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奥迪Q5的气动开发
2018-04-09 13:13:52· 来源：AutoAero
在新奥迪Q5（2017年发布）的气动外形被确定。在优化过程中，按时间顺序上应用了许多不同的工具。在早期的设计阶段，风洞实验在1：4比例进行伴有短暂DES和固定伴随模拟。在此阶段，模型包含了详细的底部但没有发动机罩气流的发动机舱。后来，在奥迪AG风洞进行了一个全尺寸模型Q5空气动力学的优化。
在新奥迪Q5（2017年发布）的气动外形被确定。在优化过程中，按时间顺序上应用了许多不同的工具。在早期的设计阶段，风洞实验在1：4比例进行伴有短暂DES和固定伴随模拟。在此阶段，模型包含了详细的底部但没有发动机罩气流的发动机舱。后来，在奥迪AG风洞进行了一个全尺寸模型Q5空气动力学的优化。该模型精选了详细的车身底部和发动机舱包括原厂配件的散热器，发动机，车桥以及类似的车辆刹车。另外，伴随着短暂的DES和固定伴随模拟的1：1的实验，以预测优化潜力并更好地理解优化流程。该实验和数字工具的强大耦合使得不仅能够实现单一的车辆优化最佳阻力系数，但对于基本配置的大多数四缸柴油机和汽油机的车辆，即使在SUV也是如此（根据LDT的要求）。 这不仅是车辆配备了空气动力学优化的“aero wheel”，也有许多可选的轮辋设计允许相当低的阻力值。 为了达到如此低的空气动力学阻力值，各种设计和技术措施是必要的。他们的定义和功能的描述是本文的主题。
在过去的几年里，客车的空气动力优化得到了重视。因为不单单是客车的最大速度也增加了，但也增加了二氧化碳排放，气候变化的问题已经变得如此突出。另外，技术也有长足的发展，实验技术和基于计算机的仿真工具有了很大的进步。一方面，测量阻力系数的风洞大大增加了尺寸以减少风洞干扰和包括了一些测量系统方面的改进。另一方面，CFD已经达到了一个状态它能显著地支持空气动力学家了解汽车周围的流场。
近几十年由于高度精确的CFD计算耗费计算成本，很大一部分是由于计算机资源在最后阶段的可配置性急剧增加。改进的另一个原因是发展更复杂的湍流模型。这包括精化各种各样的RANS，雷诺应力和LES模型，也有混合方法，如区域方法，PANS和DES，特别是，混合LES / RANS模型属于最有希望的方法，对于工业应用来说，他们提供了一个很高分辨率的在中等计算程度下的网格。因此，建立湍流模型的误差达到了最小值。最常用混合的详细概述在Frohlich中可以找到LES / RANS模型。
模拟在客车周围外部流场的整个计算过程有许多方法，开始建立网格，最后形成结果的可视化数据。在工业环境所有这些方法的适用性不仅依赖于精确的约束但也在整个周转周期。因此,一个完全自动计算过程已经在奥迪中得到了发展，被Islam呈现。
它是基于瞬变的DES计算在一个自动生成的hexaeder控制的网格中使用open泡沫框架预测阻力和升力。此外，Blacha等人还详细阐述了一个伴随过程，为了在车身表面计算阻力和提升灵敏度。这些敏感性表明了与表面法线对应的气动力位移。因此，它们代表了对力增益的预测，如果表面在两个方向上都被移走，则损失。一个详细的应用adjoint方法的基本理论描述可以在Othmer中找到。
关于新奥迪Q5的空气动力特性的简要报告首先出现在Blacha。Q5空气动力学的发展与风洞测量有很强的耦合，包括adjoint预测在内的cfd计算已经应用。
这个对于大多数四缸柴油和汽油发动机，即使是在SUV中，配备了空气动力学优化件“aero wheel”也可以达到Cd = 0.30的水平。其他可选的轮辋设计只增加了车辆的气动阻力几个counts，在本文中，也将介绍。
一.气动优化过程
Q5的气动优化包括大量的发展阶段。在每个阶段都有各种各样的参数对最终的空气动力学优化进行了分析得到最后汽车的外形。在接下来的过程中，这个优化过程将会是以两个典型的发展阶段来描述:
•早期设计的优化
在德国斯图加特的FKFS模型风洞中采用CFD和1:4比例的油泥模型
•高级设计的进一步优化
第一个1:1比例的油泥模型将被验证。
整个汽车历史上设计的演变显示在图1。
图1 汽车设计的进化。左:2012年设计，中间:第一个1:1克莱模型，右:最后一辆车。
新Q5使用CFD和1:4油泥模型进行早期设计优化，第一个设计是2012年由奥迪的造型部门设计的。为了获得空气动力优化汽车外形，对新车设计的影响非常重要应尽可能早。
图2 1:4 FKFS模型风洞克莱模型
开发链的第一步是准备CAD数据。基于此数据，首先进行了了cfd仿真要得到关于汽车周围的一般流场的情况。这些仿真结果，然后在在德国斯图加特FKFS模型风洞进行1:4模型风洞测量中得到了模拟证实。
使用的模型为油泥模型，有详细的地盘和旋转的车轮，如图2所示。
在风洞进行空气动力优化的挑战之一是在有限的时间框架内细化减阻措施。为了提高这个任务的效率，已经在风洞测试前进行了计算。这些基于时间平均的瞬态DES原始解决方案和Blacha描述的固定连续伴随方法。 然后可以使用由此产生的阻力灵敏度图，为减阻措施的更快的定义。举一个例子，这些优化于2013年初的灵敏度图如图3所示。为了减少阻力，蓝色区域需要向内转移，红色区域需要向外转移。白色区域是无关紧要的，而黑线表示零阻力的敏感度直线。
图3 Q5模型的灵敏度图和减阻措施确定。
图3中的第一个标记显示了a柱底部的红色区域,建议这一地区的a柱更圆。并且a柱上部的蓝色区域集中在周围边缘支持这个发现。这一措施显示了减阻2个counts的潜力(ΔCd = -0.002)。第二个标记突出了前保险杠周围的蓝色区域。显然，前保险杠应该不那么圆润在车轮周围获得理想的流动。然而风洞测量结果显示，保险杠已经很理想了。没有什么方法可以得到改进。第三个标记显示在d柱上的深蓝色区域那条船尾可能很有效。因此，大部分的风洞测量时间被用来寻找一个理想的d柱。并且,即使不碰后风窗有利于内饰包装，也可以获得5个counts的降低。第四个标记集中在后面尾灯上一个向外位移被认为可以改善阻力。例如，这可以通过尾灯扰流板来实现。在最后的Q5中，一个尾灯扰流板确实减少2个counts。标记5表明后轮后面的向外位移可以减少阻力。这一发现在此期间得到证实具有1个count的减阻潜力。然而,由于涉及风格的原因所要求的更改并没有接受最终形状。标记6指出的红色区域意味着更好的分离在后扰流板的最左边和右边的边缘。这个改变已经实现，并导致了进一步减少2个counts。每一个关于新Q5的1：4测量活动都是由设计代表的支持，导致非常有效率和超薄的气动设计优化流程。 空气动力学家可以向设计工程师解释他的需求，而后者能够直接建议造型，以满足空气动力学和造型限制。此外，所有的主要减阻措施都向Q5项目管理层报告强调在空气动力学和造型部门两者之间没有妥协的措施。这个策略经常用于加强对减阻措施所有技术和设计可行性的严格审查。基于第一个造型建议，在优化阶段1：4模型试验期间实现了大约40个counts的减阻。
在早期车辆发展的过程中，总有大量的设计修改逐渐的被释放。结果，在新Q5的开发过程中只有一个小的中间设计的选择可以在1:4风洞中进行测量。在此期间所有其他设计修改开发阶段第一次被审视检查，如果需要，就要通过CFD计算。
第一个完整的油泥模型和详细的底盘和发动机舱
作为第一个全尺度油泥模型的详细设计底盘和发动机舱已经完成，大部分的上部区域外部形状固定在一个小毫米公差范围内。巨大的几何变化是不可能的。因此,现在的重点是以下关键点:
•对后扰流板和d柱分离边缘进行微调
•尾灯扰流板的确定
•对side grill微调
•边缘设计
•底盘
•底层流(包括主动进气格栅开关)
•升力预测
图4 第一个全尺度油泥。
图4展示了第一个全尺度油泥模型全部的优化措施已经实现在奥迪风洞中进行了地面仿真(5带有边界层吸力的系统)。同样,这些测量得到了DES和伴随的有力支持。在开始，气动优化集中在车轮上，侧气帘，D柱和冷却气流。
CFD最具挑战性的任务之一是准确的预测旋转车轮对气动力的影响。关于这个话题的大量研究可以找到。然而，直到今天还没有完全的方法能够存在准确捕捉车轮旋转的气动机理。对于轮辋的旋转，取得了良好的进展，以转动壁边界简化模型，以一个完整的网格运动结束，如动网格。然而完整的描述必须包括轮胎变形、轮胎地面接触及轮胎表面的影响(如:胎面或标签)仍需广泛研究。
对于数值模拟在当前工作中的滑动网格边界是不可用的。因此,旋转墙边界被用来模拟轮辋和轮胎的旋转。结果，数值预测了车轮流场的周围希望在精度上显示出缺陷。MRF（moving reference frame）的边界条件没有考虑，因为准确性与旋转墙边界相比奥迪没有获益。特别是发现气动力显着依赖对MRF涡流尺寸选择，这在某种程度上是任意的。MRF引入了额外的不确定性问题，方法也由Landstroem等人处理。由于这些原因，前轮导向器的气动优化主要由实验驱动。他们已经通过在风洞中的非常详细的几何学研究对空气动力学进行了优化。 总共花费了20个小时的风洞时间，导致了最终的前轮偏转器，与原始几何形状相比，减少了10counts个以上。模型的最初侧面气帘有一个很深的口袋。这是由造型部门要求获得不同的三个维的特性。但是，如图5所示，与完全平滑的气帘相比由于外部的阶梯导致了一个强大的流体的分离会导致13个counts的提升。因此，被请求的设计特性被拒绝并且目标最大外径尺寸为15mm。这将允许气流保持连接，直到前轮没有任何额外的阻力损失。
图5 原气帘造型要求的计算气流速度大小图(左)和完全平滑的侧气帘(右)。(蓝色-红色:0-40m / s)
对空气动力减阻的一个强烈关注是冷却阻力。首先，与负责冷却系统的部门一起，制定了严格的冷却空气质量流量目标。那么通过发动机罩的流量必须进行优化。大多数乘用车生产商普遍采用从砂轮到散热器的密封件以允许使用更高效的冷却空气。另外，增加了轮罩中的空气罩，以减少通过轮罩排出的冷却空气质量流量。这导致通过隧道的质量流量增加。为了获得最佳的冷却阻力，冷却空气应当离开与外部流动相切的通道，并且与外部流动的相互作用应该保持在最小。因此，如图6所示，应用隧道罩。这个罩还有助于减少底部延伸到外部底部流动引起的压力峰值。然而，可以观察到，罩盖导致增加隧道压力又导致冷却空气流量减少，而且冷却空气泄漏也增加。这主要是由于第一消声器部分地阻塞了隧道内的冷却气流。 因此，这个概念的全部潜力是无法实现的。相反，第一个消声器更向下游移动，形成更加流线型的形状。 排气系统的结果位置和形状允许冷却空气阻力的进一步减小，这将在最终车辆的描述中示出。
图6 Cp分布在y = 0平面上的基本形态(上)和隧道盖(下)。(蓝色-红色:- 0.3到0)
为了优化后部车身底部区域的流动，已经应用了一个罩盖，如图7所示。后部扩散器是一个重要的元件，用于引导从油箱到最终消声器的流动。 在最终车辆中，这部分也用于石片保护。
图7 在后方y=0平面的速度大小分布配置(上)和后盖(下)。(蓝色-红色:0-40m / s)
表1。对风洞(WT)和CFD的阻力和升力系数预测。
上述一些措施已经通过CFD进行了计算，并与表1中的风洞实验进行了比较。在所有措施的阻力预测中都发现了良好的一致性。升力预测是关闭侧面气帘。造成这种差异的原因尚不清楚，但可能是由于流动与下游旋转前轮的相互作用。对于所有其他情况，升力的趋势被正确地捕获（考虑到CFD的升力预测具有比阻力预测更高的不确定性）。
奥迪Q5的气动优化不仅基于以上所示的两种配置，而且基于其中的大部分。即使在第一个原型出现之后，重要的空气动力学优化已经被执行并被馈送到该项目。整个项目的空气动力阻力的时间发展如图8所示。对于1：1的比例油泥模型，发现小于0.30的阻力值。 这是由于间隙的影响不能在油泥模型中正确表示，并且最终车辆不能实现某些空气动力学要求。
图8 按时间顺序演变的阻力系数，Cd。
二.生产汽车
在下文中，还将针对新的Q5的生产车辆使用CFD和风洞分析最终的车辆形状。
计算考虑
与在开发阶段进行的计算相反，使用Spalart-Allmaras DDES模型而不是常规DES计算最终车辆，因为DDES不太容易出现所谓的“灰色地带问题”。 在DES中，RANS和LES之间的转换完全由网格定义。只有在墙壁上方的非常小的区域内，方程才能在RANS模式下求解。由于RANS层中的湍流粘度升高，相邻的LES区域受到湍流阻尼。如果边界层的很大一部分延伸到LES区域中，由于边界层的湍流水平衰减，这可能引起太早的分离。DDES（延迟DES）Spalart et al。试图根据计算的流量（而不仅仅是网格）扩大RANS层的大边界层的区域。后来跟随IDDES（改进的DDES），这基本上导致了RANS和LES之间更快的变化。 不幸的是，为了使y +值接近于1，IDDES需要更高的近壁网格分辨率。因此其正确的应用对于外部车辆空气动力学的工业应用是不可行的。 虽然DDES在一些情况下肯定可以改善灰色区域问题，但是它并不能解决这个问题，因为用来保护边界层免受LES内容影响的函数fd并不是独立的。特别是，如果边界层厚度δ与DES长度尺度Δmax相比变得太大，则倾向于崩溃。作为一个经验法则，在当前的OpenFOAM实现中，对于正确的屏蔽，比率Δmax/δ应该保持大于0.3。 但是，在具有自动网格生成功能的工业测试案例中，这个比例难以保证。
Ashton等人对25°倾斜角的Ahmed body进行了非常详细的分析。他将实验数据与基于多种不同湍流模型的URANS，DDES和嵌入式DDES计算进行了比较。 只有嵌入DDES，通过人为地引入临界区域的湍流波动，才有可能正确预测沿倾斜方向的流动。 不幸的是，嵌入式DDES对于工业中的车辆开发是不够的，因为这里可能的分离区域是不可预知的。 由于这些原因，DDES被认为代表了这个测试案例的最佳折衷，以减少灰色地带的影响。
三.空气动力学措施
新款奥迪Q5采用了大量的空气动力学减阻措施。它们都是前Q5的新产品，代表了空气动力学的改进。然而，有一个例外，因为前身Q5的侧面气帘在空气动力学方面已经具有相对的质量。所有措施的概述如图9所示。所选措施的性能可从表2推导出来。这里，基础配置的气动阻力和升力与其他配置进行比较。重要的是要注意，“基本配置”总是包括一个封闭的主动格栅快门和空气动力学优化的“aero wheel”。除了奥迪全尺寸风洞试验数据外，还展示了CFD结果。通常包括一个封闭的主动进气格栅和空气动力学优化“aero轮”。除了奥迪全尺度风洞实验数据之外，也显示CFD结果。
图9 最终奥迪Q5的减阻措施:主动进气格栅快门(1)，侧气帘(2)，车轮(3)，后视镜(4)，d -柱分离边缘(5)尾灯扰流板(6)、隧道盖(7)、后盖(8)、后轴盖(9)
图10 对应于配置7a，7b和7c的从左到右的三个引擎隧道盖的变型
表2 基于风洞(WT)的减阻措施和CFD。配置数据对应图9
阻力的一般趋势
对于新的Q5，来自CFD的预测总阻力与风洞测量的差异仅为5个，这意味着非常好的一致性，如表2所示。然而，从过去的经验来看，对于大多数车辆形状，选择的CFD模型。在总阻力中大概在±10counts内是准确的。这个误差范围的原因是由于建模中的一些不确定性。
上面已经提到了模拟旋转车轮的困难，但是湍流结构的表示也是一个非常具有挑战性的任务。目前的计算机资源不能完全解决整个汽车的所有湍流结构 因此需要应用湍流模型，特别是在过渡，近壁湍流表示，涡旋相互作用和边界层分离方面存在不准确性。因此，总值的惊人的一致性当然也可以归因于一些错误抵消。
根据潜在的物理机制，可以容易地在2到3个counts内预测由于单个测量引起的阻力增益。同样在这种情况下，对于大多数措施，可以找到风洞实验和CFD之间的非常好的协同。
风力测量与升力的CFD之间的一致性不如阻力测量。在这里，最明显的差异是后桥盖（9号），后升力偏差30counts。这些部件的绝对后部升力的影响非常大，并且主要取决于轴罩后缘处的流动分离。如“灰色地带问题”所预期的那样，早期脱离将会对后部升力产生较小的影响，但这种影响超过了CFD的预测。因此，网格分离不太可能是原因。由于在风洞测量过程中底部流动很难评估，所以没有详细确定正确的流动拓扑，并且与CFD的比较是非常困难的。因此，后升力值的这种差异的原因仍然是未知的。奥迪的其他车型也观测到与阻力（绝对值和德尔塔值）相比，升力预测更高的不准确性，并且存在更大的不确定性的总体趋势。最新研究表明升力预测受湍流分辨率，近壁湍流模型以及旋转轮的正确表示影响很大 然而，由于Q5是旅行车类型，达到升力目标比阻力优化难以挑战。因此，在下文中，焦点将只在阻力方面。
主动进气格栅
2.0 TFSI发动机配置的一个特色是具有用于上部进气口（配置1）的主动式格栅风门的设备。其6个counts的空气动力学性能使得可以达到Cd = 0.30的最终阻力值。为了最大限度地为客户带来利益（在燃料消耗方面），NEDC和WLTP的收盘率达到了100％。只有陡峭的爬坡和非常高的速度，格栅快门需要打开。相比之下，2.0 TDI发动机达到Cd = 0.30没有主动格栅快门，因为更好的发动机舱和底部流动。由于AdBlue水箱，它有更大的隧道盖和更高效的扩散器。图10显示了三种可用的隧道盖。
气帘
如上所述，低气动阻力的重要要求是不增加阻力的侧面气帘。这显然已经实现了，因为光滑的气帘（conf.2）没有进一步的减阻潜力。在图11中显示了气帘周围的流场 即使侧面气帘不会像图5中的1：1比例模型那样触发大的分离，与完美平滑的配置相比，气流偏离汽车更远。特别是，前轮周围的流动已经改变。但是，阻力不受影响。在侧面气帘的优化过程中，已经有大量的步骤来找到这个最终的气帘设计。气帘外部区域已经很小的变化可能导致分离。这强调了样式（最大3D功能）和样式之间的最佳折衷。
图11 原始侧气帘（左）和完美光滑的侧气帘（右）的计算速度大小。 （蓝色到红色：0-40m / s）
车轮和轮胎
在新款奥迪Q5的开发过程中，轮圈设计在空气动力学上得到了改善。与前代车辆的最佳轮辋相比，新的“空气轮辋”导致3个counts减阻，对于完全密封的轮辋，还可以有2个counts的降低。与新开发的轮胎相结合，总轮的阻力值减少了另外2个counts，总阻力提高了5个counts。尽管这种减阻是最终阻力值为0.30的关键，但仍有许多进一步的轮辋和轮胎允许相对较低的阻力值。表3列出了最好的车轮概要。
表3 最好的奥迪Q5车轮的气动性能与最好的“aero wheel”相比
令人惊讶的是20英寸的option wheel显示的阻力性能几乎与17英寸的aero wheel相当。20“车轮的低阻力值的原因是多方面的。首先，后部升力的变化导致诱导阻力的大大降低。其次，Continental Sport Contact 5 tire轮胎有非常积极的空气动力学质量。它具有所有适用于低阻力值的特性，例如小胎面，光滑的轮胎侧面或无尖锐的边缘。在这种情况下，重要的是要注意两个轮胎具有大致相同的轮胎宽度。 20“轮胎的轮胎尺寸中的”255“而不是”235“的数字仅指示与地面的更宽的接触表面，而17”的轮胎具有更圆的气球形状。
后视镜
新Q5的一个新功能是它与奥迪Q7共享的后视镜。过去它被安装在窗户玻璃前，现在被安装在护栏上。由于视角不同，所以可以减小镜子的尺寸，这与视野相同的约束条件有关。此外，镜子远离窗户移动。除了气动声学的优点之外，这些边界条件也导致阻力的减小。对比前代车辆的后视镜，新的只增加12counts。 因此，可以实现8次counts的阻力增益。 风洞实验和CFD对侧视镜的阻力影响之间的印证是很好的（conf.4）
d -柱和尾灯扰流板的分离边缘
消费者直接看到的另外两个空气动力学措施是D柱（conf.5）和尾灯光扰流板（conf.6）的分离边缘，导致9个counts的总阻力减少。这些措施在车辆空气动力学领域已经变得非常普遍，不会详细讨论。
隧道盖
车辆底部减阻的一个关键要素是隧道盖（conf.7），如上面在第一个1：1比例的油泥模型的章节中提到的那样。2.0 TDI发动机可以实现最大的隧道覆盖范围，从而减少6个counts。这个覆盖物的形状与图6中1：1比例油泥模型所示的部分几乎相同。由于排气系统第一个消声器向下游移动得更加流畅。与原来的排气系统相比，这样也可以增加冷却空气的质量流量，因为隧道内堵塞较少。由于温度的限制，2.0 TFSI和V6发动机配备了较小的盖子，在低速爬坡期间允许更多的对流换热。因此，与2.0 TDI发动机的隧道罩相比，它们的阻力性能更小。
后盖和后轴盖
从油箱到后端保险杠的后部底部流动的优化是新Q5空气动力学发展中最具挑战性的部分。后桥延伸到主流中。在道路条件下，后端消声器在位置上显着变化，并且由于工艺限制而不包含空气动力学理想的外形。此外，安装附加部件的可能性很小，这些附加部件可以引导流体流过后部底部。尽管如此，还是找到了一种解决方案，将后部底盘盖安装在后轴上，从而减少了2个counts（配置8）。后桥被空气动力学优化的塑料盾牌覆盖，减少了5个counts的总体阻力（配置9）。这两个部分，后盖和后轴盖，也用于碎石保护。
冷却气流阻力
新款奥迪Q5的特点是冷却空气阻力非常低。特别是，2.0 TDI显示冷却空气阻力值只有4个counts。在这里，堵住上部进气口可减少12个counts的阻力，但也阻止下部进气口再次增加8个counts的阻力。这种趋势是非常罕见的，因为通常如果进气口被一点一点地密封，最后的区域有助于最大的减阻，因为分段密封会增加前端压力，从而增加进气口每单位面积的冷却空气质量流量。这就是为什么空气泄漏对格栅快门系统如此重要的原因。
奥迪Q5在冷却空气阻力方面的不寻常行为的原因有三个：
•基本配置中非常有效的冷却空气引导
•如果冷却空气被阻塞，增加诱导阻力
•如果冷却空气被堵塞，则表现为次优气动性能
基本配置中的冷却气流
2.0 TDI发动机高效冷却空气导向的关键要素之一是大型隧道盖。 在图12中，显示了y = 0平面中的冷却气流。 可以观察到冷却空气和周围空气之间的很少的相互作用，并且冷却空气似乎几乎水平地按照最小冷却空气阻力的要求离开隧道。 在图13中，平均速度的z分量显示在-3至3m / s的范围内，用于基本配置，并且没有隧道覆盖。可以观察到，如果应用隧道盖，则z-速度显着降低。 这强调隧道盖导致冷却空气与隧道区外部流动的垂直相互作用降低。
图12 在2.0 TDI发动机（蓝色到红色：0-40 m / s）的情况下，流线在y = 0时的速度大小
图13 没有隧道盖（上）和隧道盖（下）（从蓝到红：-3到3米/秒）的y = 0平面中的Z-速度分量
后部升力对冷却空气阻力的影响
与2.0 TFSI不同，2.0 TDI发动机在C lr = 0.020附近显示正向后升力值。 较高的后部升力是由于不同的底部，特别是在柴油发动机配备AdBlue油箱的汽车尾部附近。 因此，2.0 TDI已经非常接近最小感应阻力的最佳后升力。 如果冷却被阻塞，则后部升力增加大约80 counts，导致后部升力值远远超出最佳值，因此升高诱导阻力。
没有发动机冷却的气动性能
奥迪Q5在空气动力学方面进行了优化，适用于道路状况，当然还有冷却空气。 因此，如果整体车辆形状对于冲切冷却的构造显示一些缺点，则不会感到惊讶。 由于在这种情况下需要绕过前部的较高的空气量，近壁速度增加导致边界层中较高的动能，因此改善了前部的附接。 从侧面看，这种效应是由缺乏冷却空气来实现的，冷却空气在底部结构中可以通过轮罩离开，并使外部流动远离汽车。 尽管在汽车前部有更好的附着，但在汽车的后部可以观察到早期的分离，如图14所示。这种早期分离的确切原因很难识别。一方面，由于不同的底部流动拓扑结构，可以在车辆后部以不同的压力分布来发现。 另一方面，这也可能是由于前部更紧密的连接导致在后轮附近更下游的位置较不理想的流动的直接结果。 在风洞分析后显示，在基本配置中有一些措施是中立的，但是如果冷却是空白的话，可以减少至少6个counts。 因此，低冷却空气阻力的很大一部分可以用冲切冷却的次优气动性能来解释。 如果Q5对于冲切冷却也进行了优化，则冷却空气阻力将增加，而冲切冷却的绝对阻力值将减少相同的量。 因此，具有冷却的基本配置将不会发生变化。
图14 在z = 0.2m处的截平面速度幅度色彩表示（白色至红色：0-40m / s），对于基础前部（左上），基础后部（左下），消隐冷却前部（右上） 消隐冷却后部（右下）。
该分析表明，通过冷却空气阻力对车辆进行分类可能会产生误导，因为低冷却空气阻力值不限于具有非常有效的冷却空气引导的车辆，而是也可能对消隐冷却表现诱导阻力效应或次优阻力性能。
侧风稳定
为了判断侧风稳定性，将在偏航角上分析侧力系数C s和横摆力矩系 数C n。 特别是它们在0°时的梯度经常被用来量化空气动力学侧风响应，其中低值可以提高稳定性，高值可以导致更灵敏的响应。 由于这些梯度的影响对于横摆力矩来说较强，所以主要目标通常是减小横摆力矩响应。
图15 偏航角度上的侧力系数C s。
在图15中，C s显示为偏航角的函数。 它具有线性趋势，每度0.041的梯度。 新型Q5及其前身的C s在偏航上的演变是相同的。 类似行为的原因是由于车辆尺寸也几乎相同的事实。 最近，Howell等人表示，侧向力系数强烈支配车辆的尺寸，空气动力学措施是不太可能改变侧面力量。 基于细长翼理论，导出了一个简单的解析表达式，能够预测大量乘用车的侧力系数，作为偏航的函数。 对于属于所谓的“2箱”型的SUV，该表达式仅仅是车辆长度，高度和空气动力学横截面的函数。
于新Q5的尺寸，这个分析函数也被包含在图15中。与测量数据的良好一致支持了Howell的理论。
对于横摆力矩，在0°时dC n/dα=0.007的梯度也几乎呈线性趋势。 对于这种SUV来说，这个数值是相当普遍的，在Q5前辈中也是如此。
现实世界的条件
乘用车的阻力值通常被报告为静止驾驶。 同样，在静止空气中也执行用于确定CO 2排放的滑行测量。 结果，忽略了风，阵风和湍流的影响。 此外，已经表明包含这种效应通常导致有效阻力的增加，并因此导致考虑的车辆的CO 2排放增加。 然而，在空气动力学发展过程中，侧风效应和不稳定波动的考虑也是不明显的。
风平均阻力
具有与行驶方向垂直的分量的风导致有效偏航角度的变化。 由于车辆阻力是偏航角的函数，这导致阻力改变。 此外，驱动方向上的风分量导致了空气对汽车速度的变化，因此也导致了阻力。 随着车速的增加，偏航角的变化和空气对车速的变化也随之减小，风对风阻的影响随速度的增加而减小。 温莎等分析了英国平均每小时110公里的侧风对大量车辆的影响。 应用三种方法计算风速平均阻力，详细说明了SAE，TRRL和MIRA方法。 根据作者的MIRA方法是最全面的方法，应该给更准确的结果。对于这种方法，在29款SUV和22款轿车中，风平均阻力的考虑导致有效阻力增加了0到18个数量级。 已经表明，阻力增加仅仅是偏航角对阻力的依赖性的函数。 虽然平坦的阻力在偏航轮廓导致一个小的增加，陡峭的配置文件导致更大的增加，因为在这里，偏航已经很小的变化导致显着上升的阻力。在这种情况下，重要的是要注意由于风的小偏航角的可能性比大偏航角的可能性大得多。 对于MIRA方法，使用110kph的车速，小于5°的偏航角度加权超过80％。 对于140kph的车速，小于5°的偏航角度甚至超过90％。 因此，偏航角小于5°的阻力响应应该是焦点。
对于新的奥迪Q5，由于风的阻力增加已经根据MIRA方法计算了多种配置，以便更好地理解真实世界有风条件对于空气动力学发展过程的相关性。结果如表4所示，在110公里时与英国标准值进行比较，在奥迪标准时速140公里处进行测试。而对于110公里的最终车辆来说，阻力的增加是14个counts，在140kph到10个counts的影响显着降低，反映风速对于较高速度的重要性降低。对于最大车速，阻力的增加甚至低于4个counts。此外，在整个项目中，包括风力阻力增加在内，都没有发生重大变化，甚至包括1：4模型规模的第一批Q5型号。这是由于为了获得风平均阻力增加的相关变化，特别是对于小于5°的偏航角，对于偏航轮廓形状的阻力的重要变化是必要的。不幸的是，常规的空气动力学措施显示在这个偏航范围内改变轮廓形状的可能性非常小。相反，偏航廓线上的阻力本质上可以通过在气动优化过程开始之前定义的车辆尺寸来修改。
表4.根据MIRA方法对新Q5的不同车辆配置的阻力增加：C dW -C d
从表4可以看出，如果没有隧道罩，风对阻力的影响会减少1个counts。但是，由于隧道的覆盖导致在regular drag 上6个counts的减少，所以疏忽会起反作用。同样，D柱上的分离边缘极端延伸10厘米（这与造型要求不兼容）将增加1个count的影响，但总的风平均阻力会减少，因为这种措施减少了规则的阻力2counts。已经分析了许多进一步的措施，但没有发现风平均阻力减少而常规阻力保持不变或上升的情况。因此，如果包括风平均阻力，这些措施都不会有不同的评估。因此，对于Q5而言，在空气动力学发展过程中似乎没有必要考虑风平均阻力，因为它主要导致大多数空气动力学措施的阻力增加几乎不变。只有在最初确定了基本形状的基础上，在项目结束时，风阻平均值的确定才是合理的，才能获得更加符合实际的二氧化碳排放预测。为了支持这个理论，对包括大量车辆形状的风平均阻力的详细研究正在进行研究。
湍流的影响
与风平均阻力类似，由于湍流引起的风速和风向的不稳定变化可能导 致总阻力的显着增加。导致阻力增加的机制与风平均阻力所确定的机制非常相似。同样，有效的偏航角和所产生的空气对车速的变化也是短暂的。 Howell 分析了这种在有风环境中的不稳定效应，假定抛物线阻力在偏航轮廓和各向同性湍流上具有长度尺度和湍流强度的光谱分布函数。结合MIRA方法，他考虑了每个偏航角度的不稳定性，从而导致整体风和非稳态平均阻力值。与常规风速平均阻力相比，不稳定风速的影响随着车速的增加而减小。此外，对轮廓形状的依赖性随着速度的显着降低而在高速下不留空气动力学优化的空间。因此，为了考虑这种不稳定效应，也可以得出与风平均阻力相似的结论。除了车辆尺寸的定义和车辆项目的结束之外，似乎没有必要将其包括在空气动力学开发过程中。
除了风速变化之外，由于湍流动能，长度尺度或结构的变化，不稳定还会影响层流到湍流的转变。 特别地，侧视镜上的过渡行为可以对取决于镜子形状的阻力具有显着的影响。 然而，目前的CFD工具仍然无法可靠地预测整车的过渡。 此外，尽管取得了一些进展，但对风洞道路湍流的模拟仍然存在一些悬而未决的问题。 因此，对于新的Q5，尚未分析过渡对于阻力的不稳定影响。
四.结论
展示了新款奥迪Q5的气动优化过程。 在第一次评估设计的C d = 0.36时，达到了0.30的最佳阻力值。 为了达到这个雄心勃勃的价值，必须有很多改进。 其中包括优化设计形状，车身底部，车轮甚至冷却空气引导。 最后的最好的阻力值不仅仅是单一的最好的C型车辆配置，而是大多数装有“aero wheel”的四缸车辆，即使在LDT要求的SUV离地间隙中也是如此。 许多其他可选轮子提供相当低的阻力值。
新款奥迪Q5的空气动力学发展得到了大量的风洞实验和CFD计算的支持。 虽然标准CFD方法有助于了解当前的流量，但最先进的伴随方法有助于确定有空气动力学优化潜力的区域。 后者导致空气动力学优化过程的显着加速，特别是在支持1：4油泥模型的风洞试验的早期设计阶段。 发现风洞实验和CFD预测之间的协议对于大多数措施来说是非常好的。
在2.0 TFSI发动机中，上部进气口采用主动式格栅快门，从而实现了重要的减阻效果。 由于较低的进气口为道路条件下的大部分提供了足够的冷却空气，因此在大多数标准情况下，主动式格栅风门将保持关闭状态，从而最大限度地为客户带来收益 特别是在NEDC和WLTP中，收盘率达到了100％。
新款奥迪Q5的一个特色是一些发动机的冷却空气阻力非常低。 其基本机制已被解释，并指出了这一机制的重要性。 已经证明，通过冷却空气阻力分类车辆可能是误导性的。
奥迪Q5在不同设计阶段的大量配置下，风量对阻力的影响已经量化，对于所有情况，在140kph下阻力增加了大约10个counts。 得出的结论是，对于Q5而言，常规的减阻措施几乎没有什么潜力可以在不增加总阻力的情况下显着地减小横摆剖面的阻力。 因为阻力偏航行为强烈地依赖于项目一开始定义的基本形状，所以得出的结论是风平均阻力的考虑可能仅限于空气动力发展的开始和结束。 由于类似的机制，由于不稳定的风变化而改变了阻力，所以建议同样处理这种作用。
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