Оптимизация критически важных узлов с использованием Fluent Adjoint Solver

Аватар пользователя Kirill Pestov
0 246

Оптимизация изделий, которые должны вписываться в ограниченное пространство, может быть сложной задачей, даже для самого опытного конструктора. Рассмотрим систему ОВК (отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха) автомобиля, которая осуществляет подачу воздуха в кабину транспортного средства. Так как на сегодняшний день система кондиционирования воздуха считается стандартным оборудованием даже для автомобилей начального класса, то производителям необходимо учитывать все её геометрические особенности для правильной установки данной системы в ограниченном пространстве. К критически важным узлам относятся воздуховоды, которые располагаются под капотом автомобиля в условиях плотной компоновки двигателя, радиатора, аккумулятора, коробки передач и вспомогательных агрегатов. Но под капотом не так много места и это лишь одна из проблем.

Автомобильные конструкторы должны поместит ОВК-систему в ограниченное пространство, сохраняя или даже улучшая её производительность. Изображение предоставлено Beaudaniels.com

Помимо плотной компоновки, инженеры-конструкторы должны оптимизировать общий расход воздуха для того, чтобы ОВК-система соответствовала конкретным требованиям. Во-первых, в машину должно поступать достаточное количество воздуха. Во-вторых, поступающий воздушный поток, должен быть равномерным, чтобы пассажиры на задних сиденьях чувствовали себя комфортно. Кроме того, исходя из требований потребителей, производителей и контролирующих организаций, ОВК-система должна быть энергоэффективной. Проектно-расчетным группам необходимо в кратчайшие сроки разрабатывать высокопроизводительные изделия, на производство которых будет затрачено как можно меньше ресурсов. Другими словами, необходимо разработать систему, которая сработает с первого раза.

В результате инженеры должны разработать правильную геометрию воздуховода, чтобы вписаться в ограниченное пространство под капотом автомобиля и минимизировать падение давления для обеспечения надлежащего распределения потока. Кроме того, уменьшение перепада давления через воздуховод между входом и выходом может уменьшить потребление энергии, а повышение равномерности потока помогает обеспечивать циркуляцию воздуха по всему салону автомобиля.

Когда-то инженеры-конструкторы использовали трудоемкие методы проб и ошибок для оптимизации воздуховодов, геометрическая форма которых может быть чрезвычайно сложной и управляться сотнями параметров (или более). Естественно, рассмотреть их все физически невозможно. Как убедиться в том, что вы выбрали подходящие параметры? Даже если вы выбрали только один набор ключевых параметров, определяющих форму конструкции, вы все еще имеете очень большое количество вариантов конструкции для оценки производительности. Следовательно, такой подход не очень эффективен, поскольку проектная группа должна создать геометрию и сетку, выполнить множество тестов, проанализировать обратную связь, создать новую геометрию и сетку, затем сделать ещё большее количество тестов, и повторить цикл, чтобы найти оптимальное решение и, возможно, это решение не будет лучшим и, вероятно, продукт не удастся запустить в срок.

Когда заказчики, занимающиеся автомобильной тематикой, сказали ANSYS, что они устали угадывать геометрические параметры и перебирать сотни расчетных точек, разработчики решили создать систему моделирования, которая бы автоматизировала изучение динамики стесненных течений. Благодаря совместной работе Min Xu (разработчик программных продуктов ANSYS, в том числе модуля Adjoint Solver) и Chris Hill (ведущий специалист подразделения ANSYS по развитию продуктов вычислительной гидрогазодинамики) удалось разработать программный продукт, который использует технологию морфинга сеточной модели. Данная технология дает быстрое и конкретное представление о поиске идеальных решений для задач, в которых необходимо снизить перепад давления.

После преодоления ряда технических трудностей и удовлетворения всех требований заказчика, разработчики решили внедрить данную технологию повсеместно, так как у компании ANSYS была уверенность в том, что новая технология морфинга сетки может положительно повлиять на процесс проектирования во многих организациях и в ряде отраслей промышленности.

Решатель ANSYS Adjoint Solver позволяет автоматически осуществлять улучшение конструкции и изменять сеточную модель для обеспечения более оптимальной формы геометрии и повышения производительности изделия. Для того, что произвести оптимизацию необходиом импортировать STL-файл, определяющий реальное физическое пространство, в котором будет находится исследуемый объект. Данный файл вы можете легко создать в CAD-пакете, сеточном генераторе или другой системе проектирования. В Adjoint Solver после задания ограничивающего пространства можно определить какие области являются наиболее чувствительными к результатам, к которым вы стремитесь, а какие области не оказывают существенного воздействия на результаты расчета.

В нижнем примере, общий перепад давления вдоль выпускного коллектора минимизируется путем изменения геометрии коллектора, а также снижается неравномерность потока. Геометрия коллектора может изменяться в пределах сложной ограничивающей поверхности, которая определяется импортированной сеткой, в то время как входной и выходной участки зафиксированы. В данном случае, ANSYS Adjoint Solver снизил общий перепад давления вдоль коллектора между входным и выходным участками на 75% и повысил равномерность потока на выходной границе на 45% за 50 итераций.

Снижение общего перепада давления (левая вертикальная ось и квадратные маркеры) и изменение массового расхода на выходе (правая вертикальная ось и треугольные маркеры) в течении 50 итераций.

Геометрия коллектора и ограничивающая поверхность (прозрачно-зеленая)

Линии тока окрашены по давлению. Отсутствие зоны рециркуляции предполагает более эффективное перемещение потока.

В заключении хотелось бы сказать, что компания ПЛМ Урал приглашает вас на вебинар, посвящённый использованию модуля топологической оптимизации ANSYS Adjoint Solver, который пройдет 24 октября 2017 г. в 13:00 по МСК. Для регистрации на вебинаре необходимо перейти по ссылке. 

Подробнее о содержании вебинара вы можете прочитать в анонсе.

Как вы считаете, является ли технология Adjoint Solver перспективной? Может ли она заменить традиционный подход параметрической оптимизации?

Оригинальный текст статьи: http://www.ansys-blog.com/critical-components-adjoint-solver/

Добавить комментарий

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии