吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (6): 1578-1582.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201406007

• • 上一篇    下一篇

基于分步遗传算法的车身气动优化

韦甘, 杨志刚, 李启良   

  1. 同济大学 上海地面交通工具风洞中心,上海 201804
  • 收稿日期:2013-09-17 出版日期:2014-11-01 发布日期:2014-11-01
  • 通讯作者: 杨志刚(1961-),男,教授,博士生导师.研究方向:空气动力学.E-mail:zhigangyang@tongji.edu.cn
  • 作者简介:韦甘(1987-),女,博士研究生.研究方向:车身气动优化.E-mail:
  • 基金资助:
    “973”国家重点基础研究发展计划项目(2011CB711203); 上海市科学技术委员会重点实验室计划项目(11DZ2260400)

Aerodynamic optimization method for car body based on process costing genetic algorithm

WEI Gan, YANG Zhi-gang, LI Qi-liang   

  1. Shanghai Automotive Wind Tunnel Center, Tongji University, Shanghai 201804,China
  • Received:2013-09-17 Online:2014-11-01 Published:2014-11-01

摘要: 把车身气动优化分为3个阶段:二维车身阶段进行全局搜索;三维无轮车身和带轮整车阶段进行局部逼近;最后根据二维和三维算例的差异针对各阶段制定相应的进化策略。由于车轮的存在使车身气动规律发生变化,为了进一步提高优化效果,本文优化方法将固定位置的车轮作为约束条件之一。采用本文优化方法得到的低阻形体中,凸头车型和凹头车型的带轮整车优化结果的风阻系数CD值分别为0.129和0.124。同时,缩比模型的风洞试验也验证了该优化方法的可靠性。

关键词: 流体力学, 遗传算法, 气动优化, 低阻车身, 风洞试验

Abstract: In this paper, the process of aerodynamic optimization for car body is divided into three steps. The first step is the two-dimensional body optimization aiming at global search; the second and third steps are three-dimensional body optimization without wheels and with wheels, respectively, aiming at local approximation and fine-tuning. Finally the corresponding evolution strategies of each step are developed according to the difference between the two- and three-dimensional cases. As the existence of wheels may change the aerodynamic behavior of the car body, so wheels in fixed position is taken as one of the constraint conditions, which may improve the effect of the optimization. Optimization results show that the drag coefficients of the vehicle with wheels are as low as 0.129 in cheese head style and 0.124 in socket head style. The dependability of this method is validated by the scaled model test in wind tunnel.

Key words: fluid mechanics, genetic algorithm, aerodynamic optimization, low drag body, wind tunnel test

中图分类号: 

  • U467.1
[1] Gardner B A, Selig M S. Airfoil design using a genetic algorithm and an inverse method[C]∥AIAA Paper, 2003-0043.
[2] Doorly D J, Peiro J. Supervised parallel genetic algorithms in aerodynamic optimisation[C]∥Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms, Vienna, 1998: 229-233.
[3] Skea A F, Bullen P R, Qiao J, et al. CFD simulations and experimental measurements of the flow over a rotating wheel in a wheel arch[J]. SAE Technical Paper, 2001-01-0487.
[4] Elofsson P, Bannister M. Drag reduction mechanisms due to moving ground and wheel rotation in passenger cars[J]. SAE Technical Paper, 2002-01-0531.
[5] 何忆斌,谷正气 ,李伟平,等. 汽车理想气动形体数字化模型构建及气动性能试验[J]. 航空动力学报,2011, 25(6): 1031-1035. He Yi-bin, Gu Zheng-qi, Li Wei-ping, et al. Design of aerodynamic optimization shape digital model for car and it' s wind tunnel test[J]. Journal of Aerospace Power, 2011, 25(6): 1031-1035.
[6] Buchheim R, Deutenbach K R, Lückoff H J. Necessity and premises for reducing the aerodynamic drag of future passenger cars[C]∥SAE Paper, 810185, 1981.
[1] 吴蔚楠,崔乃刚,郭继峰,赵杨杨. 多异构无人机任务规划的分布式一体化求解方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1827-1837.
[2] 焦玉玲, 张鹏, 田广东, 邢小翠, 邹连慧. 基于多种群遗传算法的自动化立体库货位优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1398-1404.
[3] 李启良, 曹冠宁, 李璇, 杨志刚, 钟立元. 三厢轿车多参数气动优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 670-676.
[4] 孙正, 黄钰期, 俞小莉. 径向滑动轴承润滑油膜流动-传热过程仿真[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 744-751.
[5] 孙文, 王庆年, 王军年. 基于横摆力矩控制的电动轮汽车转弯节能控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 11-19.
[6] 胡云峰, 王长勇, 于树友, 孙鹏远, 陈虹. 缸内直喷汽油机共轨系统结构参数优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 236-244.
[7] 周放, 宋传学, 梁天唯, 肖峰. 采用NSGA-II算法的车载复合电源参数匹配[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1336-1343.
[8] 王占中, 赵利英, 曹宁博. 基于多层编码遗传算法的危险品运输调度模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 751-755.
[9] 郑明, 卓慕瑰, 张树功, 周柚, 刘桂霞. 基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(2): 624-631.
[10] 赵云鹏, 于天来, 焦峪波, 宫亚峰, 宋刚. 异形桥梁损伤识别方法及参数影响分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(6): 1858-1866.
[11] 陈进, 李松林, 孙振业, 陈刚. 风力机专用翼型气动结构一体化设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(6): 1940-1945.
[12] 魏丽英, 李鸣君. 考虑诱导影响的公交优先信号配时模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(3): 777-784.
[13] 郭玉泉, 李雄飞, 刘昕. 谱分析与启发式遗传算法相结合的多尺度社区检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(5): 1592-1600.
[14] 刘磊,杨冬. 求解服务等级感知服务组合问题的多目标遗传算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(1): 267-273.
[15] 那景新, 高剑峰. 基于局部搜索和整体优化的客车杆件截面参数正向设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(6): 1564-1570.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!