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优化F1制动冷却管道的设计

经过埃文灵便的|2012年4月17日

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如果你要为CFD软件选择一个具有挑战性的用例,那么没有比f1赛车更好的了。这是一款高风险的游戏,拥有快速的开发周期,以及更快速的失败反馈。赛季中每两周,F1车队就会对他们的工程技术进行一次实际检查。

作为一个实际问题,F1团队并不完全信任CFD。如果他们想赢得胜利。他们使用CFD作为优化他们在犯下原型和风线路测试的资金之前优化其空气动力学设计的工具。CFD是一种力乘法器,允许它们以较低的成本更快地获得最佳解决方案。

最好的情况是,F1的空气动力学家能够取一个CAD模型,将其网格划分,进行CFD分析,通过后处理程序查看结果,修改CAD模型,然后在必要时重复,直到得到一个好的解决方案。当然,这并不是最好的方法:这个过程会花费太长时间。

formula-1-brake-cooling-duct

配方1制动器冷却管道,显示基线设计(灰色),最大冷却(蓝色),最小拖动(红色)和最佳折衷(绿色。)

例如,考虑用于F1汽车的制动冷却管道的优化。博士们在斯坦福州的博士候选人以及他的共同作者,最近看了这个问题。*他的总体目标是在存在不确定性的情况下改善制动管设计,并确定最大化制动器之间的权衡冷却,最小化拖动。

Axerio-Cilies发现,在所有考虑的不确定性区域中,轮胎偏航角、湍流强度和接触斑宽度是最显著的。他发现,刹车管道的配置可以提供最大的冷却或最小的阻力,以及在这两者之间提供良好的平衡,性能略好于基准设计。

最有趣的是axerio - ciliies是如何得到他的结果的。他从丰田f1提供给他的CAD几何开始。基线CAD清理,使模型“水密”,大约需要1周。创建一个3000万个细胞的模型需要大约3个月的时间。使用ANSYS Fluent求解器在300个处理器上运行,运行基线分析大约需要1天。

pareto-distribution-cfd-analyses-2

帕累托分布,显示CFD的结果分析了F1制动冷却管道的许多变型。

然后,axerio - ciliies进行了数千次分析,以了解变性和刹车管道的几何形状。如果使用蛮力方法,这应该需要1250年的时间来进行5000次分析(这个数字在Axerio-Cilies撰写的一篇学术论文中引用),包括重新划分网格和分析。当然,它没有。

回过头来看看axerio - ciliies经历的过程,我们可能会说,CAD的清理和啮合都不应该花那么长的时间。有许多商业工具可以在相对较短的时间内修复CAD数据,为网格划分做准备。甚至可能有一些工具可以自动(无需人工干预)创建高质量的CFD网格,而不会出现偏斜度、纵横比、翘曲或体积问题。但是,不可能有任何CFD求解器能够将Fluent的性能提高到在合理的时间内完成如此多的分析运行所需的程度。即使CAD模型清理和重新划分网格不是一个因素,在这个3000万单元的模型上使用300个处理器进行5000次分析仍然需要13年以上的时间。

将解决方案时间减少到可接受数量的关键是不需要重做不需要重做的东西。而不是修改CAD模型并重新啮合,而且来自最佳解决方案的网格变形工具,而不是修改CAD模型和重新啮合。

Optimal-Solutions-Sculptor

最佳解决方案雕刻器允许使用控制点的矩阵任意变形网格。

雕塑家从基线网格开始,而且,使用拉丁超级采样(统计方法),在几分钟内创建了大量的变种网格。在每个变型网格中,只有相对少量的细胞变形。大多数细胞不变。结果是分析时间大量减少 - 从1天,每次运行约2小时。使用云计算,Axerio-Cilies能够在每周几周内运行数千分析。

这里的课程非常明显:如果您能够运行更多的分析,您可以获得良好解决方案的机会。If you can cut CAD model modification and re-meshing time to zero, and reduce analysis time by a factor of 12 (as Axerio-Cilies was able to), you’re going to be able to run a lot more analyses in the time you have. If you happen to be in the Formula 1 game, that could make a big impact on your ability to win on race day.

最佳解决方案
http://gosculptor.com.

有限元分析软件
www.ansys.com

*这项研究来自John Axerio-Cilies的博士论文。他的合著者包括Giovanni Petrone, University of Naples, Michael Emory, Stanford, Vijay Sellappan, Enginsoft Americas,和Dr. Gianluca Iaccarino, Stanford(顾问)。在最佳解决方案网站,可以找到一个记录的网络研讨会,描述这个研究gosculptor.com。


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标记:ansys.

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