风挡玻璃上结雾过程的数值模拟研究

摘要

准确预测低温下风挡玻璃结雾和除雾的过程，有助于汽车空调系统的设计。通过在商用CFD软件STAR-CCM+中使用多相流方法和额外的自定义函数，可以建立一个能够计算挡风玻璃上因凝结而产生雾化的水滴数量的模型。同时考虑了不同的参数，如相对湿度、空气温度、质量流量和液滴分布对结雾过程的影响。由于挡风玻璃表面的状况，冷凝会以不同大小的小液滴的形式发生。首先需要得到这些微小液滴的分布以通过数值估算得到冷凝过程中的换热系数，以预测除雾时间。这个分布是在准备工作的实验中通过使用一个装有显微镜的相机，来采集挡风玻璃上的冷凝样本。结果表明，相对湿度、空气温度、车速和雾滴分布对结雾方式和结雾时间都有影响。由于这个简单的显微镜实验的边界条件存在不确定性，目前正在研究一个完整的试验台，并计划进行实车试验。

简介

除雾是空调系统中最重要的功能之一，因为它保证了驾驶员足够的能见度。雾的形成取决于许多参数。因此，要精确地设计空调系统，有必要对除雾过程中的车辆进行模拟。近十年来，人们进行了大量的数值模拟研究，以模拟挡风玻璃上的雾化及其背后的物理过程。使用CAE有助于估算进入客舱的空气流量，并尽可能精确地确定空调系统的参数。当玻璃的温度降到露点温度以下时，周围空气中的水蒸气就会在玻璃表面凝结成微小的液滴。这些小液滴在传热和传质过程中不断长大。

Hassan等人假设用挡风玻璃上的液水层来代表雾，在给定的气流下预测除雾时间。然而，由于挡风玻璃的表面并不完美，雾以微小的水滴的形式出现，这些水滴形成于特定的位置，称为凝结核。因此，水层的假设没有考虑到剩余干燥部分与周围空气之间的对流换热，无法准确预测出雾化过程中的换热。

Kitada等人通过CFD分析预测了基于液滴蒸发和冷凝的瞬态除雾模式。Croce等人利用传热传质类比和能量守衡开发了一个在挡风玻璃上结雾和除雾的数值模型。他们假定雾是由表面的小液滴凝结而成的。其他主要假设是根据Beysens的液滴分布的自相似，液滴覆盖面积与总面积的比值保持恒定(A= 0.55)。液滴为半球形，接触角恒定且为90°。并利用Margrain和Owen实验对模型进行了验证。这个模型有一些局限性，因为它没有考虑小液滴的热力学和原子核的位置。此外，还没有考虑由于表面潜热传递而产生的热反馈。 本文提出的模型着重于一个精确的雾化模型。微小液滴的凝结初始过程取决于凝结核的位置和表面的状态，以及空气的温度和相对湿度。采用附加方程或独立的欧拉相对雾滴进行建模，可以精确计算雾滴与周围潮湿空气之间的传热和传质过程。

方法论

应用计算流体力学(CFD)对结雾和除雾过程进行了仿真。使用STAR-CCM+，应用有限体积法通过N-S方程、连续性方程和能量方程来求解全3D时间。然后，利用每个时间步末的压力场和温度场计算附加参数:分压、饱和压、相对湿度、液滴的最小半径、最大半径、冷凝速率、凝结引起的热流和液滴直径。选择了两种方法，第一种是将湿空气模拟为多组分气体，并使用附加的用户定义函数来计算液滴高度、蒸发/冷凝速率和冷凝过程引起的热流。第二种方法将潮湿的空气和液滴都模拟为欧拉相。解出两组方程，两相压强相等。然而，最大蒸发/冷凝速率是用场函数计算的，并用作特定的界面质量通量。该模型可分为两部分:检测冷凝开始的时间和地点，计算冷凝引起的传热和传质，以预测雾化模式和估计除雾时间。

实验测试

根据表面的状态(灰尘、孔洞、粗糙度)和热条件，液滴会在特定的位置形成，这些位置称为“成核位置”。Rose提出了成核密度的理论表达式:

这个表达式和Leach等人发现的成核密度在特定的材料上得到了验证。对于挡风玻璃，还没有做过任何实验。装有照相机的显微镜用来观察发生凝结的挡风玻璃上的小碎片。这种凝结是通过将挡风玻璃的样品置于沸水之上而产生的。控制水的温度和培养时间。然后用直接安装在显微镜上的佳能EOS 20D相机拍摄一些照片，然后用MATLAB进行后期处理。它提供了液滴所覆盖的面积，即液滴的数量。因此，可以发现成核中心密度和液滴分布。

数值模拟

采用STAR-CCM+进行仿真。所采用的网格为多面体网格，通过棱柱层网格的改进，基本尺寸为5mm。这七层有1.5倍的拉伸。网格大约为450万个。网格设计非常重要，因为它需要捕捉表面非常小的温度波动，以及影响挡风玻璃的主要流体流动。图1显示了执行的仿真所使用的网格。

图1  车辆的网格

流体流动是湍流和计算使用可实现的K-Epsilon模型。此外，采用双层壁面处理模型，对边界层进行了合理计算。

辐射使用“面对面”辐射传热来计算，它能够模拟非参与介质辐射。“多波段热辐射”也被用来考虑波长相关的辐射特性。在没有任何辐射模型的情况下进行了模拟，以确定辐射对雾化模式的影响。由于挡风玻璃只传输75%的太阳辐射，辐射产生的热流估计为100 W/m2。对于环境温度为2℃、挡风玻璃温度Tw为20℃、车速为50 km/h时的典型情况，外对流换热约为522W/m2。因此，雾化计算必须考虑辐射。

结雾模式分析

实验结果

应用冷凝模型的第一步是找出被水滴覆盖的挡风玻璃的比例和干燥部分的比例。因此，对专门为测试而制作的10块不同的挡风玻璃进行了水滴模式的观察。

雾化过程中对雾滴形态的观察显示出几个相似之处。即使液滴的模式看起来不同，湿润的区域也是相似的。

图2  用MATLAB对图片进行后处理后得到的液滴图案的例子。（黑色区域代表液滴）

图2为MATLAB后处理后得到的液滴图案实验结果示例。通常，图像被转换成黑白，然后在图像上检测表单，并保存每个表单的几何数据。湿润区域对应黑色区域，干燥区域对应白色区域。这些值用于计算冷凝过程中的总热流量。

在每一种情况下，液滴的模式都是不同的。然而，计算得到的湿润面积占总面积的55%，如Beysens所表明的。然而，这些试验的初始条件并不能完全控制。因此，一种能够更好地控制空气温度和相对湿度的实验装置正在研制中。

计算结果

结雾风险

该模型的第一个应用是了解冷凝开始的时间和地点，这有助于HVAC系统的设计。首先，露点温度被用来很好地估计哪里可能出现起雾。因此，创建了一个名为“冷凝指示器”的新函数。当温度低于露点温度时，此功能设置为1，否则为0。图4显示了模拟500秒后使用冷凝指示功能得到的结果示例。

图3  时间步长= 500s时车辆冷凝指示器

雾化模式显示出两个不同的区域。然而在现实中，挡风玻璃的一个区域是模糊和可见之间的。因此，“冷凝指示器”功能不能准确预测可能起雾的区域。由于这个预测是用来知道凝结模型必须应用的地方，因此必须找到一个更精确的标准。因此，使用之前定义的饱和比。图4显示了与图3相同的雾化模式，但用饱和比表示。

图4  模拟500秒后的车辆雾化模式

饱和比更准确地提供了冷凝发生的区域;有一个过渡区域用橙色表示。红色的区域是没有雾的区域，对应的是暖空气的来源地。因此，侧窗的起雾更重要。因此，这个“饱和比”函数可以准确地知道在哪里可以应用冷凝模型。

相对湿度的影响

相对湿度是影响起雾和凝结现象的最重要的参数之一。它直接控制液滴的生长，并用于计算液滴的传热和传质。研究了相对湿度对雾滴形态、雾滴生长及除雾时间的影响。下表总结了模拟案例的特点:

表1  车辆数值仿真主要参数总结

图5、图6、图7显示了不同初始相对湿度的空气同时起雾的情况。初始相对湿度对除雾时间有影响。初始空气相对湿度越大，除雾时间越长。因此，在计算开始时对相对湿度的估计对于准确预测雾态是至关重要的。

此外，相对湿度也影响液滴的大小，因为它直接控制出现在挡风玻璃上的初始液滴的大小。它主要影响液滴的最小半径。

图5 在相对湿度为60%的情况下，500秒后有雾状（孔表示无雾）

图6 在相对湿度为80%的情况下，500秒后出现雾状

图7 在相对湿度为90%的情况下，500秒后出现雾状

图8显示了挡风玻璃温度和相对湿度对最小成核半径的影响。在较低的相对湿度和较高的挡风玻璃温度下，最小半径更大。这意味着，在起雾初期，液滴是相当大的，这样雾化就更分散了。

图8 挡风玻璃温度和相对湿度对最小半径的影响

相对湿度对雾滴直径也有影响。相对湿度越大，液滴直径越大。因此，相对湿度是控制雾滴大小的主要参数。相对湿度较小时，雾滴较大，但除雾时间较短(见图9和图10)。

图9 相对湿度为60%，500秒后液滴平均直径 

图10 相对湿度为70%，500秒后液滴平均直径

空气温度的影响

图11 气温对最小半径的影响

图11显示了气温对最小半径的影响。在相对湿度相同、挡风玻璃温度相同的情况下，最小半径随温度升高而略有增大。

汽车速度的影响

由于在挡风玻璃外侧发生的对流与汽车的速度直接相关，它也会影响起雾。

图12显示了外换热系数与车体速度的关系。由于高速时的换热系数高得多，挡风玻璃的温度迅速下降，然后雾状现象迅速出现。

图12 对流换热系数与汽车速度的关系

表面状态的影响

表面状态很大程度上影响冷凝过程，因为它直接控制成核的数量，从而在挡风玻璃上增加液滴的数量。图13显示了挡风玻璃上液滴的重新划分。水滴并不总是半球形的，观察到的变形是挡风玻璃表面状态导致的结果。

图13 液滴的分布

接触角的影响

图14 挡风玻璃和侧窗的接触角重新划分

接触角也会影响传热，如图15所示。它表示接触角为90°时达到的最大换热系数与不同接触角时换热的比值。当接触角为60°时，传热减少约50%。此外，Briscoe和Galvin表明，接触角在90°左右时，光通过玻璃的透射率降低了约50%。半球形液滴的假设给出了能见度方面的最坏情况，但在除雾时间方面给出了最好的情况。热传递是最大的，并进入表面，所以挡风玻璃加热，然后除雾再次开始。

图15 最大传热系数与接触角的百分比

结论

除雾/结雾模式和除雾时间的预测需要对引起雾化的液滴冷凝过程的物理特性有准确的了解。当挡风玻璃温度降至所谓的露点温度以下时，结雾就开始了。然后在表面形成微小的液滴。这种微小液滴的形成引起了质量传递，并将热量释放到挡风玻璃中。

模型的第一步能够更准确地预测起结雾的地点和时间。这一步也用来确定在哪里计算冷凝，从而减少了车辆的计算时间。模型的第二步计算了液滴的尺寸和冷凝过程中的传热传质。因此，研究了不同参数的影响。

相对湿度在结雾和除雾模拟中起着至关重要的作用。这里的假设认为相对湿度是已知的，并且定义明确。实际上，可能会出现一些湿气源，增加相对湿度。这种增加会产生更大的雾滴，但也会产生更长的除雾时间。

表面状态和接触角对冷凝热通量有重要影响。使用半球形液滴，光的传输减少50%，热传递最大化。因此，表面的选择是至关重要的，以避免这种临界接触角。

文章来源：Daimler AG-Wolfgang Roessner, Heinrich Reister, "Numerical Investigation of Droplets Condensation on a Windshield: Prediction of Fogging Behavior," SAE Technical Paper 2015-01-0360, 2015, https://doi.org/10.4271/2015-03-0360.