度增大過渡半徑,這樣的變形組合能實現(xiàn)4.35%的壓降。

圖7 優(yōu)化變量d1、d2的迭代收斂過程

圖8是優(yōu)化前后排氣歧管截面速度云圖對比,由圖可以看出,優(yōu)化后支管3向支管4竄氣的現(xiàn)象減輕,提高了排氣的流通性。

圖 8 優(yōu)化前后截面速度云圖

各支管單獨打開時初始模型和優(yōu)化后模型壓降對比如表1所示。

表 1 各支管單獨打開時的壓降大小[Pa]

從表1可以看出,支管3單獨打開的工況下,優(yōu)化后的支管3的壓降非常明顯,對其它支管的影響很小,幾乎可以忽略不計,因此該優(yōu)化設(shè)計方法與思路可行。

5 結(jié)論

本文首先采用基于有限元的AcuSolve CFD求解器對排氣歧管原始模型的各支管單獨打開時進行了CFD分析,根據(jù)流場特征確定了需要重點優(yōu)化的形狀區(qū)域,并在該區(qū)域創(chuàng)建形狀優(yōu)化變量,采用HyperStudy中的全局響應(yīng)面優(yōu)化算法以減小壓降為目標(biāo),僅單獨打開支管3進行了管道外形優(yōu)化,優(yōu)化后壓降減小4.35%。

6參考文獻

[1] 李紅慶,楊萬里. 內(nèi)燃機排氣歧管熱應(yīng)力分析[J]. 內(nèi)燃機工程, 2005, 26( 5) : 81- 84.

[2] 劉云卿,胡景彥等. 渦輪增壓汽油機排氣歧管的 CFD 分析及優(yōu)化改進[C].第六屆中國智能交通年會暨第七屆國際節(jié)能與新能源汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇優(yōu)秀論文集(新能源汽車).

[3] 鄭美茹. 基于 CFD 的汽車排氣歧管流場分析[J]. 內(nèi)燃機與配件. 2010,11

[4] 黃鍵,林曉輝,嚴世榕.基于 FLUENT 的柴油機排氣歧管內(nèi)流場的數(shù)值模擬[J].福州大學(xué)學(xué)報.2010,38(1):80-85

[5] 黃澤好,張浩亮等.某發(fā)動機排氣歧管流場分析與結(jié)構(gòu)優(yōu)化.西南大學(xué)學(xué)報.2011,33(1):153-158

[6] Altair HyperWorks Help Document.

[7] 鄧磊,喬志德,楊旭東,熊俊濤. 基于響應(yīng)面法的低速翼型氣動優(yōu)化設(shè)計[J].空氣動力學(xué)學(xué)報,

2010,28(4):430-435.

[8] 桂勁松,康海貴. 結(jié)構(gòu)可靠度分析的全局響應(yīng)面法研究[J]. 建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報,2004,04.

[9] MYERSRH ,MONTGOMERYDC.Response surface methodology: process and product optim ization using designed experiments[M].Wiley&-Sons,NY,2002:1—78,351-401.