隨著中國經(jīng)濟(jì)快速的發(fā)展,汽車保有量不斷增加,節(jié)能減排和油價上漲成為我國必須面對的問題。汽車在行駛過程中有很大一部分的燃油消耗用于克服空氣阻力,在降低油耗方面,發(fā)展新能源汽車和減小汽車阻力成為兩種主要方式。受限于汽車動力電池的發(fā)展,新能源汽車發(fā)展不算成熟,所以在未來很長一段時間內(nèi),減小汽車阻力依然是解決上述問題的主要手段。按照減阻方式,可將汽車減阻分為造型減阻和附加裝置減阻,而附加裝置減阻對汽車氣動性能的提高起著不可忽視的作用。本文以某SUV作為研究對象,首先在三維制圖軟件CATIA中對其進(jìn)行建模,然后將其導(dǎo)入到模擬軟件Star-ccm+中進(jìn)行網(wǎng)格劃分和仿真計算,最后對仿真結(jié)果進(jìn)行后處理得到速度、壓力以及湍動能云圖。根據(jù)各種云圖得出以下結(jié)論:為了降低汽車氣動阻力,需要減小車身前后的壓差阻力,而形成壓差阻力的主要原因是車尾頂端、側(cè)端以及底端氣流在車尾發(fā)生分離且相互作用,形成了極其復(fù)雜的流場和渦流結(jié)構(gòu),尾渦伴隨著能量發(fā)生損耗,增加了車身前后的壓差阻力,不利于降低汽車的行駛阻力。通過對原車的模擬分析,得出了汽車阻力的主要來源,將其作為汽車在頂端、側(cè)端以及底端分別附加裝置的主要依據(jù)。在確定汽車不...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 汽車空氣動力學(xué)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章 SUV外流場模擬與分析
    2.1 數(shù)值模擬的理論基礎(chǔ)
        2.1.1 數(shù)值模擬軟件的介紹
        2.1.2 流體力學(xué)基本控制方程
        2.1.3 邊界層
    2.2 SUV車型介紹
    2.3 計算域的確定
    2.4 網(wǎng)格劃分
        2.4.1 體網(wǎng)格參數(shù)設(shè)定與生成
        2.4.2 輪胎接地網(wǎng)格處理
    2.5 邊界條件以及求解過程參數(shù)設(shè)置
        2.5.1 物理模型的選擇
        2.5.2 流場邊界參數(shù)設(shè)定
    2.6 計算域收斂標(biāo)準(zhǔn)
    2.7 汽車外流場分析
        2.7.1 速度流場分析
        2.7.2 壓力流場分析
        2.7.3 湍動能流場分析
    2.8 本章小結(jié)
第三章 車尾頂端附加裝置優(yōu)化設(shè)計
    3.1 車尾頂端附加裝置模型參數(shù)化設(shè)計
    3.2 評價指標(biāo)
    3.3 DOE實驗設(shè)計
    3.4 近似模型
    3.5 優(yōu)化算法
    3.6 結(jié)果分析
        3.6.1 壓力對比分析
        3.6.2 湍動能對比分析
        3.6.3 速度對比分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 車尾底端附加裝置優(yōu)化設(shè)計
    4.1 車尾底端附加裝置模型參數(shù)化設(shè)計
    4.2 DOE實驗設(shè)計
    4.3 近似模型
    4.4 優(yōu)化算法
    4.5 結(jié)果分析
        4.5.1 壓力對比分析
        4.5.2 湍動能對比分析
        4.5.3 速度對比分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 車尾側(cè)端附加裝置優(yōu)化設(shè)計
    5.1 車尾側(cè)端附加裝置模型參數(shù)化設(shè)計
    5.2 DOE實驗設(shè)計
    5.3 近似模型
    5.4 優(yōu)化算法
    5.5 結(jié)果分析
        5.5.1 壓力對比分析
        5.5.2 湍動能對比分析
        5.5.3 速度對比分析
    5.6 組合優(yōu)化
    5.7 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號：3870940