采用风洞实验与流场-声场联合仿真方法研究HSM标准模型内部噪声声源及其特性。设计5种实验工况以探究各噪声源对内部噪声的作用,并验证仿真的准确性。由薄膜模态分解分析声源成分及其贡献度,并揭示其差异机理。结果表明风速增加,内部噪声受不同声源作用而变化的频段不同;内部噪声主要由模型前缘的分离涡及其再附着引起;分离涡产生声源激励经各窗向内传递,各窗对内部噪声贡献以左侧窗为主;声源激励由湍流压力脉动和声学压力脉动组成,前者是激励的主成分,而后者是内部噪声的主要来源,两者差异由激励与车窗波数关系引起的传递效率差异所致。

基于格子玻尔兹曼方法,使用PowerFLOW软件,选取DrivAer标准汽车模型,研究旋转车轮整车气动特性。对比分析了移动坐标参考系、旋转壁面和滑移网格3种旋转方法的优缺点;在此基础上运用复合旋转方法研究不同背部造型旋转车轮整车气动特性并验证其准确性。研究结果表明复合旋转方法SMRW与实验值相比误差为1.23%,计算效率相对于滑移网格提高15%;车轮旋转时3种背部模型在各风速下阻力系数均降低;车轮旋转时3种背部模型的前轮和车身阻力减小,后轮阻力增加,整车减阻比例分别为5.9%、5.9%、9.7%;旋转车轮主要影响车轮周围流场、车身底部流场以及车尾分离区。

为解决静态近似模型所需样本量大、优化效率低的问题,基于粒子群算法(PSO)的最小二乘支持向量回归(LSSVR)自适应近似模型构建优化算法,并通过构建全局和局部自适应近似模型以减小优化算法陷入局部最优解的可能,加速收敛过程。文中将Branin函数作为测试函数,证明构建的自适应PSO-LSSVR近似模型用于单目标优化问题的有效性;将自适应PSO-LSSVR近似模型用于GTS模型低风阻尾板的快速优化上,以上尾板倾角、下尾板倾角、侧尾板倾角和尾板长度为设计变量,仅通过31组数据集样本便收敛至最优解,且近似模型预测气动阻力系数误差仅为0.18%。相比初始尾板,优化后的尾板使得GTS模型气动阻力下降9.38%,证明了自适应PSO-LSSVR近似模型优化算法对小样本快速寻优问题具有较好的可行性。

传统CFD仿真方法通常只考虑风载荷对汽车气动性能的作用,忽略了车身结构振动与气流之间耦合作用带来的影响,导致计算结果与真实汽车行驶状况存在一定偏差。以1/4标准MIRA模型为研究对象,通过双向显式流固耦合仿真方法将流固耦合效应引入到数值计算中,得到不同工况下的气动力、表面压力、振动频率以及车身姿态角等数据,分析与传统仿真方法在计算结果上的差异,再利用风洞测试技术验证仿真结果的准确性。对比有无耦合仿真及试验结果表明耦合仿真与试验结果更加吻合,各项数据偏差都在5%以内,从而验证了耦合仿真方法的准确性;随车速增加流固耦合效应影响增大,特别是对气动升力的影响较大,直接影响汽车操纵稳定性,因此在高速时流固耦合效应带来的影响不能忽略。