列車空氣動力學、車輛動力學的案例
接橋梁抗風、列車空氣動力學數值模擬
本人某985土木工程碩士，橋梁風工程方向，接橋梁抗風、列車空氣動力學數值模擬項目。
不得不學的空氣動力學！ 附空氣動力學陳再新下載
Evija的空氣動力學設計
可是由于它采用碳纖維結構，它本身的重量只有1.68噸，這說明理論上講，它是可以倒立著懸在平的隧道頂部狂奔的。
當然，這只是理論上，大家千萬不要嘗試。還有一個原因是，這輛車價格在2000萬左右，絕大多數人也沒法嘗試。
從研究一杯水，一口氣，到一架飛機，一輛跑車。科技正在越來越快的改變著世界。孔子說：學而時習之，不亦說乎。有許多人把“習”理解成復習。我倒覺得，理解成實踐更好。科林查普曼把他學到的空氣動力學知識用到了汽車上，并且創造了超一流的跑車品牌路特斯，這是一件多么快樂的事啊！
下載地址：空氣動力學陳再新
展開 AcuSolve在高速鐵路車輛空氣動力學中的應用
本文通過Altair公司的前處理器HyperMesh及CFD求解器AcuSolve，對新型時速250公里動車組明線運行的工況進行了計算流體力學仿真研究，模擬分析了平直軌道無風行駛、受垂直于行車方向側風行駛以及列車交會等數種工況，計算所得壓力分布也為車輛結構設計提供了空氣動力學載荷。
馮志琦_AcuSolve在高速鐵路車輛空氣動力學中的應用.pdf
車企都在“吹”的空氣動力學究竟是什么？ 附空氣動力學基礎劉沛清下載
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。
展開 
CFD專欄丨基于幾何深度學習的車輛空氣動力學快速預測
優化迭代曲線
4
總結
傳統的車輛空氣動力學仿真需要經歷幾個步驟：CAD 模型簡化和清理，網格生成，求解器參數設定，HPC 計算和后處理的步驟。通常一輪設計迭代需要數天時間。而 PhysicsAI 工具可以在一分鐘內從整車幾何或面網格上預測出相當準確的空氣動力學參數。幾何深度學習在復雜模型流體力學模擬中展現出革命性潛力：實現實時仿真，推動快速設計優化。
幾何深度學習的預測精度不僅依賴于訓練樣本的可靠性，樣本數量，樣本的多樣性。訓練方法，如超參數的微調，聚類方法，離群值的識別等因素也會產生顯著影響。
高保真 CFD 數據（如LES/DES）生成，風洞試驗標定成本高昂, 企業和科研機構合作建立開放的標準車型數據庫有助于推動行業的技術進步。
參考文獻：
[1] Michael M. Bronstein, Joan Bruna, Yann LeCun, Arthur Szlam, Pierre Vandergheynst. Geometric deep learning: going beyond Euclidean data. IEEE Signal Processing Magazine Volume: 34, Issue: 4 July 2017.
[2] Mario Lino, Stathi Fotiadis, Anil A. Bharath, Chris D. Cantwell1. Current and emerging deep-learning methods for the simulation of fluid dynamics.
展開 關于汽車動力學-空氣動力學清單
12、空氣動力學對汽車性能的影響：
1）對動力性的影響
影響高速時的加速性能;
影響最高車速。
2）對燃油經濟性的影響
例：對于CdA=0.8m2的轎車，
v=65km/h時，55%的能量克服空氣阻力；
v=90km/h時，70%的能量克服空氣阻力。
轎車空氣動力性的差異可使空氣阻力相差達30%，燃油消耗相差達12%以上。
3）對安全性的影響
高速時的加速性能影響行車的安全；
空氣升力影響汽車操縱穩定性和制動性；
空氣動力穩定性影響汽車的操縱穩定性。
4）對汽車外形演變的影響
汽車的空氣動力特性主要取決于汽車外形；
空氣動力學影響著人們的審美觀。
轉自CAE技術聯盟微信平臺
展開 關于汽車動力學-空氣動力學清單
12、空氣動力學對汽車性能的影響：
1）對動力性的影響
影響高速時的加速性能;
影響最高車速。
2）對燃油經濟性的影響
例：對于CdA=0.8m2的轎車，
v=65km/h時，55%的能量克服空氣阻力；
v=90km/h時，70%的能量克服空氣阻力。
轎車空氣動力性的差異可使空氣阻力相差達30%，燃油消耗相差達12%以上。
3）對安全性的影響
高速時的加速性能影響行車的安全；
空氣升力影響汽車操縱穩定性和制動性；
空氣動力穩定性影響汽車的操縱穩定性。
4）對汽車外形演變的影響
汽車的空氣動力特性主要取決于汽車外形；
空氣動力學影響著人們的審美觀。
轉自CAE技術聯盟微信平臺
展開 【CAE案例】高鐵列車弓網系統動力學仿真
01 案例介紹
弓網系統也稱受電弓/接觸網系統，它由受電弓、接觸網以及兩者之間的接觸力學和運動關系構成，是高鐵列車上的供電受流系統。受電弓與接觸網之間的接觸行為和受力情況是進一步研究評價弓網可靠性的基礎。
當弓網之間的接觸力過大時，弓網之間會有較大的摩擦力，導致線纜迅速磨損；而當兩者之間接觸力過小時，受電弓和接觸網可能會出現分離現象，接觸線上的高壓電會擊穿空氣，在受電弓和接觸網之間出現電弧，損傷其他電氣元件，進一步造成不必要的損失。
弓網動力學仿真的難點在于接觸網上使用的架空線纜拉伸模量遠大于壓縮模量。并且在預緊力和重力作用下，線纜會出現大變形現象。
這樣的力學行為明顯是非線性的，需要專門的模型進行描述。并且接觸網和受電弓之間存在接觸情況，需要合適的接觸設置以及非線性動力學求解器進行求解。
本案例將使用通用結構仿真軟件中集成CABLE線纜模型、接觸算法以及非線性動力學求解器，進行弓網系統的動力學仿真。
圖1 弓網系統
02 幾何模型與網格劃分
接觸網總長度為550m，受電弓可以使用彈簧-阻尼-質量模型進行簡化模擬，因此只需要使用簡單的點線建模即可。建模完成后的模型示意圖如下所示：
圖2 弓網幾何模型
接觸網和受電弓整體都使用線性單元進行網格劃分。
03 模型設置
圖3 弓網各部分組件示意圖
圖3中展示了接觸網上各組件的名稱，其中承力索和接觸線部分使用CABLE單元進行模擬，承力索和吊弦部分使用彈簧-質量模型進行模擬。受電弓使用彈簧-阻尼-質量單元進行模擬。
04 邊界條件設置
承力索和接觸線受到水平方向上的預張力后，承力索上的懸掛點設置為固定點，接觸線上定位器處給定豎直方向的剛度，固定水平方向的自由度。
展開 空氣玩家JIM HALL 空氣動力學黑科技的故事
Chaparral系列車型的問世改變了汽車運動的發展方向，Jim Hall作為一個工程師，用創造性的思維處理問題，大膽實踐有條不紊，Jim Hall是將空氣動力學運用在汽車運動領域的先驅者。
3D車輛動力學模型
三維車輛動力學模型可以引導PreScan汽車在三維道路上行駛。該模型具有與二維簡單動力學模型相同的組件，但底盤部分（車輛動力學）已被修改。其他部分保持不變。在三維車輛動力學仿真過程中，可能會有一些輕微的俯仰震動。
三維簡單動力學模型由下列部件組成，如下圖所示:
發動機
變速箱最終傳動比
三維底盤（車輛動力學）
換擋邏輯。
自動和手動換擋之間的切換
請看以下部分：
三維車輛動力學模型；
可以在GUI中設置的參數；
模型在編譯表中的表現；
使用方法的概述；
在油門為零%，自動檔為駕駛/倒車模式的情況下，汽車也會緩慢向前/向后移動。這是由于發動機以最低轉速行駛（每輛車的轉速不同）。
模型遷移-見匯編表遷移。
24.1 車輛動力學模型
三維車輛動力學模型有10個自由度。
彈簧質量（支撐在懸架上面的質量）有6個自由度。三個位移（x、y和z）和三個旋轉（側傾、俯仰和橫擺）。
非彈簧質量（懸架下方的質量：4個車輪）有4個自由度，即4個z位移。在彈簧質量和非彈簧質量之間放置了懸掛系統。
Z運動
下圖為作用在車輛上的z力。后方和前方的地面對輪胎的接觸力。由車輛質量和慣性力引起的力。在彈簧質量和非彈簧質量之間有懸掛力（未顯示）。
關于彈簧質量的運動方程如下（車輛坐標系中的牛頓運動方程）。
公式中：
而K和d分別為懸掛剛度和阻尼特性。
每個輪胎的運動方程如下：
公式中
而K和d分別為懸掛剛度和阻尼特性。
滲透深度由接觸傳感器計算。
預瞄描接觸傳感器
接觸傳感器并不是傳統意義上的PreScan傳感器。
展開 《車輛動力學基礎》
內容提要
《車輛動力學基礎》是美國密歇根大學Gillespie T.D教授的一部內容系統豐富，較全面的介紹車輛動力學發展、引用大量相關文獻內容的SAE叢書，在美國一些大學汽車方向的研究生教學和對工程技術人員培訓用它作為教材。本書全面介紹了車輛動力學的一些基本工程原理及汽車性能的分析方法，主要內容分為：引言、車輛的加速性能、剎車性能、空氣動力學及滾動的耐久性、行駛控制、穩定狀態的設計、車輛的翻轉、駕駛系統、疲勞設計、懸掛系統。每章后均配有相應的例子與參考文獻。希望此書的中譯版對為我國汽車行業的工程技術人員和汽車專業的學生以及廣大汽車愛好者提供一本貼近工程實際，基礎性的參考書。
作者簡介
Thomas D.Gillespie，Ph.D.,is a Research Professor at the University of Michigan Transportation Research Instiute His career has encompassed professional experience at the Pennsylvania State University,PPG Industries,the U.S.Armay Corps of Engineers,Ford Motor Company,and the Universtity of Michigan.
展開 
（交流貼）齒輪動力學、機械動力學、行星齒輪動力學、人字齒行星齒輪動力學、MATLAB建模、Workbench強度仿真等
本人專攻齒輪動力學、機械動力學、行星齒輪動力學、人字齒行星齒輪動力學、MATLAB建模、Workbench強度仿真等，歡迎相關研究方向的人員來交流。
汽車中的空氣動力學
回到正題那么何為空氣動力學呢？學術界給出的定義是這樣滴，空氣動力學，是流體力學的一個分支，主要研究物體在空氣或其它氣體中運動時而產生各種力。簡單來說，就是物體在運動時與空氣接觸而產生的各種力，有些力可能是“好力”，但有些力可能是“壞力”，會阻礙物體的運動。而這些壞力，也就是我們老說的“空氣阻力”。而這些個“壞力”，就是由于空氣密度和它自身的黏性特質等因素而造成。開頭說了，這貨很高逼格。其實，它就真的很高逼格！能非常精通和熟練運用確實需要花大工夫和力氣去鉆研。話說回來，空氣動力學到底對車輛的行駛有何影響呢？不論是在在民用汽車領域還是在賽車領域，空氣動力學設計對于降低風阻、提升車速、節約油耗、減少噪音和增強行駛穩定性等方面都非常重要。為了讓大家更清楚，我來舉個栗子。車輛的行駛阻力通常主要是空氣阻力和滾動阻力（就是我們車輪與地面接觸產生的摩擦力），當一輛汽車以80km/h的速度行駛時，約有60%的阻力來自空氣。而當速度攀升至200km/h，空氣阻力幾乎占所有行車阻力的85%。足以可見，車輛克服空氣阻力的必要性。當今量產車的風阻系數一般在0.28至0.40之間而風阻系數（coefficient of drag，簡稱Cd）又是何方神圣？其實吧，這個就沒那么玄乎了，它就是衡量空氣阻力大小的一個數值而已，兩者成正比！有人突然發問了，為嘛F1（世界一級方程式）賽車的風阻系數比民用車高那么多！問得好，現代F1賽車的風阻系數約為0.70至1.1。當然，還得根據不同的賽道特性從而做出不同的調校，有時為了獲得更大的下壓力，甚至可以高達1.3。而這個所謂的下壓力，就是使車輛能夠緊貼地面的一種力。那么問題又來了，那F1風阻系數這么高，勢必空氣阻力會大，為何還跑得那么快！少年，當然是因為人家車輕啊，加車手一起算的話也就680kg，而且跑得快就一定得空氣阻力小么？
展開 空氣動力學優化方法
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 MSC在虛擬試駕中引入可靠的車輛動力學技術以加快安全型自動駕駛車輛的開發
MSC 軟件公司（簡稱 MSC，隸屬于海克斯康制造智能分公司）日前推出支持 Adams 的 VTD，它集業界領先的車輛動力學和虛擬試駕仿真于一身，可加快下一代高級駕駛員輔助系統（ADAS）及安全型自動駕駛車輛的開發。
乘用車已經可以讀取交通標志或者發現過往車輛，但這些 ADAS 2+ 功能依賴于改進的傳感器融合技術——合并來自多個傳感器的數據，通過處理更接近事實，因此電子系統可以進行安全決策。與此同時，未來的自動駕駛算法需要真實的測試數據供研究和模型訓練。日前推出的支持 Adams 的 VTD 可仿真動態移動車輛及其傳感器在復雜道路環境中的行為表現，有助于加快此類車輛的開發。
通過 Adams 仿真軟件，汽車制造商可獲得經過驗證的車輛動力學模型和道路試驗，從而了解車輛的運動和操控特性。通過開放接口，現在能夠在由虛擬試駕（VTD）平臺提供的仿真道路環境中“駕駛”這些車輛。
安全系統開發
即便是處在車輛物理極限的極端情況下，ADAS 系統也必須為人員提供保護。支持 Adams 的 VTD 可以根據道路狀況（例如坡度、摩擦力）仿真車輛的各種運動，以確定車輛行為（例如汽車是否打滑或翻滾）并評估行動的最佳路線（例如是否改變車道或者何時剎車）。
展開 