空氣動力學優化
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
空氣動力學優化的視頻教程
FLUENT adjoint伴隨優化求解技術在空氣動力學方面的應用
適用人群：Fluent Adjoint Solver高效流體拓撲優化可用于各行業場景相關的流體優化，如飛行器氣動外形優化、內流管路設計優化、旋轉設備效率設計優化、散熱裝置散熱特效優化等。歡迎相關人員來聽課。
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空氣動力學優化的實例教程
典型的氣動優化遺傳算法結構示意圖
粒子群優化屬于群智能算法的一種，是通過模擬鳥群捕食行為設計的。其基本思想是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解。研究人員發現，通過粒子群算法很容易實現空氣動力學解算器，并且不需要價格高昂的存儲器，僅通過簡單的數學運算就可以實現計算。
典型的氣動優化粒子群算法結構示意圖
模擬退火是一種基于熔融金屬物理冷卻過程的隨機逐點優化算法。在空氣動力學領域主要運用于發動機進氣道擴壓器設計、收斂擴張噴管和超音速軸對稱噴嘴。
非梯度法的模型魯棒性很優秀，不需要目標函數連續就能可靠地找到全局最優點；其缺點是研究人員要付出更多的時間在數值計算上。
論文作者S.N.Skinner和H.Zare-Behtash指出，對于有效的空氣動力學優化，我們必須深刻理解以下幾個問題：參數化設計空間的范圍；設計變量的類型（離散/連續）；單目標優化亦或是多目標優化；優化的約束條件；設計空間的屬性（局部最優化/全局最優化）。將數學優化問題與空氣動力學相結合還有很多工作研究需要進行，從幾何參數化，最優化問題如何定義函數，最優化算法，到如何嵌套調整優化算法都是重要的考慮因素。
展開 典型的氣動優化遺傳算法結構示意圖
粒子群優化屬于群智能算法的一種，是通過模擬鳥群捕食行為設計的。其基本思想是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解。研究人員發現，通過粒子群算法很容易實現空氣動力學解算器，并且不需要價格高昂的存儲器，僅通過簡單的數學運算就可以實現計算。
典型的氣動優化粒子群算法結構示意圖
模擬退火是一種基于熔融金屬物理冷卻過程的隨機逐點優化算法。在空氣動力學領域主要運用于發動機進氣道擴壓器設計、收斂擴張噴管和超音速軸對稱噴嘴。
非梯度法的模型魯棒性很優秀，不需要目標函數連續就能可靠地找到全局最優點；其缺點是研究人員要付出更多的時間在數值計算上。
論文作者S.N.Skinner和H.Zare-Behtash指出，對于有效的空氣動力學優化，我們必須深刻理解以下幾個問題：參數化設計空間的范圍；設計變量的類型（離散/連續）；單目標優化亦或是多目標優化；優化的約束條件；設計空間的屬性（局部最優化/全局最優化）。將數學優化問題與空氣動力學相結合還有很多工作研究需要進行，從幾何參數化，最優化問題如何定義函數，最優化算法，到如何嵌套調整優化算法都是重要的考慮因素。
展開 徹底的設計探索對于（如空氣動力阻力）改進車輛各方面性能十分必要。優化算法與計算流體動力學 (CFD) 等計算工具相結合，能在設計探索中發揮重要作用。本次網絡研討會說明了如何針對空氣動力學形狀優化問題制定快速解決方案。在網絡研討會上，我們提出了用 ANSYS Workbench 作為框架、RBF 作為變形技術、 ANSYS Fluent 作為求解器且以 DesignXplorer 作為實驗設計工具部署的新方法。
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利用網格變形技術進行空氣動力學形狀探索和優化
展開 1、汽車空氣動力學性能概述
汽車是現代生產生活中必不可少的交通工具。在汽車行駛時，空氣與汽車的相對運動產生的氣動阻力、風噪聲和側向力對汽車的油耗、噪聲及振動（聲品質）、冷卻（熱管理）、行駛穩定性和安全性、結構強度等車輛品質產生影響，尤其在中高速時的影響表現明顯。當前汽車設計中，整車企業在設計各階段通過CFD標準分析流程獲取汽車空氣動力學性能指標參數，以此為依據指導汽車新產品的造型設計和性能指標評估與優化工作。
常見汽車外形及汽車外流場實驗（圖片來自網絡）
2、特斯拉Cyber-truck空氣動力學研究
2.1 研究背景
作為全球領先的新能源汽車開發領導者的特斯拉，首席執行官埃隆·馬斯克于2019年在美國加州洛杉磯舉辦的活動上發布了該公司第一輛電動皮卡，名為Cyber-truck，其風格與市面上的皮卡完全不同，車輛造型極具“賽博朋克”風格。特斯拉Cyber-truck激進的外形設計對其空氣動力學特性目標帶來更大的挑戰。
特斯拉Cyber-truck激進的外形設計（圖片來自網絡）
在外形的開發和優化過程中，為了達到設計要求，常規做法往往需要進行大量的實驗，這將會付出高昂的人力物力成本，并導致較長的設計周期。應用CFD數值模擬技術可低成本更高效的為車身氣動外形的選擇和優化提供支撐。CFD模擬分析的結果不僅可以得到整車風阻系數，而且可以方便直觀地了解特斯拉Cyber-truck表面壓力分布、各部分的氣流分離情況以及尾部渦系結構及分布情況，為進一步空氣動力學優化設計提供指導方向和依據。更進一步，還可以結合CAA（計算氣動聲學）分析風噪聲性能與流致噪聲聲源的發生與聲傳播細節；同樣結合熱分析、車輛動力學分析為風阻、風噪、熱管理、操穩、NVH等性能進行同步優化。
展開 很多人第一次聽到空氣動力學這個詞時，或許會比較頭痛，感覺進入到了一個玄之又玄的領域。畢竟在大家印象中，空氣動力學大多與飛行器有關，比如飛機、火箭、戰斗機等等。但其實，空氣動力學其實距離我們日常生活很近。
從字面理解，空氣動力學解決的就是如何讓物體在空氣中保持更高效運動的科學。因此，一切需要運動的物體，就比如，跑步中的人、騎行中的自行車，甚至是行駛中的高鐵、汽車等，想要保持更快速、更省力、更節能的運動，都與空氣動力學息息相關。
當然，雖然空氣動力學對汽車領域非常重要，但在汽車百年多發展歷史中車企真正開始研究空氣動力學的歷史并不是特別長。我們都知道早期的汽車造型都非常方正，沒有任何流線型的設計概念，而一直到20世紀中葉以后，車企才開始重視起汽車空氣動力學的設計，而在汽車空氣動力學中需要解決的兩個問題就是風阻和升力。
車企為何愛吹噓“風阻系數”
在力學中，空氣動力學其實是流體力學的一個分支，空氣也被認為是流體的一種。而我們都知道，流體密度越大，對任何通過它的物體形成的阻力就越大，汽車在高速行駛中所遇到的最大阻力就是“風阻”。風阻形成了一個平行于車輛行駛平面的力，阻礙汽車運動，而且這個阻力也會隨著車速變快而變大，風阻變大也意味著油耗越高、車輛最高車速也降低得越多（發動機功率輸出保持恒定的情況下）。
同時一輛車想要保持更高時速，那背后所需要解決的技術難題也成幾何數增長，這也是為什么當布加迪Chiron創下490km/h時速記錄時，會引起那么大關注的重要原因。當然，如果你無法理解，那么以F1賽車為例會更容易想象背后的難度。
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四、標桿案例：Altair CFD? 助力汽車空氣動力學優化
客戶背景：Altair CX1概念車研發團隊，希望在保證車身美學設計的前提下，優化車輛空氣動力學性能，降低風阻系數和升力系數，提升車輛續航和操控穩定性，同時縮短設計迭代周期，避免傳統風洞測試的高成本和低效率問題。
空氣動力學車身 F1概念車4個月前
使用 SolidWorks 進行參數化建模，基于 F1 設計理念的空氣動力學車身
- 具有多單元輪廓的前后翼組件 -
懸架系統布局（雙叉臂式、推拉桿式結構）
- 底盤布局和組件集成
- 精確的車輛比例和工程細節 -
用于可擴展性的結構化特征樹和裝配層級
空氣動力學優化
小米SU7擁有全球量產車中最佳的風阻系數0.195，這一成就的背后，CAE仿真技術功不可沒。通過CAE仿真，工程師可以模擬汽車在不同速度下的氣流行為，優化車身設計，減少風阻，從而提高行駛效率和穩定性。
圖片來源：網絡
2.
幾何深度學習
1.什么是幾何深度學習？
幾何深度學習（GDL-Geometric Deep Learning）是從非歐幾里得數據類型中學習的一種神經網絡方法。
歐幾里得數據包括圖像、文本、音頻等。
非歐幾里得數據可以比一維或二維表達更復雜的結構
空氣動力學與風阻優化 (Aerodynamics)
這是最經典的應用。汽車的空氣動力學性能直接關系到燃油經濟性（續航里程）、高速行駛穩定性和風噪。
渦輪軸組件的詳細 3D CAD 模型10個月前
該設計集成了通常在燃氣輪機和噴氣發動機中發現的關鍵旋轉部件，包括：
- 壓縮機級（前部）
- 中間軸和軸承接口
- 渦輪級（后部）
設計特點
多葉片軸流渦輪和壓縮機轉子：針對空氣動力學性能進行了優化。
軸聯軸器接口：設計用于適應扭矩傳遞和高速旋轉。
使用Python進行翼型和機翼空氣動力學設計和模擬
1 引言
2-1 -1-1學習目標
2-10 -1-10厚度分布
2-11 -1-11使用PYTHON計算厚度
2-12 -1-12使用非維度值
2-13 -1-13尋找前緣半徑
2-14 -1-14用PYTHON繪制NACA 0018
2-15 -1-15
ZEVA ZERO曾利用 Ansys CFD 優化氣動布局，使其在垂直起降時的噪音低于街道環境，同時滿足 GoFly 競賽中 40 海里續航和 100 mph 速度要求；Volvo EX90 電動車通過 GPU 加速 CFD 模擬，將空氣動力學優化周期縮短，助力提升電動車續航里程。
車企也都會成立空氣動力學優化團隊，猛攻風阻系數。
三、什么影響風阻系數
很復雜。
車身后視鏡、門把手、車頂天線、雨刷器等伸出物都會增大風阻，但完全去掉又不現實。
流線型車身能推遲氣流分離，降低壓差阻力。高端轎車以及跑車普遍呈流線型，漂亮吧？都是錢砸出來的。
車身橫截面積越大風阻系數通常也更大，這也是SUV比轎車更費油的原因之一。
<p>從高速列車的空氣動力學優化，到轉向架的疲勞壽命預測，軌道交通行業正經歷一場由仿真與人工智能（AI）引領的技術革命。作為全球計算智能領導者，Altair 憑借多物理場仿真、生成式AI與數字孿生技術，助力中國軌交企業突破工程極限，加速智慧轉型。
