本文中引入离散伴随法与代理模型,提出一种快速有效的汽车气动减阻优化策略。首先,通过对整车进行气动建模和仿真分析,得到风阻系数与测点压力的变化趋势,与风洞试验结果对比,二者吻合良好,表明模型精度满足要求;然后,以风阻系数为目标,采用离散伴随法对汽车表面进行灵敏度分析,进而确定前保险杠、后视镜、尾翼和后保险杠等灵敏度较高的部件作为优化对象;接着,以哈默斯雷试验设计法构建样本空间,利用网格自由变形技术参数化样本点模型并计算出与之对应的风阻系数;最后,采用Kriging插值法建立代理模型,选择多岛遗传算法对代理模型进行全局寻优。优化结果显示,整车风阻系数下降3.29%。

以某乘用车气动噪声为研究对象建立了整车流体动力学模型,并用该模型提取车窗脉动压力,然后将该压力作为激励加载到车内声腔模型中对驾驶员耳旁噪声进行仿真分析,仿真结果与试验数据吻合。将车身表面Curle噪声源强度作为优化目标,采用离散伴随法进行灵敏度识别,进而确定后视镜、A柱截面、引擎盖为优化区域。采用哈默斯雷试验设计方法构建样本空间,利用网格自由变形技术参数化样本点模型,计算出对应的声功率值。运用Kriging插值法构建代理模型,使用多岛遗传算法对模型进行全局寻优。优化结果显示,与原模型相比,车窗表面声功率级最大值减小2 dB,驾驶员耳旁声压级下降0.7 dB(A)。