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Stephane Guilain，技术人员。PWT 空气动力学和发动机空气填充方面的专家 DEA-MA – 高级工程，雷诺和 Donavan Dieu，高级咨询工程师，Cadence CFD 服务和咨询
随着全球城市污染的加剧，立法者要求汽车制造商将尽可能清洁和高效的系统投放市场，无论驾驶方式或条件如何，从交通拥堵到高负荷山区旅行以及炎热或寒冷的天气。虽然电动汽车和氢动力汽车等替代解决方案正在兴起，但热力发动机在当今的交通组合中仍然非常重要，为了降低二氧化碳水平，必须显着限制所有这些实际使用条件下的燃料消耗.
为了实现这些目标，汽车的所有消耗部件都经过仔细分析，试图通过设计改进最大限度地减少损失，同时考虑到固有的负面影响，例如压缩机的冷凝问题。正是在这个框架内，雷诺求助于 Cadence 的 CFD 服务和咨询部门，该部门以其在多物理场设计和分析方面的顶级专业知识而闻名。第一项研究的重点是通过 CFD 分析评估低温废气再循环 (LT-EGR) 对其涡轮压缩机效率的影响。在研究结束时，雷诺使用专用软件进行了冷凝分析。当环境温度较低时会发生冷凝，从长远来看，会损坏叶片并产生结冰问题。
研究了 LT-EGR 喷射的 5 个几何参数对压气机叶轮效率的影响：
EGR 几何图形是使用Fidelity Automesh中包含的 IGG 块结构化网格生成器通过脚本生成的。该脚本会自动为每组新的五个参数生成一个新的几何图形。进气管和压气机叶轮由雷诺提供，在仿真过程中保持不变。
在数值方面，车轮的网格由使用 Fidelity Automesh 的自动结构化网格生成器创建的高保真网格组成。只需要对车轮的一个周期性通道进行网格划分。对于进气管和 EGR，使用 Fidelity Hexpress 生成自动非结构化网格，该网格也包含在 Automesh 中。进气管和 EGR 的网格化过程使用专用脚本自动进行，无论 EGR 的位置如何，都能确保高质量的网格。然后，重新组装两个网格。
Fidelity Automesh 中的 IGG 脚本生成的各种 EGR 几何结构示例
Fidelity Flow中创新的非线性谐波 (NLH) 方法用于分析由进气管和叶轮内的 EGR 产生的流动畸变。这种方法解决了频域中的流动扰动，与最先进的时间推进模型相比，能够以显着降低的计算成本获得高精度的数值结果。它允许将进气管内产生的 360° 流动变形传递到车轮中，直接影响其空气动力学性能。
对于模拟设置，流体被视为空气作为理想气体，并使用以下边界条件：
第一个解决方案开始时使用每个域的常量值。
DoE（实验设计）是使用Fidelity Optimization 及其 Minamo 模块生成的。使用“拉丁化质心 Voronoi 镶嵌法”随机生成了总共 26 个元素。结果分析表明，无论是远离车轮的 EGR 还是小半径的 EGR，都可以获得更高的车轮效率。进一步的流量分析表明，最佳配置表明主要流量和来自 EGR 的流量之间存在重要的混合，从而减少压缩机叶轮入口处的变形。
基于 Minamo 模块，可以运行深度数据库分析以了解自由参数之间的影响和关系及其对性能的影响。下面的“ANOVA”图显示了所考虑目标的自由参数的全局敏感性。
6 个自由参数的方差分析图
基线与最佳效率设计的比较
“自组织地图”还可以将多维数据投影到二维图上。基于一个目标，工程师可以很容易地检查可用的自由参数是否对目标有（或没有）相同的影响。下面提供了一个免费参数和给定目标的示例。目标的最高值（绿色矩形）对应于“L”的高值和“GAMMA”的低值。
自组织图显示自由参数与最终目标之间的相关性
雷诺根据 Cadence CFD 结果进行的凝结分析表明，提高车轮效率和凝结问题会导致选择相反的自由参数值。换句话说，如果我们想要提高车轮效率，我们不可避免地也会增加结露现象。
下图显示了 EGR 的两个最重要的几何参数（到压缩机平面的距离和 EGR 喷射直径）对效率损失和冷凝指数的影响。气泡的大小与损失和冷凝水平成正比。从左图可以看出，对于 EGR 到压缩机平面的较大距离和 EGR 的小半径，损失最小。然而，该区域对应于最差的凝结指数。必须在最佳效率和低冷凝指数之间做出折衷，因为这两个目标是对立的。
下一步将以耦合方式考虑 CFD（空气动力学现象）和冷凝方面进行优化。
两个主要目标之间的对抗行为
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