基于遗传算法的带内流低阻车身气动优化

简介

通过建立18个参数的参数化模型,并开发了基于遗传算法的全局优化方法,展开带内流的车身气动优化,获得了气动阻力系数为0.261的低阻优化外形.比较最优车身的仿真和试验结果发现,气动阻力系数仅相差4%,表面压力系数和不同截面速度分布趋势相同、量值相差较小,表明所采用数值仿真方法是正确、可行的.利用本征正交分解对车身尾部截面流场进行能量分解发现,前9阶模态占总能量的54.5%;能量占比最高的1阶模态呈现出尾部拖曳涡的形态,并且拖曳涡的涡核位置不随时间变化而变化.建立了带内流的全局优化方法,获得了经试验验证的带内流低阻车身,为相关产品开发提供借鉴方法和外形参考.