除霜模式下汽车风挡玻璃气流分布的数值模拟

摘要

驾驶时，在挡风玻璃和侧窗上有合理的气流分布对于能见度的影响是至关重要的。在挡风玻璃上形成的雾或冰是看不清路况的主要原因，从而导致重大的安全问题。研究表明，在汽车暖风空调(HVAC)系统除霜模式下，良好的流型和均匀的流量分布可以获得较好的挡风玻璃能见度。在本研究中，利用STAR-CCM+建立了一个汽车客舱三维数值模型。采用RANS方法和可实现的k-ε湍流模型，模拟了除霜模式下风挡玻璃上的气流场。详细分析了暖风空调、通风管道和除霜格栅对风挡玻璃上的气流分布进行了研究。利用相关研究将CFD模拟结果与实验数据进行了比较，并总结了数值测量与实验测量的相关系数。计算结果与实验结果吻合较好。为了研究从计算域中排除暖风空调系统的影响，所以建立了第二个模型，发现除除霜通风管道外，暖风空调系统对数值结果有显著影响。研究还表明，数据相关性系数以及平均误差百分比的研究是比较挡风玻璃表面气流分布的CFD仿真与实验研究的可靠工具。

简介

汽车挡风玻璃的能见度是安全驾驶的重要条件。除霜喷嘴必须能够提供足够的气流，并分散和覆盖挡风玻璃的整个内表面。因此，汽车暖风空调系统除霜模式的CFD分析在过去几年受到了整车厂和零部件供应商的重视。Roy等人用数值和实验方法研究了气流撞击挡风玻璃斜面的问题。他们的工作代表了汽车暖风空调系统除霜模式下的射流，并报告了局部和平均传热系数。Ashraf和Huang使用CFD方法对除霜模式进行建模，并建议在任何新项目的早期阶段使用CFD分析来优化除霜喷嘴性能，以缩短开发周期。Chien等人用数值方法评估了汽车舱内的气流分布，结果与实验测量结果很吻合。

本研究的目的是详细评估空调暖风系统的除霜模式的性能，并确定一个指导方针，以便在项目的早期阶段进行更好的性能预测。虽然，针对挡风玻璃和车内的气流分布已经做了大量的工作，但这类分析的一些方面还有待改进，需要进行更多的研究。为了节约计算成本和时间，大部分分析都将空调暖风系统排除在计算域之外。在这种情况下，模拟中只考虑除霜管道和舱室。本研究研究了将空调暖风系统排除在计算域之外的影响。

此外，大多数研究的CFD分析与测试数据吻合良好，然而，需要进行CFD结果与实验测量之间的比较定性研究。本文应用了一种利用皮尔逊相关系数对数值结果和实验结果进行定性比较的方法。在相关性研究的基础上，将几个点的预测值与实验测量值进行了比较，并指出了CFD预测的平均百分比误差。

结果表明，通过流场的数据相关系数研究和计算风挡玻璃上的平均百分比误差，可以更好地研究风挡玻璃上的流动分布模拟流型。

计算域

为了研究在除霜模式下的暖风空调系统，分析了一辆汽车舱室的详细几何结构，包括所有的管道、格栅和整个暖风空调系统。基于所提供的CAD数据，利用HyperMesh软件建立了初始三角形面网格。将生成的面网格导入Star-CCM+软件进行网格处理，得到更高质量的面网格。为了更好地预测边界附近的流动，计算单元选择了具有两个棱柱层的六面体网格。为了适应暖风空调系统和前舱的不同网格尺寸，使用了多个网格区域，其中，更细的网格应用于更好的精度，而在后舱部分，选择了更粗的网格。图1显示了CFD分析中使用的几何结构。

图1  包含空调暖风系统的几何结构

图2  不包含空调暖风系统的几何结构

之前的一些研究只关注座舱和热舒适分析，不包括空调暖风系统。从计算域中去除空调暖风系统减少了生成面网格和体网格所需的时间。此外，它大大降低了计算成本和时间。为了研究将空调暖风系统除的影响，建立了第二个模型，它基于第一个模型所建立。空调暖风系统被排除在计算域之外，通过将进口区域扩大3到5个水力直径来创建虚拟网格域(扩展区域)。该虚拟域提高了求解的收敛性，有较好的精度。图2显示了在第二次CFD分析中使用的几何结构。下文将图1和图2的CFD分析分别称为case 1和case 2。

网格敏感性分析

在选择网格大小之前，研究了网格独立性。这种选择通常基于数值精度和计算时间之间的权衡。本研究开始时研究了五种不同体积的网格尺寸，以选择合适的网格尺寸。本研究选取了16、8、4、3和2毫米的网格尺寸进行网格独立性研究。在所有情况下，在空调暖风系统和前座舱内靠近挡风玻璃的任意4个点对数值结果进行网格尺寸的详细分析。

如图3所示，绘制这5个模型在不同网格尺寸下对所选4个点的速度值进行比较。结果表明，当单元尺寸为3 mm时，900万体积单元模型满足网格无关条件。由于使用更细的2毫米网格尺寸没有显示预测值的任何变化，不需要额外的试验。因此，所有的分析都是基于3毫米的网格大小进行的。

图3  不同尺寸网格在空调暖风系统中任意四点不同速度值

控制方程

本文采用RANS方法在稳态条件下进行分析。为了使控制方程组封闭，必须使用适当的湍流模型来评估雷诺应力张量。本文采用可实现的k-ε湍流模型模拟除霜模式下风挡玻璃上的气流场。采用k-ε湍流模型是由于其简单、鲁棒性好、计算量小等优点。此外，在之前的研究中观察到与测试数据的良好相关性。控制方程可表示为一般形式为

这里，φ分别代表三个速度分量u, v, w和湍流动能k以及耗散率ε。Γφ为变量φ的有效交换系数，Sφ为方程的源项。

边界条件

如前所述，在本研究中，为了更好地预测挡风玻璃上的流量分布，我们研究了两种不同的模型，即case 1和case 2。在case1中，以0.11848752 (kg/s)的流速向暖风空调系统的入口提供气流，与测试条件类似(图1)。入口段的空气温度为25℃，与测试条件类似。在case2中暖风空调系统被排除在分析范围之外。在这种情况下，根据第一次分析的测量值，提供到除霜管道入口的空气流量(图2)，流速为0.079296518 (kg/s)。入口段的空气温度也在25°C。

结果和讨论

气流分布与流形

除霜管道有两个出口，位于驾驶舱模块上挡风玻璃的底部附近。除霜格栅的拍摄角度朝向挡风玻璃，除霜模式的目的是将气流均匀地分布在挡风玻璃的整个内表面。在本节中，给出了使用整个暖风空调系统和客舱几何结构的风挡玻璃上的流量分布的仿真结果，并详细讨论了与测试数据的相关性。

图4显示了除霜管道出口的速度标量图。速度标量图显示在驾驶侧和乘客侧都形成了高速区域。这些高速区域是将气流传播到整个挡风玻璃表面所必需的。

图4  除霜管道出口的速度标量图

图5和图6分别显示了基于前后座舱视图的速度值的流线。流线从除霜管道出口的700个点发出。很好地描绘和显示了气流在整个挡风玻璃内表面的分布。

图5  暖风空调系统除霜模式下从除霜管道流出的气流流线图(前视图)

图6  暖风空调系统除霜模式下从除霜管道流出的气流流线图(后视图)

图7显示了距离挡风玻璃内表面5mm的平面上的速度幅线。选择距离内风挡玻璃表面5mm的距离是基于实验测量程序。在试验研究中，对覆盖整个风挡玻璃内表面的104个点进行标记，并利用探头测量和报告每个点的速度值。探头在距离挡风玻璃表面5mm的距离测量。图8显示了被测速度值在舱内的位置。

图7  距离挡风玻璃内表面5mm的平面上的速度幅线(case1)

图8  被测速度在计算域中的位置

此外，为了直观地比较CFD分析结果和实测值，所有的实验测量结果都转换为Excel生成的地图(等高线)。图9显示了从实验研究中得到的Excel生成的速度等值线。

CFD分析结果(图7)与实测值(图9)吻合较好。在实验研究中，挡风玻璃驾驶员侧的流速比乘客侧的流速高。最大测速幅度约为6 m/s。CFD分析结果与目测结果一致，与试验数据吻合较好。然而，除了视觉上的比较，我们还对模拟结果进行了详细的分析，并在下一节中进行了叙述。

为了进行这样的比较，将实验测量中使用的相同坐标和测点导入STAR-CCM+软件，并为每个点报告相应的速度值。因此，得到了试验装置各测点对应的预测流场速度值，用于进一步的统计分析和相关性研究。

图9  距离风挡玻璃内表面5mm处测量速度幅值轮廓

去除暖风空调系统

有几位作者利用简化的CFD模型研究了汽车客舱内的流量分布，该模型不包括整个暖风空调系统。在这些案例中，他们使用了机舱的几何形状以及所有的管道出口和格栅的细节。由于在分析中包括空调暖风系统将大大增加计算成本，在本节中，我们研究了将空调暖风系统排除在计算域之外的影响，并调查了CFD结果的准确性。在这种情况下，所有的管道和除霜格栅都包含在详细的分析和风挡玻璃上的气流分布研究(case2)。

图10显示了距离挡风玻璃内表面5mm的平面上的速度等值线。研究发现，排除空调暖风系统会影响冲击风挡玻璃表面的气流方向及其分布规律，从而降低计算精度。图10还显示了对于驾驶员侧和乘客侧气流的预测。在case2中，驾驶员侧的最大速度量级约为7.2米/秒。在实验研究中，预测值比实测值高出20%。虽然在case1和case2中，除霜管道的排出气流速率是相同的，但排出气流的均匀性和方向在CFD分析中强烈依赖于模型配置和空调暖风系统。

图10  距离风挡玻璃内表面5mm处测量速度幅值轮廓(case2)

统计分析与相关性研究

为了更好地验证预测的风挡玻璃上的气流分布，使用皮尔逊相关方法进行了相关研究。相关系数是两组数据相关性的可靠统计度量。Pearson相关系数(r)定义为:

式中，x为CFD分析各测点的实测值，y为实验测量中同一测点的速度值。皮尔逊相关系数描述了这两组数据之间的相似程度和关系，给出了一个介于−1和1之间的数字。

在本节中，用完整模型(case1)对风挡玻璃上的流量分布进行了预测，并与实测值进行了比较，报告了相关系数。在此情况下，统计分析表明，CFD预测与试验数据吻合较好，计算得到的相似度评估相关系数为0.82，表明预测的风挡玻璃流态与实验观测结果吻合较好。同样的方法应用于case2，得到相关系数为0.81。case2的相关系数表明其模式与实验测量的相似。

在这里，case1和case2的相关系数值的相同范围与相关系数(r)的性质有关，相关系数(r)经过归一化处理，没有提供速度量级的比较。如前所述，case2中驾驶员侧的最大速度量级值比实测值多20%，而相关系数与case1的报告值在相同的范围内。这一结果表明，虽然相关系数被认为是报告CFD结果与测试数据的相似性和模式分析的一个很好的特征，但它应该与百分比误差计算一起进行。为了获得可靠的结果和良好的模式预测，相关准则和百分比误差计算应该一起进行和研究。

为了彻底比较这两种CFD分析，即case1和case2与测试数据进行了简单的统计分析。在这种情况下，风挡玻璃上的速度值的百分比误差报告对应于图8使用以下公式。

case1和case2的CFD分析的平均百分比误差分别为16.1%和28%。平均百分比误差清楚地表明，将整个暖风空调系统纳入分析可以改进CFD预测。然而，在一些设计研究中，CFD分析的目的是在暖风空调系统不发生任何变化的情况下改进除霜管道。在这种分析中，一个建议是使用一个较小的域(即case2)，并在其进口上应用速度剖面。换句话说，只需运行一次整个域(即case1)，就可以导出除霜管道入口的数据，并将其作为入口边界条件在更小的域内进行多重设计分析。这一过程可以得到相同的结果，同时显著降低CFD分析的计算成本。

结论

在本研究中，采用STAR-CCM+对暖风空调系统的汽车客舱进行了CFD分析，模拟了除霜模式下挡风玻璃上的气流。详细分析了暖风空调系统、除霜管道和除霜格栅(case1)，并对风挡玻璃上的气流进行了研究。CFD分析结果与试验数据吻合较好，相似度评价的皮尔逊相关系数约为0.82。相关研究表明，预测的流型与实验测量值具有良好的相关性。研究发现，在分析(case2)中，为了减少计算成本和时间，将暖风空调系统排除在外显著影响了数值结果，不建议这样做。case1和case2的CFD模拟平均百分比误差分别为16.1%和28%。此外，研究还表明，皮尔逊相关系数是研究气流模式的有用工具，但建议在除霜模式下对挡风玻璃上方的气流进行分析时，同时使用这个相关系数和百分比误差计算。

文章来源：CalsonicKansei North America, Inc.-Iman Goldasteh, Shi-Ing Chang, Salamah Maaita, Gursaran Mathur, "Numerical Simulation of Airflow Distribution on the Automobile Windshield in Defrost Mode," SAE Technical Paper 2015-01-0330, 2015,https://doi.org/10.4271/2015-01-0330