HyperStudy对后处理排气管道参数的灵敏度分析及优化设计

    0 引言

    汽车发动机进排气系统设计的优劣，直接影响到发动机的动力性和经济性，通常以管流量的均匀性以及流场流通性来评价管道的好坏。通过试验证明，某9升柴油机在使用不同后处理排气系统时，所需油耗也不同（如图1所示），排气背压每升高10kPa，额定点发动机油耗増加大约2.5g/kWh，因此在设计时，应近可能地使管道内表面光滑，降低排气阻力，达到发动机的设计要求。

    图1 背压与油耗关系

    1 原始模型的分析

    某排气管道系统模型如图2所示，采用Fluent软件进行流场分析，入口为流量输入，出口为压力输出，监测入口压力。当监测点趋势变化平缓，认为迭代收敛。此时得到的入口压力为2224.76Pa。

    图2 排气管道模型

    2 HyperStudy分析

    2.1 优化参数的定义

    使用HyperMorph模块中的Morphing技术对模型局部网格变形进行定义，该技术基于节点扰动矢量方法实现形状的参数化，其基本原理如下：

    其中I1为节点坐标矢量，I0为节点设计初始的坐标矢量，shape为与设计变量coeff有关的矢量扰动。

    由于受空间的限制，模型的优化空间有限，此模型选取四个设计变量leng_l(shapel)、leng_2(shape2)、R1(shape3)和R2(shape4)，如图3所示，其中leng_l(shapel)和leng_2(shape2)在Y向的移动距离空间分别为0至-42mm和0至-32mm，R1(shape3)在X向的移动距离空间为0至-12mm，R2(shape4)在Z向的移动距离空间为0至-16mm，通过改变这四个变量的尺寸，在管道体积满足约束条件下，尽可能减少入口压力。

    图3 形状变量图

    2.2 DOE分析

    本次DOE分析中，四个设计变量leng_l(shapel)、leng_2(shape2)、Rl(shape3)和R2(shape4)的级别都为2水平，采用全因子设计方法，共进行16次试验设计，其计算结果如表1。对比试验编号1、2、3、5、9，它们对应1为原始模型、2为设计变量leng_l移动42mm，3为设计变量leng_2移动32mm，5为设计变量R1移动12mm，9为设计变量R2移动16mm，入口压力由低到高排序为2、3、5、9、1，管道流体质量由低到高排序为2、3、5、1、9。

    表1 DOE四个设计变量的取值

    2.3 灵敏度分析

    通过灵敏度分析可以了解设计变量的变化对最优解的影响，找到主要设计参数与次要设计参数，以综合考虑其它相关因数来确定最优方案。