Stephane Guilain，技術人員。PWT 空氣動力學和發動機空氣填充方面的專家 DEA-MA – 高級工程，雷諾和 Donavan Dieu，高級咨詢工程師，Cadence CFD 服務和咨詢

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隨著全球城市污染的加劇，立法者要求汽車制造商將盡可能清潔和高效的系統投放市場，無論駕駛方式或條件如何，從交通擁堵到高負荷山區旅行以及炎熱或寒冷的天氣。雖然電動汽車和氫動力汽車等替代解決方案正在興起，但熱力發動機在當今的交通組合中仍然非常重要，為了降低二氧化碳水平，必須顯著限制所有這些實際使用條件下的燃料消耗.

為了實現這些目標，汽車的所有消耗部件都經過仔細分析，試圖通過設計改進最大限度地減少損失，同時考慮到固有的負面影響，例如壓縮機的冷凝問題。正是在這個框架內，雷諾求助于 Cadence 的 CFD 服務和咨詢部門，該部門以其在多物理場設計和分析方面的頂級專業知識而聞名。第一項研究的重點是通過 CFD 分析評估低溫廢氣再循環 (LT-EGR) 對其渦輪壓縮機效率的影響。在研究結束時，雷諾使用專用軟件進行了冷凝分析。當環境溫度較低時會發生冷凝，從長遠來看，會損壞葉片并產生結冰問題。

預處理和網格劃分

研究了 LT-EGR 噴射的 5 個幾何參數對壓氣機葉輪效率的影響：

• EGR 噴射半徑

• EGR 噴射和壓縮機之間的軸向距離

• 定義 EGR 在進氣管周圍方向的三個角度

EGR 幾何圖形是使用Fidelity Automesh中包含的 IGG 塊結構化網格生成器通過腳本生成的。該腳本會自動為每組新的五個參數生成一個新的幾何圖形。進氣管和壓氣機葉輪由雷諾提供，在仿真過程中保持不變。

在數值方面，車輪的網格由使用 Fidelity Automesh 的自動結構化網格生成器創建的高保真網格組成。只需要對車輪的一個周期性通道進行網格劃分。對于進氣管和 EGR，使用 Fidelity Hexpress 生成自動非結構化網格，該網格也包含在 Automesh 中。進氣管和 EGR 的網格化過程使用專用腳本自動進行，無論 EGR 的位置如何，都能確保高質量的網格。然后，重新組裝兩個網格。

Fidelity Automesh 中的 IGG 腳本生成的各種 EGR 幾何結構示例

非線性諧波法

Fidelity Flow中創新的非線性諧波 (NLH) 方法用于分析由進氣管和葉輪內的 EGR 產生的流動畸變。這種方法解決了頻域中的流動擾動，與最先進的時間推進模型相比，能夠以顯著降低的計算成本獲得高精度的數值結果。它允許將進氣管內產生的 360° 流動變形傳遞到車輪中，直接影響其空氣動力學性能。 

對于模擬設置，流體被視為空氣作為理想氣體，并使用以下邊界條件：

• 主入口：總條件和流向

• 二次入口：Massflow

• 主出口：Massflow

第一個解決方案開始時使用每個域的常量值。

EGR CFD 優化結果

DoE（實驗設計）是使用Fidelity Optimization 及其 Minamo 模塊生成的。使用“拉丁化質心 Voronoi 鑲嵌法”隨機生成了總共 26 個元素。結果分析表明，無論是遠離車輪的 EGR 還是小半徑的 EGR，都可以獲得更高的車輪效率。進一步的流量分析表明，最佳配置表明主要流量和來自 EGR 的流量之間存在重要的混合，從而減少壓縮機葉輪入口處的變形。

基于 Minamo 模塊，可以運行深度數據庫分析以了解自由參數之間的影響和關系及其對性能的影響。下面的“ANOVA”圖顯示了所考慮目標的自由參數的全局敏感性。

6 個自由參數的方差分析圖

基線與最佳效率設計的比較

“自組織地圖”還可以將多維數據投影到二維圖上。基于一個目標，工程師可以很容易地檢查可用的自由參數是否對目標有（或沒有）相同的影響。下面提供了一個免費參數和給定目標的示例。目標的最高值（綠色矩形）對應于“L”的高值和“GAMMA”的低值。

自組織圖顯示自由參數與最終目標之間的相關性

結論

雷諾根據 Cadence CFD 結果進行的凝結分析表明，提高車輪效率和凝結問題會導致選擇相反的自由參數值。換句話說，如果我們想要提高車輪效率，我們不可避免地也會增加結露現象。

下圖顯示了 EGR 的兩個最重要的幾何參數（到壓縮機平面的距離和 EGR 噴射直徑）對效率損失和冷凝指數的影響。氣泡的大小與損失和冷凝水平成正比。從左圖可以看出，對于 EGR 到壓縮機平面的較大距離和 EGR 的小半徑，損失最小。然而，該區域對應于最差的凝結指數。必須在最佳效率和低冷凝指數之間做出折衷，因為這兩個目標是對立的。

下一步將以耦合方式考慮 CFD（空氣動力學現象）和冷凝方面進行優化。

兩個主要目標之間的對抗行為

文章來源：cadence博客