張炳力,胡忠文,薛鐵龍

(合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院，合肥 230009)

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2015108

基于程序集成及響應面模型的車輛除霜性能優(yōu)化*

張炳力,胡忠文,薛鐵龍

(合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院，合肥 230009)

建立了某款轎車除霜仿真三維模型。選擇風道出口格柵角度為試驗因子，風窗玻璃表面風速為目標函數(shù)，使用程序集成的方法，將Isight作為上層軟件，集成自動網(wǎng)格變形軟件Sculptor和CFD計算軟件Star-ccm+,自動提交運算得到樣本數(shù)據(jù)。采用拉丁超立方設計方法和最小二乘法，創(chuàng)建了汽車風窗玻璃表面暖風風速的二階響應面模型，利用混合整型優(yōu)化法進行參數(shù)優(yōu)化。優(yōu)化后，汽車前風窗玻璃表面的除霜暖風流速分布有了明顯的改善,除霜瞬態(tài)仿真結果表明，除霜速度加快，滿足了國標關于汽車風窗玻璃除霜性能的要求。

車輛；除霜性能；程序集成；響應面模型；混合整型優(yōu)化

前言

汽車風窗玻璃除霜性能是涉及汽車安全的一項重要性能指標，直接關系到駕駛員的行車視野，因此改善汽車除霜系統(tǒng)的性能非常重要。近年來有關汽車除霜性能的分析已有研究人員做過相關工作。文獻[1]中建立了三維風道模型，使用CFD軟件Fluent，采用等溫流場和能量方程的方法對風窗玻璃除霜性能進行模擬與分析。文獻[2]中采用CFD方法分析除霜風道結構對汽車風窗玻璃除霜性能的影響。文獻[3]中通過模擬沖擊射流除霜時風窗玻璃外表面上霜層的二維固、液融化現(xiàn)象, 研究了射流角度對車輛風窗玻璃除霜效果的影響。但是上述研究都是人工對CAD模型進行有限次的修改，生成網(wǎng)格，而后分別進行CFD仿真計算，很不方便。另外，憑個人經(jīng)驗對除霜性能進行優(yōu)化，研究周期長，效率低，精確度不足。

本文中利用多程序集成的方法自動修改網(wǎng)格進行計算以獲得樣本數(shù)據(jù)，縮短了優(yōu)化過程；使用科學的試驗設計和分析方法，采用拉丁超立方抽樣的方法選擇樣本點，依此建立二階響應面模型，使用混合整型優(yōu)化法對除霜格柵的角度進行了優(yōu)化。

1 原模型除霜的數(shù)值模擬

1.1 模型的建立

研究對象是由車廂內(nèi)部、除霜風道、出風格柵、風窗玻璃和冰層組成。除了除霜風道的形狀和尺寸外，計算模型對車廂內(nèi)部結構作了簡化，而且前風窗玻璃已劃分為A區(qū)、A’區(qū)和B區(qū)，簡化后的除霜分析模型如圖1所示。

1.2 網(wǎng)格劃分與邊界條件設置

整個計算模型采用四面體網(wǎng)格，設置邊界層：厚度為4mm，層數(shù)為3層，增長比為1.5，得到求解域的體網(wǎng)格數(shù)量為6 568 356。劃分網(wǎng)格后的模型如圖2所示。假定空氣為不可壓縮氣體，常密度，湍流模型為Realizablek-ε模型，空間離散采用二階迎風差分格式，迭代方式選用Simple算法[4]。

1.3 原模型除霜的穩(wěn)態(tài)計算

對該款轎車除霜風道模型進行穩(wěn)態(tài)計算分析，計算邊界條件如表1所示，得到前風窗玻璃表面除霜暖風的速度場分布，如圖3所示。

表1 穩(wěn)態(tài)計算邊界條件

1.4 原模型除霜的瞬態(tài)計算

瞬態(tài)計算結果可以直觀地對照除霜國標而判定除霜性能是否合格，同時也是承啟穩(wěn)態(tài)計算和試驗驗證的必要步驟。

瞬態(tài)計算前，分別拉伸前風窗玻璃和左右側窗玻璃模型，共5層，總厚度為5mm，增長比為1.2。瞬態(tài)計算時，設置霜層厚度為0.5mm，環(huán)境溫度為-18℃，設置玻璃和冰層物性為默認值，計算2 400s，步進1s，每步迭代10次。選擇HVAC出風溫度曲線作為計算域入口的溫度曲線。圖5為HVAC出風溫度曲線。

圖5為瞬態(tài)計算得到的不同時刻所對應的前風窗玻璃融冰圖。

仿真結果與國標[5]的對比如表2所示，可見在25和40min時刻A’區(qū)和B區(qū)分別完成除霜，滿足國標要求。但是在20min時刻，A區(qū)的除霜比例未達到國標要求，須對原模型進行優(yōu)化設計。

表2 汽車風窗玻璃除霜性能國家標準與仿真結果對比

2 試驗樣本的設計

2.1 試驗因子的選擇

在暖風流量和溫度固定的情況下，汽車風窗玻璃除霜的速度取決于風窗玻璃表面暖風風速的分布情況，暖風應盡可能均勻地覆蓋其內(nèi)表面，因此選擇風窗表面暖風平均風速作為目標函數(shù)。

當風速分布均勻時，A區(qū)、A’區(qū)和B區(qū)各部位均能得到足夠的熱量，有利于除霜，反之，速度分布不均，會導致A區(qū)、A’區(qū)和B區(qū)局部熱量不足從而影響除霜速度。于是，合理地安排除霜風道出風口的格柵角度對汽車除霜性能非常重要。因此，選擇格柵的角度作為試驗因子，研究其對汽車除霜性能的影響，以進一步提出優(yōu)化意見。

考慮到格柵數(shù)較多，而試驗因子數(shù)目過多會導致計算量太大[6]，因此將格柵分成3部分，如圖6所示。右側風道依次分為X1、X2、X3，考慮對稱性，相應的左側風道也對應的分成X1、X2、X3，則試驗因子數(shù)目為3。

2.2 目標函數(shù)的選擇

在暖風流量和溫度固定的情況下，汽車風窗玻璃除霜的速度取決于風窗玻璃表面暖風風速的分布情況，暖風應盡可能均勻地覆蓋其內(nèi)表面，因此選擇風窗表面暖風平均風速作為目標函數(shù)。

由于瞬態(tài)計算得出40min時，B區(qū)的除霜性能已經(jīng)達到國家標準，所以目標函數(shù)選取A區(qū)和A’區(qū)的表面風速，將其分為6個部分，如圖7所示。

每個部分的表面平均氣流速度分別為Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6，定為目標函數(shù)。

2.3 試驗設計

確定了試驗因子和目標函數(shù)后，須要采集樣本數(shù)據(jù)以建立響應面模型。樣本點的數(shù)目與試驗的精確程度和復雜程度緊密相關，數(shù)目太多會導致計算繁雜，代價太大；太少會導致建立的響應面模型不精確。因此，須要選擇一種高效、快速、經(jīng)濟的試驗設計方法。

2.3.1 拉丁超立方設計

拉丁超立方設計方法(Latin hypercube design，LHS)是一種受約束的均勻抽樣法。原理是：假設K維隨機變量X的各個元素的概率分布函數(shù)為Fi(i=1,2,…,K)。向量X的各元素相互獨立，每個元素進行N次抽樣，Xjk為第k(k=1,2,…,K)個元素的第j(j=1,2,…,N)次抽樣的值，定義N×K維矩陣P。P的每一列由數(shù)列{1,2,…,N}中各元素的隨機排列組成。令隨機變量ξjk服從區(qū)間[0,1]上的均勻分布，則抽樣后得到的結果為

(1)

式中：pjk為N×K維矩陣P的j行k列元素[7]。

拉丁超立方設計的優(yōu)點：

(1)有效的空間填充能力，拉丁超立方設計試驗次數(shù)=水平數(shù)≥因子數(shù)+1，大大減少了試驗次數(shù)；

(2)擬合非線性響應，拉丁超立方設計對水平值分級寬松，試驗次數(shù)可以人為控制。

因此，選擇拉丁超立方設計作為試驗設計方法。

2.3.2 試驗設計結果

試驗因子為格柵的偏轉角度，變量空間設為[-30°，30°],使用拉丁超立方法進行樣本采樣，確定選擇11組樣本點。經(jīng)過計算，得到11組設計變量，如表3所示。

表3 試驗設計結果 (°)

3 程序集成求樣本數(shù)據(jù)

試驗設計得到11組樣本點，需要做11次仿真計算。如果完全憑手動調(diào)節(jié)模型，再重新生成網(wǎng)格，最后進行仿真計算得到結果，則工作量較大而且重復勞動，效率較低。

本文中利用Isight軟件中應用程序集成的功能，將網(wǎng)格變形軟件Sculptor、流體計算軟件Star-ccm+集成在一起，由Isight統(tǒng)一進行調(diào)配控制，自動計算出這11組樣本的響應值。

首先，根據(jù)試驗因子的修改過程，建立Sculptor輸入腳本.def文件，在Isight中，利用Simcode程序集成組件，讀取這個腳本文件，創(chuàng)建輸入?yún)?shù)，如圖8所示。通過導入Star-ccm+結果文件，創(chuàng)建輸出參數(shù)，如圖9所示。然后解析輸出文件讀取仿真結果，最后將結果記錄下來以建立響應面模型。

將表3中的11組設計變量作為輸入?yún)?shù)，在Isight集成控制的環(huán)境下，使用Scul-ptor修改網(wǎng)格，通過Star-ccm+仿真計算，得到每組設計變量對應的響應值，如表4所示。

表4 設計變量對應的響應值 m/s

4 除霜性能響應面模型的建立和檢驗

4.1 除霜性能響應面模型的建立

通過計算出的11組樣本結果，建立響應面模型。

響應面法是數(shù)學方法和統(tǒng)計方法結合的產(chǎn)物, 其基本思想是通過近似構造一個具有明確表達形式的多項式, 來對所感興趣的響應受多個變量影響的問題進行建模和分析, 最終達到優(yōu)化響應值的目的。在常用的響應面方法中,以二階響應面模型應用最為廣泛，因其含有線性項、二次項和交叉項, 故在設計響應與設計變量的關系描述上，比其他方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡等)更準確。

二階響應面模型為

(2)

式中：xi、xp為設計變量；β0、βi、βii、βpi均為待定系數(shù)，其計算公式[8-9]為

(3)

利用式(2)和式(3)分別計算得到A區(qū)各部分表面平均風速的二階響應面模型方程：

4.2 響應面模型的檢驗

表響應面模型方差分析

5 參數(shù)的優(yōu)化

5.1 MOST算法

在多學科設計優(yōu)化(multidisciplinary design optimization,MDO)過程中,只有根據(jù)優(yōu)化問題和MDO方法的特點選取最合適的優(yōu)化算法才能充分有效地探索復雜的設計空間,得到理想的優(yōu)化結果。

本文中研究的問題屬于單峰連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題，根據(jù)文獻[11]，選擇混合整型優(yōu)化法(multifunction optimization system tool，MOST)進行優(yōu)化。

MOST算法能夠處理設計變量為整型數(shù)和實型數(shù)的問題。MOST首先認定所給的設計變量是連續(xù)的，并使用序列二次規(guī)劃法得到一個初始值X。如果所有設計變量是實型數(shù)，則立刻終止并返回X作為解決方案。

如果某些設計變量為整型數(shù)，MOST會用分歧定限法(branch-and-bound)對最近一次優(yōu)化所得到的實型數(shù)解進行圓整，獲得兩個最相鄰的整型數(shù)來替代該整型變量當前值，產(chǎn)生分支點。在每個分支下，剩余的設計變量仍然進行實型優(yōu)化。最終，違反整型限制的設計變量逐漸減少，找到滿足所有整型設計要求的最優(yōu)設計方案。

5.2 迭代結果

在Isight軟件中進行設置，經(jīng)過400步迭代，得到最終的優(yōu)化結果，如圖10、表6和表7所示。

表6 試驗因子優(yōu)化結果 (°)

表7 響應面模型目標函數(shù)優(yōu)化結果 m/s

5.3 優(yōu)化結果驗證及對比

按照最終優(yōu)化結果的設計參數(shù)值，修改空調(diào)出風口格柵角度，在Hypermesh軟件中畫網(wǎng)格，在Star-ccm+軟件中計算，得出目標函數(shù)的仿真值。仿真結果與響應面模型結果的對比如表8所示。

表8 計算值與響應面模型的對比表 m/s

CFD的計算值與響應面模型的值相對誤差均在 3%以內(nèi)，可信度較高,這與之前對二階響應面模型的檢驗結果相符。因此，直接用響應面模型的值來代替 CFD 的計算值是可行的。

最終優(yōu)化前后的風速對比如表9所示。優(yōu)化后模型的風速分布如圖11所示，與圖3相比，風速分布有了明顯改善。

表9 優(yōu)化前后風速對比表

5.4 優(yōu)化后模型的除霜瞬態(tài)仿真

使用優(yōu)化后的模型進行瞬態(tài)仿真分析，初始條件同前，計算結果如圖12所示。

對照表2，優(yōu)化后的模型滿足汽車風窗玻璃除霜性能國家標準。

6 環(huán)境艙試驗

除霜風道結構優(yōu)化后在環(huán)境艙按照GB 11555—2009的要求進行除霜試驗，進一步驗證CFD仿真分析的準確性和精確性，同時也驗證其優(yōu)化后的除霜性能是否提升。

在環(huán)境艙中進行-18℃的除霜試驗，間隔5min描繪前風窗玻璃融霜跡線圖。圖13為某輕型客車除霜風道優(yōu)化后環(huán)境艙試驗除霜效果圖。

試驗結果表明，20min時，A區(qū)的霜層融化89%；25min時，A’區(qū)霜層融化92%；40min時，B區(qū)霜層融化100%。將各區(qū)的除霜速率與表2中相應的國家標準進行對比，均達到了國標的要求。

試驗與仿真計算結果對比如表10所示。由表可見，試驗除霜速度慢于CFD計算的除霜速度，原因為：一是除霜三維模型做了適當簡化，存在誤差；二是CFD除霜仿真分析過程未考慮霜層融化為水流動或者滑落的過程。但總的除霜趨勢與仿真計算結果是一致的，誤差在8%以內(nèi)，因此CFD仿真結果可以作為重要的參考依據(jù)。

表10 優(yōu)化后CFD仿真結果與環(huán)境艙試驗結果對比

7 結論

本文中將除霜風道出風口格柵角度定義為設計變量，通過實驗設計選取樣本點建立響應面模型并進行優(yōu)化，得到以下結論。

(1)根據(jù)試驗樣本點數(shù)據(jù)建立的二階響應面模型精度較高，可以替代實際模型的仿真計算分析，提高計算效率。

(2)采用多目標優(yōu)化策略，利用分歧定限法在較大范圍內(nèi)對設計變量進行搜索，使風窗玻璃A區(qū)域和A’區(qū)域各部分的表面平均暖風風速分別提高了3.4%～20.5%。在空調(diào)統(tǒng)一開度的條件下，很大程度上提高了除霜的速度和效率。

(3)使用成熟的MDO軟件框架進行程序集成可以提高實現(xiàn)復雜問題優(yōu)化設計的效率。

總之，通過數(shù)值優(yōu)化算法和 CFD 仿真的結合，不僅可以得到較理想的結果，而且可以節(jié)省計算資源和計算時間，對汽車除霜風道出風口的設計具有一定的指導意義。

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第七屆國際汽車變速器及驅(qū)動技術研討會(TMC 2015)在滬圓滿結束

由中國汽車工程學會主辦、中汽翰思管理咨詢公司協(xié)辦的第七屆國際汽車變速器及驅(qū)動技術研討會(TMC2015)已于2015年4月23-24日在上海圓滿結束。中國汽車工程學會常務副理事長兼秘書長張進華出席開幕式并致辭，廣汽集團執(zhí)行委員會副主任兼廣汽研究院院長黃向東，寶馬中國副總裁Roberto Rossetti，上汽技術中心變速器部全球總監(jiān)方偉榮，重汽技術中心汽車傳動設計院副院長李法友，上汽商用車技術中心技術總監(jiān)蘭志波，宇通客車新能源首席專家陳慧勇，全國汽車標準化技術委員會汽車節(jié)能分技術委員會副主任金約夫，格特拉克亞太CEO Young Ho Lee，博世變速器工程技術總監(jiān)Gert-Jan van Spijk，加特可技術總監(jiān)柴山尚士，殼牌變速器油全球研發(fā)經(jīng)理Torsten Murr等業(yè)內(nèi)專家均出席會議并演講，共同探討車輛變速器領域內(nèi)的技術趨勢和未來戰(zhàn)略，為行業(yè)發(fā)展建言獻策。

在兩天的會議期內(nèi)，TMC2015共奉獻了58場精彩的技術演講和論文宣讀，其中來自自主品牌企業(yè)和國內(nèi)高校的特邀演講達到10個，展示了國內(nèi)變速器企業(yè)在技術上奮發(fā)追趕的上升趨勢。本屆會議還首次專設了一場商用車分會，關注這一細分領域內(nèi)變速器和驅(qū)動技術的最新發(fā)展，更進一步拓展了會議的深度和廣度。會議共吸引來自中、德、美、日、法等多個國家和地區(qū)的參會代表逾600人，覆蓋包括廣汽、北汽、上汽、東風、吉利、豐田、通用、寶馬、重汽在內(nèi)的國內(nèi)外整車企業(yè)及采埃孚、舍弗勒、博世、大陸、格特拉克、里卡多、加特可、易特馳、AVL等零部件制造商。

本屆會議研討的內(nèi)容可概括為四大方面，一是政策法規(guī)和市場，二是創(chuàng)新技術和解決方案，三是研發(fā)工程實踐經(jīng)驗，四是技術趨勢和戰(zhàn)略。具體包括2025年可能的油耗標準、商用車下一步油耗和排放的聯(lián)合管控、應對2020油耗標準的節(jié)能技術路線、最新的變速器及零部件技術、系統(tǒng)集成和控制技術開發(fā)、換擋性能及NVH優(yōu)化、混合動力變速器和驅(qū)動技術方案、商用車AMT和DCT技術及其發(fā)展路線，以及商用車混合動力技術方案等等。議題廣泛，內(nèi)容豐富，更多實用性技術的介紹更是貼近企業(yè)的現(xiàn)實需求，廣受聽眾好評。

本屆會議共邀請展商54家，包括博世、大陸、西門子、殼牌、斯凱孚、邦奇動力、麥格納、博格華納等國內(nèi)外眾多知名廠商。展覽現(xiàn)場氣氛活躍，代表們在參觀產(chǎn)品的同時積極交流，尋找共同合作的良好機遇。

Optimization of Vehicle Defrosting Performance Based on Program Integration and Response Surface Model

Zhang Bingli,Hu Zhongwen & Xue Tielong

SchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009

A three-dimensional simulation model for the defrosting performance of a car is created. With the grill angles of air duct outlet are selected as experimental factors and the heating air speed on windshield surface as objective function, and by using program integration to make Isight as upper layer software and integrating automatic mesh deformation software Sculptor with CFD software Star-ccm+, the sample data are obtained by automatic submission for calculation. The Latin hypercube design and the least square method are used to create a second-order response surface model for the heating air speed on windshield surface, and a parameter optimization is conducted with mixed-integer optimization algorithm. After optimization, the distribution of heating air speed on windshield surface is obviously improved and the results of transient simulation on defrosting show that the defrosting speed is increased, meeting the requirements of national standard on the defrosting performance of vehicle windshield.

vehicle; defrosting performance; program integration; response surface model; mixed-integer optimization

*校企合作項目(12-150)資助。

原稿收到日期為2013年8月12日，修改稿收到日期為2013年12月2日。