回到上世紀70、80年代，車燈還是一個很樸實的東西。那時候，像我們家那樣的窮鄉僻壤，大馬路上一天能看到一輛上海牌轎車就不錯了。當時人們都把這種稀罕物叫作“蛤蟆車”——原因就在于它那兩只炯炯有神的“大眼睛”——玻璃車燈。讀者可以參考下面的配圖（參考文獻1）。那時的車燈配光鏡都是玻璃做的棱鏡，外面很難清晰地看到里面的情況。到了97年前后，進口車和合資車開始逐漸涌上了馬路，我也離開了老家，到了大連。差不多就是這個時候，桑塔納2000出現了。我還清楚地記得坐在高高的公交車上，看到桑塔納清晰透亮的尾燈而由衷地感嘆：這燈真漂亮！玻璃咋能做這么透亮？我不知道的是那時配光鏡已經不是玻璃，而是PC了。

流行了幾十年的“蛤蟆車”（參考文獻1）

人們為了追求美，把車燈的配光鏡換成了PC。當然，用PC還有其它的美學優點。由于制造上的便捷，設計師在做整體造型時，可以把車燈雕塑的大開大合，再也不用受制于玻璃制造工藝的局限了。不光是配光鏡，就連里面的反光鏡、殼體、飾圈統統都變成了高分子材料，形狀五花八門。問題隨之而來，這些高分子材料美則美矣，輕則輕矣，但其耐熱性能卻遠遠不如傳統的玻璃和金屬材料。選材、設計稍有不慎，就很有可能被燈光烤化了；甚至，當太陽光經過配光鏡、透鏡聚焦以后也可能對燈體產生永久破壞。除了這些問題，還需要考慮的另一個因素是錢的問題。高分子材料的種類眾多，車燈上常用的有PC、PMMA、PP、 PBT、PET、PPS、BMC、EPDM等等，價格差別很大。如何根據車燈的溫度進行選材，也成為了工程師必須要考慮的一個問題。

不過，這些問題并不會阻擋住人們對美的追求。大概在2010年前后，路面上開始出現LED大燈。相比于鹵素燈、氙氣燈，LED大燈的造型更加為所欲為。例如，如今最常見的矩陣造型，在LED出現以前，根本不可能出現。而且，由于LED的溫度較低，實際上，一定程度上降低了前面所說材料選擇、設計的難度。不過，低溫卻帶來了另外一個問題：結霧。

燈體內部普遍存在較大的濕度。一般來說，這些水汽的來源有三個：

• 高分子組件一般會從環境中吸收水份，并在外界環境發生變化時，重新釋放出來；

• 外界環境的水汽通過殼體滲透入燈體內部；

• 外界水汽通過車燈透氣孔進入燈體內部。

由于大量的車燈為了美觀采用了LED光源，導致配光鏡溫度變得比以前低很多，所以，配光鏡內表面更加容易結霧；同時，除霧也變得困難起來。根據國外的相關報告，LED車燈中，約35%的投訴都是與結霧相關的（參考文獻2）。由此，車燈廠商、OEM花了大量的財力和精力來進行車燈的設計，以回避上述的熱、結霧問題，工程師們為了美而買單。本文將從CFD的角度出發，來向讀者比較完整地介紹Ansys Fluent在車燈設計上的解決方案。

使用CFD方法進行傳統車燈的熱設計在工業界已經非常普通（參考文獻3, 4, 5），實際上并不需要我在此多言。不過，由于軟件近幾年的快速發展，有一點非常有必要提一下。

傳統的CFD工具在進行車燈模擬時，多使用四面體和三棱柱網格。但由于車燈中存在大量的殼體和間隙，所以，網格數量極其龐大。例如，下圖中的一個簡單的霧燈模型。使用四面體（僅一層邊界層），網格總數達到了690,388個；而使用相同尺度的多面體網格（加上三層邊界層網格），網格總數僅214,367個。同時，二者的網格質量也相差頗多，在多面體網格中，最差的網格扭斜度約0.75，而四面體的網格扭斜度達到了0.85。造成這種差距的一個主要原因就是車燈中大量存在的殼體和間隙。使用傳統的四面體，如果想在這些區域獲得較好的網格質量，當地網格尺寸必須要小于等于殼體或間隙厚度。但是，對于多面體來說，即使當地網格尺寸是殼體或間隙厚度的二倍甚至更多，也可以獲得很好的網格質量（實際上，如果本例按照這一原則重新在這些區域生成網格，多面體網格的數量要比上面提到的數量還要少很多）。多面體網格的另外一個好處是提高了殼體溫度求解的精度。如果殼體厚度方向上是一個重要的散熱通道，也就是說殼體厚度方向上存在較大的溫度梯度，那么，對于有限容積類的求解器來說，必須保證有兩層及以上的網格才能保證精度。如果按照這一要求，四面體網格的數量將遠遠超出本例中所給出的數字；而多面體網格，即使尺寸再大，在Fluent Meshing中也會給出最起碼兩層的網格。

因此，無論是從網格數量、質量，還是某些特殊部位的求解精度角度講，多面體網格都是一種更好的選擇。

一個簡單的霧燈模型

多面體網格剖面

四面體網格剖面

位于薄壁處的多面體網格放大圖

需要注意的是，盡管Fluent求解器也提供了多面體轉化的功能，但相比Fluent Meshing中原生的多面體網格，其網格數量更多，轉化質量較差；因此，我們推薦使用Fluent Meshing直接生成多面體網格。

從傳熱的角度看，LED與傳統的車燈并沒有任何區別，三種基本的傳熱方式，傳導、對流和輻射都包含其中。但是，LED和普通車燈確實也存在明顯的不同。

傳統燈基本上都是熱輻射光源，通過熱輻射發出可見光；而LED是直接把電能轉換成光，這個過程中間雖然存在著發熱，但可見光卻并不是因為熱輻射產生的。因此，我們無法像對待傳統燈一樣，通過指定一個熱源，讓這個熱源通過升溫發射出光來——按照普朗克輻射定律，LED的溫度根本不可能發射出可見光來。

傳統的燈一般低于10%，因此，一般可以忽略傳統燈中可見光對其它部件的熱效應。而LED的效率可以高達30%以上，雖然PC對可見光的吸收系數比較低，但配光鏡和反射碗等部件對可見光的吸收率并不低，而且由于這部分能量相對來說比較大，在某些LED車燈計算中是無法忽略的。

但對于傳統燈來說，由于可見光的比例較低，我們并不需要考慮其具體的光強分布。

一款LED的配光曲線（參考文獻6）

例如，對于下圖中的投射式LED車燈來說，LED芯片發出的光經過反射后會聚焦在擋板處，而傳統燈里面一般不存在這種光路設計。這種聚焦可能會導致局部的熱點效應。

投射式LED大燈

在Fluent的蒙特卡洛模型中，可以在任意一個壁面上以一定的分布給定一個輻射源。由此，我們可以指定LED的發光表面為一個輻射源，讓它按照一定的配光曲線，發射出純粹的可見光，如下圖所示。這樣，上面提到的第3點就迎刃而解了。

LED表面按一定的配光曲線向半球發射可見光

Fluent中在LED表面上指定的呈一定分布的可見光

而剩余的熱，則作為一個普通的熱源添加到LED器件上。這些熱以及可見光會加熱各個部件，被加熱的部件發射出普通的熱輻射。因此，在模擬這些問題時，需要使用多個波段來區分可見光和熱輻射。例如，在下圖中，我們采用了兩個波段，一個可見光波段，一個紅外波段。不同波段在光學表面上的吸收、發射特性是不一樣的。Fluent內置了普朗克分布函數，可以自動調整這種不同。通過上面的這些措施，前述的問題1和2也被解決了。

采用兩個波段分別模擬可見光和紅外輻射

左圖是考慮可見光的計算結果；右圖沒有考慮可見光的影響。很明顯，左圖中，在LED的正下方，反射碗上的高溫區域要更大些。相較于圖中所示的反射式LED大燈，對投射式的LED大燈來說，這種影響要更大些

對于LED及普通大燈中可能存在的聚焦問題，需要知道，傳統上使用的DO模型有兩個與生俱來的缺點（參考文獻7）。

因為這些天然的缺陷，當LED燈具中存在聚焦（以及普通燈具中由于太陽光導致的聚焦現象）時，DO模型幾乎給不出有意義的結果。某些軟件中使用S2S去解決車燈的熱問題，就更加顯得不合時宜了。使用Fluent中的蒙特卡洛模型可以克服這些問題。下圖給出了使用Fluent分析投射式車燈時的可見光輻射密度分布。可以看到，可見光能量在擋板處聚焦。當然，蒙特卡洛模型也有它的缺陷，那就是計算量較大，但好在Fluent內部提供了一些加速算法來解決這個問題。

投射式LED大燈的可見光在擋板處聚焦可能引起當地較高的溫度和變形

由于太陽光可以認為是從外邊界射入的可見光和紅外輻射，因此，可以采用上述LED車燈模擬中的邊界條件和計算方法，故在此不再贅述。

利用Fluent中的蒙特卡洛模型求解太陽光聚焦問題（參考文獻8）

如前文所說，LED大燈所面臨的結霧和除霧狀況，普遍較傳統的大燈要嚴重的多。因此，車燈廠家試圖用各種各樣的辦法去避免這種情況，例如：在車燈內放置干燥包；在透氣孔上安裝防水的透氣膜；在車燈內安裝風扇加強空氣流動；配光鏡內表面涂抹防霧涂層等等。但上述方法，從耐久性、適用性、成本以及除霧的有效性方面都存在一定的問題。因而，采用傳統的流動設計，改變透氣孔布局和內部結構安排，優化燈體內的溫度分布、新鮮空氣的供給，還是一個比較根本的方法。

車燈中水汽的來源（參考文獻9）

在很早之前，就有大量用戶采用Fluent中的二次開發功能進行除霧結霧的仿真（參考文獻10, 11, 12）。后來，Fluent中內置了歐拉液膜模型，這個模型可以將空氣中的水汽凝結在物體表面上，因而可以應用在車燈的除霧結霧計算中（實際上，Fluent中的拉格朗日液膜模型也可以用在車燈的除霧結霧中，但因為設置較為繁復，故在此略去）。此類模型的特點是，它在物體表面（例如：車燈配光鏡內表面）求解一個二維的霧膜輸運方程，并且，通過源項（能量、動量、質量等）將霧膜與三維流場耦合起來。由于二維液膜方程是單獨求解的，所以，它與三維流場的耦合最多是半隱式的，因此，可以看到，一些常見的商用CFD軟件中，這種計算的時間步長一般都取得比較小（0.1-1s之間）。

另一方面，對于車燈的結霧/除霧試驗來說，物理時間非常漫長。下表是馬瑞利采用的一個標準的測試過程（參考文獻12），多數廠家采用類似的標準測試方法。一般來說，從結霧階段開始，到除霧結束，總時間長都在1.5個小時以上。采用小的時間步長計算此類問題，無疑，會給用戶造成巨大的時間成本。在可以查到的文獻中，對于真實案例，計算時間都以星期計（參考文獻3, 12）。

論文刊出的除霧試驗標準（參考文獻12）

所幸的是，如果我們進行一些比較深入的分析，就可以發現，車燈的除霧/結霧物理過程有其特別之處。

從上述分析看，每個時間步只需要進行溫度場、組份場和二維液膜的更新；對于輻射和速度場，我們可以隔很長時間（3s-10s）才算一次。Fluent的一個優勢就在于用戶可以隨心所愿地控制求解器的進程。按照上述方法改變Fluent的設置后，筆者針對一款真實的大燈，在一臺32核的普通工作站上，將運算時間由預估的數十天降低為2-3天（結霧除霧的物理時間為1.5個小時），而計算結果保持幾乎不變。如果使用Linux平臺的同等硬件資源，計算速度還要快些！

下面動畫所展示的是一個測試用的車燈（請諸位不要嫌丑，鄙人不是CAD工程師，這已經是我的嘔心瀝血之作了），我們使用前述方法進行了除霧模擬(結霧5分鐘，除霧10分鐘)。可以看到，剛開始結霧時，霧膜迅速生成。其原因主要是試驗初始階段（對應計算的初始條件）車燈被安置在高溫高濕環境中，結霧試驗開始后，燈罩（配光鏡）外部淋雨導致配光鏡內表面溫度迅速下降，霧膜短時間快速產生。除霧階段開始后，對比第二幅動畫中的溫度圖，可以看到，也有部分溫度稍低的區域（燈罩左側）除霧較快，其原因則是這些區域空氣流通較好，新鮮空氣可以快速供給。通過上面簡單的描述，讀者可以體會到CFD對于車燈除霧設計強有力的指導作用。

霧膜厚度隨時間的變化

配光鏡內表面溫度隨時間的變化

當人類還處于食不果腹，極度落后的原始社會時，人們已經在肖維巖洞中用最簡單的筆墨留下了自己對美的看法和追求。人類不會因為困難的存在就停止對美的追求。

肖維巖洞壁畫（參考文獻13）

為了追求更美的設計，人們采用了大量新技術和新材料，由此對車燈的設計產生了新的挑戰。CFD在車燈設計中的應用實際上是一個很“古老”的話題，新挑戰的出現迫使工程師們需要找到新的合適的計算方法。Ansys Fluent提供了一系列的新方法、算法，可以幫助用戶征服這些全新挑戰！

【1】     經典轎車復活記 難以割舍的上海牌轎車，易車網王勇

【2】     CFD Simulation of Defogging Effectivity in Automotive Headlamp, Michal Guzej etc., 2019, MDPI

【3】     Thermal Management and Condensation in Headlight, M. Haigis, 2003

【4】     Usability of CFD for the Development of Tail and Head Lamps, Viktor Bader etc., 2007

【5】     Use of the Discrete Ordinate Model for Temperature Calculation in Light Systems at Volkswagen, Martin Kleimeyer, 2013

【6】     http://sh100.co.kr/global/en-US/board/?id=pd_sab_en&mode=L&idx=156&p=1

【7】     Finite‐volume ray tracing using Computational Fluid Dynamics in linear focus CSP applications, K.J. Craiga, M.A. Moghimib, etc.

【8】     ANSYS Multi Physics Solution – Automotive Lighting, Ashok K, etc., 2017

【9】     Automotive Vents White Paper, GORE

【10】  CFD Modelling of Headlamp Condensation, JOHAN BRUNBERG, 2011

【11】  CFD Modeling Of Water Vapor Fogging and Defogging Inside Automotive Headlamps, Gustavo Antunes, 2010

【12】  Modelling of condensate formation and disposal inside an automotive headlamp, Alberto Deponti etc., 2009

【13】  https://www.sohu.com/a/333823512_100114023