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汽車的空氣動力學性能對燃油經濟性、高速穩(wěn)定性、駕乘安全性和舒適性有直接影響。在設計階段，一般采用cfd虛擬仿真技術進行風險評估和改進優(yōu)化；在驗證階段，則使用樣車試驗方法進行性能確認。隨著市場競爭的加劇，車輛成本和開發(fā)費用進一步受到限制，而性能要求卻越來越高。因此，在空氣動力學性能虛擬開發(fā)過程中，需要更低成本、更高效率、更高穩(wěn)健性的cfd仿真方法。

為提高cfd仿真精度，需要高保真度的網格邊界和高分辨率的數(shù)值算法。但這將導致計算規(guī)模急劇增加。傳統(tǒng)的有限體積方法和增加cpu并行核數(shù)的方法具有一定局限性和高成本性。對此，格子玻爾茲曼方法(lbm)由于具有良好的計算穩(wěn)定性、高效并行加速性和易于處理的邊界條件，成為國際上近十年迅速發(fā)展的熱點算法之一。lbm算法中具有大量簡單的數(shù)字運算和較少的數(shù)據(jù)調用，使得數(shù)值計算能力獲得幾個數(shù)量級的加速效果。結合gpu在并行計算方面的獨有優(yōu)勢，lbm與gpu并行計算相結合的方法可以很好地解決上述難點問題。

(資料圖片)

本文將從ultrafluidx軟件中的lbm與gpu并行計算方法出發(fā)，分析評估其在空氣動力學性能開發(fā)中的幾個典型應用，并與風洞試驗結果進行比較，以驗證其仿真可靠性。

LBM

lbm（lattice boltzmann method）方法與傳統(tǒng)的有限差分、有限體積及有限元方法不同，它從微觀動力學角度出發(fā)，將連續(xù)介質看作大量位于格子節(jié)點上的離散流體質點粒子。在lbm方法中，粒子按照碰撞和遷移規(guī)則在格子上運動，通過對各格子流體質點運動特征的統(tǒng)計，獲得流體宏觀運動規(guī)律，即把宏觀物理量視作微觀統(tǒng)計平均的結果。這種方法的核心思想是構造簡化的玻爾茲曼動力學模型，使模型的宏觀行為與宏觀方程表現(xiàn)一致。相比于傳統(tǒng)連續(xù)介質假設導出的ns方程，lbm方法能夠更深刻地解釋流體的物理內涵，并可以捕捉更多的流場細節(jié)。

lbm模型與傳統(tǒng)cfd方法最顯著的區(qū)別在于前處理建模。在lbm模型中，輸入的面網格僅用于定義壁面邊界位置，而不參與實際計算。因此，三角形面網格的質量不再重要，面網格可以容許穿透和重疊，并且不需要嚴格封閉的面網格。這也意味著，在引入新的部件時，不需要縫合相鄰網格節(jié)點。相比之下，采用傳統(tǒng)cfd方法，一臺整車的cfd模型至少需要一個熟練工程師花費一個月的時間進行建模，并且需要對模型進行大量簡化。而采用lbm方法建模，則只需一周即可完成，而且?guī)缀鯚o需簡化模型，最大限度地保持模型的真實性。對于汽車空氣動力學設計來說，其需要面臨數(shù)百甚至上千次的設計變動，采用lbm模型不僅可以極大提高cfd仿真效率，還能因為高保真度的模型質量而獲得更高的仿真精度。

2 GPU高性能計算

ultraFluidX軟件基于GPU并行計算的LBM方法架構開發(fā)，其并行計算效率可以采用每秒百萬格子迭代次數(shù)（MillionLatticeUpdatesPerSecond，MLUPS）指標來評估。為了測試GPU的性能，采用不同型號和數(shù)量的NVIDIAP100和V100顯卡測試進行對比。圖5顯示單塊V100的峰值速度是上代產品P100的1.9倍。如圖6所示，當格子數(shù)量較少時，由于多GPU之間的數(shù)據(jù)通訊消耗較多資源，導致V100多GPU加速性能明顯折損，隨著格子數(shù)量增多，其加速性能變強。整車空氣動力學虛擬風洞模型格子數(shù)量一般超過1億，由圖6可知，1億多的格子數(shù)量在8GPU上會有比較理想的加速比。

3 應用及驗證分析

3.1 CFD對標應用分析

在項目開發(fā)前期，往往需要對對標車進行全面剖析，掌握其各性能的在項目開發(fā)前期，往往需要對對標車進行全面剖析，掌握其各性能的狀態(tài)，為車型開發(fā)提供參考。在氣動性能開發(fā)過程中，一般會選擇低風阻車型開展風洞試驗獲得各狀態(tài)下的氣動六分力指標，同時，也會基于CFD方法分析其低風阻流場機理。如圖7所示，某純電轎車兩個工況下的仿真精度達到99%，基本與風洞試驗一致；從Y0面速度分布可以看出其尾部渦流覆蓋區(qū)域小，上卷下洗氣流強度相當。

3.2 中央氣壩影響驗證分析

某自主品牌量產緊湊SUV車型中央氣壩高度對風阻影響較大，且該處流場分離劇烈，能否準確捕捉分離流是仿真精度高低的關鍵。選定3個方案進行研究，模型定義分別為：M1，無中央氣壩；M2，中央氣壩高40mm；M3，中央氣壩高60mm。

中央氣壩（AirDam）一般位于車輛前端，小腿保護板下方，如圖8所示。安裝氣壩一方面可有效阻擋底部高速氣流對前副車架等不平整部件的沖擊，從而減少氣動阻力；另一方面，還會影響流經車輛底部的氣流分布，繼而影響前輪升力；此外，還會影響機艙內外壓差，從而影響冷卻模塊風量。由于氣壩周圍流場非常復雜，采用傳統(tǒng)CFD方法難以準確獲得其氣動性能影響量，因此，本文采用ultraFluidX軟件對其效果進行分析驗證。

從圖中車身表面壓力系數(shù)Cp可以看出，中央氣壩不僅會避免下車底后部零部件受到氣流的直接沖擊，還會影響下車體氣流速度大小，繼而影響尾部壓力分布。如從圖可以看出，風阻系數(shù)仿真絕對誤差最大值6.3count，遠小于傳統(tǒng)CFD方法的10count，仿真值總體比試驗值高，中央氣壩影響量趨勢與試驗趨勢一致，且影響量與風洞試驗值非常接近，最大絕對誤差僅1.4count，該誤差值可覆蓋大部分改進方案影響量。

3.3 A柱影響驗證分析

A柱渦流不僅影響風噪還會影響氣動阻力，因此，在開發(fā)過程中往往以降低A柱渦流強度為目標。對A柱三種截面形狀進行仿真及試驗對比研究，如圖11所示，這三款A柱均會產生非常強的渦流，A2方案渦流強度最大，因而其風阻系數(shù)也最大。從圖12可以看出，仿真與試驗的最大絕對誤差為3count，且各方案影響量仿真趨勢與試驗一致，可以采用該軟件對其A柱或者造型其他細節(jié)方案進行優(yōu)化分析。

3.4 擾流板與擴散器匹配影響驗證分析

在SUV與MPV等方背車型的氣動開發(fā)過程中，由于其尾部渦流結構非常復雜，采用穩(wěn)態(tài)仿真方法一般難以準確捕捉其尾流特征，因此，一般采用瞬態(tài)仿真方法進行仿真分析，評估各方案的影響量，為方案決策提供支撐。本文選定7種擾流板及擴散器組合方案進行試驗仿真對比，研究其仿真的可靠性及各組合方案的流動機理，組合方案如表1所示。從圖13可以看出，C1方案與C4方案尾部靜壓分布比較接近，且兩個負壓中心相對呈平衡狀態(tài)，強度相當，而其余方案兩個負壓中心呈不平衡狀態(tài)，且強度差異較大。在無擾流板狀態(tài)下，擴散器最優(yōu)方案為擴散器1，在擴散器1的基礎上，擾流板1方案，即與頂棚下降趨勢一致的方案為最優(yōu)方案。從圖14可以看出，7個組合方案的仿真絕對值與試驗值非常接近，最大絕對誤差小于8count，且六個方案的影響量仿真趨勢與試驗非常一致，因而，利用該軟件獲得的尾部流場分布極具機理分析參考價值，可為方案尋優(yōu)提供工具支撐。