丰田汽车运动风隧道有助于汽车工程师使用其内置粒子图像速度（PIV）系统设计更快的高性能汽车。
在德国的丰田赛车大会上，工程师们利用带有复杂的内置PIV系统的风洞来帮助设计更快的高性能汽车。
图片来源:丰田和Tecplot
工程师Frank Michaux是德国科隆丰田赛车的CFD/PIV研究员，他利用分析技术帮助公司实现车辆的最佳性能——从纳斯卡赛车、跑车、F1和其他比赛到为高速公路使用而精心打造的车型。Michaux的团队维护和操作两个最先进的汽车风洞，配备内置PIV系统。
从这些系统中获得的复杂数据必须快速、准确地解释和显示。丰田Motorsport通过将PIV结果与Tecplot软件测量和渲染的CFD模拟相关联，保持了其获胜优势。
PIV是一种光学流动可视化方法，用于获得流体的速度测量和相关特性。但直到最近，这项技术才成为工程师们实用的设计工具，这主要是因为电脑和数码相机的性能不断提高，成本不断降低。
“今天的许多赛车都是基于现有的商用汽车，”Michaux说。“如果研究人员能够找到一种方法来减少赛车的阻力，那么可以合理地假设，这一信息也可能适用于未来的普通公路汽车。”
赛车游戏中的优化与其他游戏一样。这是一个持续的过程。汽车中的每一个部件或机械调整——无论多么微小——都会影响整个机器的流量、力或阻力。由于优化是持续的和渐进的，工程师编译和分析数据，然后将其应用到当前项目的速度变得至关重要。即使是几天的延迟也意味着成功集成和失败的区别。
在粒子图像测速(PIV)测试中，丰田赛车工程师将风洞填满一层或多层雾，关闭照明，向模型发射高功率激光照亮流场，创建一个2D平面。与此同时，放置在与飞机成90度角的摄像机捕捉图像。这个过程以非常小的间隔(10-20 μs)重复，允许工程师比较图像并测量流场的方向和速度。
图片来源:丰田和Tecplot
在PIV的出现之前，工程师创建了简单的车型模型，然后在模型表面进行了流动。这效率低效，因为它们只能看到表面的流动。它们没有生产2D平面或准确地观察和记录车轮的临界尾部的手段。
为了弥补这些缺陷，工程师们使用了一些特殊的技术，比如在风洞中放置一个烟雾探测器，以便更好地“看到”空气流动。但这些方法并没有达到他们的目的:为感兴趣的区域捕获准确的流量数据。
在2009年的f1赛季中，工程师们想要研究车辆前轮后的尾流——这是影响整辆车性能的关键部分。
图片来源:丰田和Tecplot
“通过看烟雾，我们可以想象流动，但我们无法量化它。您只能根据流程的视觉方面对速度进行速度进行假设，“Michaux解释说。“这个行业的整个问题是如何在不引入可能妥协结果的流入的情况下对空气流定义空气流。使用PIV方法，您可以将数字附加到空气流量。“
PIV允许流场的可视化，几乎与风洞中出现的一样，而不影响工程师正在寻求测量的流场。丰田的PIV系统需要在隧道中填充与空气密度相同的雾或薄雾。当空气流过隧道时，构成雾的小颗粒就会漂浮起来，使得这种PIV方法在现有技术允许的情况下不具有侵入性。
在PIV测试中，工程师将摄像机置于他们想要研究的流场平面的90°角。然后，隧道里充满了雾，隧道里所有的灯都被关掉了。接下来，工程师用高功率激光照亮需要可视化的部分，创建一个2D平面。同时，以极快的间隔(通常是10到20毫秒)拍摄一系列两组照片。配备了这种超慢动作数字成像设备，工程师们可以很容易地测量流量和方向。
在2009年式一季，工程师希望研究车辆前轮后面的唤醒。这是流动的关键部分;如果它没有完全校准，整个车辆的性能可能会受到严重损害。MotorsPort团队考虑了添加或修改各种前端部件的选项，添加鼻下转动叶片，或修改前翼以创造或影响液体。目标是将流量从汽车的鼻子推出，从而尽可能地迫使汽车的尾迹。
在收集了PIV测量的前胎“分离点”的原始数据后，工程师们使用Tecplot软件对数据进行后处理，这使得他们能够看到和测量分离点的确切位置。每个丰田的PIV测量数据集由300个数据集组成，每个数据集包含两张相隔10-20µs的图像。最终结果是一个完整的二维向量场。工程师们随后绘制了基于300个数据集平均值的速度大小或涡度矢量。将相应的CFD结果导入Tecplot软件。工程师们比较了PIV和CFD数据集，以确定他们的CFD方法是否在公差范围内。
激光照亮汽车前轮周围的流场，以在丰田摩托车处采取粒子图像PIV测量。
图片来源:丰田和Tecplot
在前轮胎上的分离点的情况下，初始测试表明，分离点已经很晚，从轮胎上迟到了。工程师根据这些观察改变了CFD方法，将新结果导入其Tecplot软件，并将其与PIV结果进行比较以评估其进度。重复该过程直到它们到达一个在将分离点放置在轮胎上的最佳位置的设计中。这种CFD / PIV分析方法有助于工程师在令人惊讶的短时间内尽可能准确地获得真实世界的仿真。
Tecplot.
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