NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
28 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số 2 (69) 2020
Nghiên cứu tính toán hệ số cản khí động bằng Ansys Fluent
Research calculation of drag coefficients by Ansys Fluent
Đỗ Tiến Quyết, Nguyễn Đình Cương
Email: gvsd87@gmail.com
Trường Đại học Sao Đỏ
Ngày nhận bài: 8/3/2020
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 30/6/2020
Ngày chập nhận đĕng: 30/6/2020
Tóm tắt
Phần mềm Ansys Fluent được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu tính toán hệ số cả
5 trang |
Chia sẻ: huong20 | Ngày: 18/01/2022 | Lượt xem: 448 | Lượt tải: 0
Tóm tắt tài liệu Nghiên cứu tính toán hệ số cản khí động bằng Ansys Fluent, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
n khí động trên ô tô.
Độ chính xác của kết quả mô phỏng phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng lưới, mô hình dòng rối. Bài báo
này sẽ trình bày ảnh hưởng của các thông số trên đến tính toán hệ số cản khí động của xe khách cỡ lớn
bằng phần mềm Ansys Fluent.
Từ khoá: Hệ số cản khí động; chất lượng lưới; mô hình dòng rối; Ansys Fluent.
Abstract
Ansys Fluent software is widely used in the study of calculation of aerodynamic drag coefficient in the
vehicle. The accuracy of simulation results depends greatly on the quality of the mesh, the turbulence
model. This paper will present the effect of these parameters on the calculation of the aerodynamic drag
coefficient of the bus by Ansys Fluent software.
Keywords: Drag coefficient; quality of the mesh; turbulence model; Ansys Fluent.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Xe khách cỡ lớn đang được sử dụng phổ biến ở
Việt Nam để vận chuyển hành khách trên những
tuyến đường dài, trong đó xe khách lắp ráp trong
nước chiếm tỷ trọng cao [1]. Do có kích thước lớn,
loại ô tô này chịu lực cản khí động rất lớn, đặc biệt
là khi chuyển động trên đường quốc lộ hoặc đường
cao tốc với vận tốc cao. Theo lý thuyết, lực cản khí
động được xác định theo công thức:
Trong công thức trên, khối lượng riêng của không
khí r là thông số không thể thay đổi. Để giảm lực
cản, nếu giảm diện tích cản chính diện A thì không
gian sử dụng bị giảm, còn nếu giảm vận tốc V thì sẽ
làm giảm nĕng suất vận chuyển. Vì vậy, giải pháp
duy nhất để giảm lực cản không khí là tạo hình
dạng khí động học tối ưu để có được hệ số cản Cx nhỏ nhất.
Ansys Fluent là phần mềm tính toán động lực học
chất lỏng (Computational Fluid Dynamics - CFD) có
khả nĕng mô hình hóa một cách rộng rãi các đặc
tính vật lý cho mô hình dòng chảy chất lưu, rối, và
trao đổi nhiệt. Do đó phần mềm Ansys Fluent được
sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về khí động
của ô tô với yêu cầu độ chính xác cao [2]. Fluent
thực hiện mô phỏng và tính toán bằng phương
pháp thể tích hữu hạn dựa trên các phương trình
bảo toàn khối lượng, phương trình bảo toàn động
lượng và phương trình bảo toàn nĕng lượng. Để
thực hiện tính toán trong Fluent cần thực hiện các
trình tự sau:
- Xây dựng mô hình hình học;
- Xác định vùng không gian mô phỏng;
- Tạo lưới (rời rạc hóa vùng không gian tính toán);
- Lựa chọn mô hình dòng rối;
- Thiết lập thuật giải;
- Chạy chương trình mô phỏng;
- Xử lý kết quả.
Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ đánh giá ảnh
hưởng của chất lượng lưới, mô hình dòng rối đến
kết quả tính toán hệ số cản khí động bằng phần
mềm Ansys Fluent.
(1)1 2F AC vx x2= r
Người phản biện: 1. PGS.TS. Nguyễn Trọng Hoan
2. TS. Cao Huy Giáp
LIÊN NGÀNH CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC
29Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số 2 (69) 2020
2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D
Khi thực hiện mô phỏng, để phù hợp với khả nĕng
tính toán của máy tính nhưng vẫn đảm bảo được
tính đúng đắn, độ tin cậy và sự tương thích của bài
toán nghiên cứu với thực tiễn, bài báo sử dụng các
giả thiết sau:
- Mô hình vỏ xe là tuyệt đối cứng, không xảy ra sự
biến dạng của vỏ xe trong suốt quá trình mô phỏng.
- Bỏ qua quá trình trao đổi nhiệt giữa vỏ xe và
không khí.
- Bề mặt vỏ xe là bề mặt nhẵn, gầm xe được bọc
phẳng (không xét đến các yếu tố khác của xe như:
gương, gạt mưa, các gân, gờ, tay nắm cửa,...).
Mô hình 3D của xe khách tham khảo được thể hiện
trên hình 1.
Hình 1. Mô hình 3D xe khách tham khảo
3. ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CHẤT LƯỢNG LƯỚI
Chia lưới thực chất là việc rời rạc hóa vùng không
gian mô phỏng thành các phần tử để thực hiện việc
tính toán gần đúng bằng phương pháp số (trong
Fluent là phương pháp thể tích hữu hạn). Việc chọn
kiểu lưới, số lượng phần tử, kích thước lưới, mật
độ lưới phụ thuộc vào các yếu tố sau: tính chất của
bài toán mô phỏng, độ chính xác cần thiết của kết
quả mô phỏng, cấu hình máy tính hiện có và thời
gian để thực hiện mô phỏng bài toán.
3.1. Kiểu lưới
Với mô hình 3D hiện nay, các dạng phần tử cơ bản
đang được sử dụng để hình thành nên lưới để phục
vụ mô phỏng là phần tử dạng tứ diện (tetrahedral),
phần tử dạng lĕng trụ (prisms), phần tử dạng kim tự
tháp (piramids), phần tử dạng lục diện (hexahedral)
và phần tử dạng đa diện, trong đó dạng lưới lĕng
trụ, lưới kim tự tháp là một dạng lưới chuyển tiếp
giữa hai dạng lưới cơ bản là lưới tứ diện và lưới
lục diện [3].
Lưới tứ diện có ưu điểm so với lưới lục diện là khả
nĕng đáp ứng đối với các mô hình có cấu trúc phức
tạp phù hợp với mô hình 3D của xe khách cỡ lớn.
Vì vậy, trong bài báo này, nhóm tác giả sử dụng
kiểu lưới tứ diện trong quá trình mô phỏng.
3.2. Chỉ tiêu đánh giá độ hội tụ
Chất lượng lưới ảnh hưởng rất lớn đến sự hội tụ
cũng như độ chính xác của bài toán mô phỏng. Để
đánh giá chất lượng lưới theo phương pháp thể tích
hữu hạn trong Fluent đưa ra các chỉ số: Element
Quality, Aspect Ration, Jacobian Ratio (MAPDL),
Jacobian Ratio (Corner Nodes), Jacobian Ratio
(Gaus Points), Warping Factor, Parallel Deviation,
Maximum Corner Angle, Skewness, Orthogonal
Quality, Characteristic Length. Tuy nhiên, phần
mềm Fluent quan tâm nhiều nhất đến 2 chỉ số là:
Orthogonal Quality và Skewness.
Chỉ số Orthogonal Quality đánh giá độ lệch
của phần tử lưới với phần tử tiêu chuẩn. Chỉ số
Skewness đánh giá độ lệch góc của phần tử lưới
so với phần tử tiêu chuẩn. Phổ giá trị của chỉ số
Orthogonal Quality và Skewness theo hướng dẫn
của Ansys Fluent được minh họa trên hình 2.
Hình 2. Phổ giá trị đánh giá chỉ số Orthogonal Quality
và Skewness
Để đảm bảo yêu cầu hội tụ của bài toán mô phỏng,
Fluent khuyến cáo người sử dụng chia lưới theo
yêu cầu: Min Orthogonal Quality > 0,1 và Max
Skewness <0,95 [4].
Trong quá trình mô phỏng của bài báo, các kết quả
về chỉ số đánh giá độ hội tụ được trình bày trong
bảng 1.
Bảng 1. Chỉ số Skewness và Orthogonal Quality trong
quá trình mô phỏng
Parameters Min Max Average
Skewness 1,84e-4 0,83 0,21
Orthogonal Quality 0,13 0,97 0,78
Với kết quả như bảng 1 thỏa mãn khuyến cáo của
Fluent. Do đó quá trình mô phỏng trong bài báo
luôn hội tụ.
3.3. Không gian chia lưới
Vùng không gian chia lưới là vùng không gian bao
quanh vật thể, được giới hạn trong quá trình mô
phỏng. Việc lựa chọn các kích thước của vùng
không gian này được thực hiện sao cho bài toán
mô phỏng sát với điều kiện vận hành thực thế
nhằm đạt được kết quả có độ chính xác và độ tin
cậy cao đồng thời khối lượng tính toán (nhu cầu về
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
30 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số 2 (69) 2020
dung lượng bộ nhớ, cấu hình máy tính, thời gian
tính toán,...) là tối thiểu.
Trong tự nhiên, không khí chuyển động quanh vật
thể đứng yên hoặc vật thể chuyển động và đương
nhiên, vùng không gian quanh vật thể đó sẽ có giới
hạn ở vô cùng (hay nói cách khác là không có giới
hạn). Khi mô phỏng trên máy tính, ta không thể lựa
chọn một vùng không gian có giới hạn ở vô cùng để
thực hiện tính toán vì sẽ không có máy tính nào đủ
mạnh để có thể thực hiện được điều này.
Trên thực tế, vùng không khí bao quanh vật thể
chịu sự nhiễu động với các vùng chảy rối, vùng
chảy tầng,... phân bố một cách ngẫu nhiên. Nhưng
càng xa vật thể thì không khí chuyển động càng ổn
định hơn và đến một khoảng cách nào đó đủ lớn
thì có thể xem như dòng chuyển động của không
khí là dòng chảy tầng và không chịu ảnh hưởng
của vật thể cũng như chuyển động của nó. Đây
chính là cơ sở để xác định kích thước của vùng
không gian mô phỏng. Nghĩa là, vùng không gian
mô phỏng được giới hạn bởi các mặt phẳng mà
ở ở đó dòng chảy không khí là dòng chảy tầng
và không chịu ảnh hưởng của vật thể cũng như
chuyển động của nó [5].
Để đánh giá mức độ phù hợp của việc lựa chọn
vùng không gian mô phỏng Fluent đưa ra tiêu chí
cụ thể là: trong quá trình chạy mô hình để giải bài
toán không có hiện tượng dòng chảy ngược, tức
là dòng vào vùng không gian mô phỏng - inlet bị
xoáy ngược ra hoặc dòng ra khỏi vùng không gian
mô phỏng.
Hình 3. Vùng không gian tính toán trong Ansys
Bảng 2. Kích thước các vùng không gian mô phỏng
TT Dài (mm) Rộng (mm) Cao (mm)
Không gian 1 12000 8000 4000
Không gian 2 18000 12000 6000
Không gian 3 24000 16000 8000
Không gian 4 30000 20000 10000
Không gian 5 36000 24000 12000
Trong bài báo này sử dụng vùng không gian mô
phỏng có dạng hình hộp chữ nhật với các kích
thước khác nhau như bảng 2 để mô phỏng. Nhóm
tác giả tính toán hệ số cản khí động trong 5 vùng
không gian chia lưới khác nhau (xét trong cùng điều
kiện mô hình dòng rối, thiết lập thuật giải). Kết quả
tính toán được so sánh với kết quả thực nghiệm
(được thực hiện trông ống khí động).
Hình 4. Hệ số cản khí động trong các vùng không gian
mô phỏng khác nhau
Từ đồ thị hình 4 cho thấy vùng không gian chia
lưới càng lớn, chất lượng lưới càng “mịn” thì kết
quả càng chính xác. Với vùng không gian lớn nhất
(vùng không gian số 5) thì sai khác giữa kết quả
mô phỏng bằng phần mềm và kết quả thực nghiệm
nhỏ hơn 4%. Với vùng không gian nhỏ nhất (vùng
không gian số 1) thì sai khác giữa kết quả mô
phỏng bằng phần mềm và kết quả thực nghiệm
xấp xỉ 10%. Tuy nhiên, thời gian tính toán của vùng
không gian số 5 (70 giờ) lớn hơn rất nhiều so với
thời gian tính toán của vùng không gian số 1 (5 giờ).
Với vùng không gian số 4 thì sai khác giữa kết quả
mô phỏng và thí nghiệm nhỏ hơn 5%, tuy nhiên thời
gian tính toán chỉ là 10 giờ (nhỏ hơn nhiều so với
70 giờ). Do vậy, với các tính toán khí động học yêu
cầu độ chính xác không quá cao (sai lệch so với kết
quả thí nghiệm <5%) và cần thời gian tính toán thì
nên lựa chọn vùng không gian số 4.
4. MÔ HÌNH DÒNG RỐI
Trong nghiên cứu khí động học ô tô, để mô tả
dòng chảy không khí bao quanh vỏ xe các nhà
nghiên cứu sử dụng phương trình Navier - Stoke.
Với vận tốc dòng khí không lớn (hệ số M<0,3) nên
có thể coi dòng khí chảy xung quanh vỏ xe ô tô là
dòng không nén, khi đó ta có hệ phương trình vi
phân sau:
(2)
Có thể nhận thấy rằng, hệ trên gồm 4 phương
trình vi phân đạo hàm riêng với 4 ẩn: áp suất p
i i
t i j j i i j j i
u 0
1u u u p v u
¶ =ìïí¶ + ¶ = - ¶ + ¶ ¶ï rî
LIÊN NGÀNH CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC
31Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số 2 (69) 2020
và 3 thành phần vận tốc theo 3 phương (u, v, w).
Về nguyên tắc, đây là bài toán khép kín vì hệ có 4
phương trình và 4 ẩn số. Tuy nhiên, cho đến nay
hệ phương trình này vẫn chưa có lời giải lý thuyết
đầy đủ và các nhà nghiên cứu vẫn phải sử dụng
các phương pháp và công cụ gần đúng để tính toán
dòng khí động bao quanh ô tô.
Khó khĕn chính của bài toán khí động học ô tô là
việc giải hệ phương trình vi phân đạo hàm riêng.
Tuy nhiên, trong thực tế vấn đề còn phức tạp hơn
nữa do dòng chảy không khí bao quanh vỏ xe ô tô
là dòng rối. Trong điều kiện này, các thông số của
dòng chảy (u,v,w và p) tại một điểm bất kì trong
không gian biến thiên liên tục theo thời gian. Mức
độ phức tạp của bài toán phụ thuộc vào kích thước
của dòng rối, thời gian tồn tại và tốc độ biến thiên
của các thông số của nó. Để giải quyết các vấn đề
trên, trong phần mềm Fluent sử dụng mô hình gần
đúng để mô tả các dòng rối này.
Các mô hình dòng rối được sử dụng trong Fluent
bao gồm:
- k - epsilon (2 eqn);
- k - omega (2 eqn);
- Transition k-kl-omega (3eqn);
- Transition SST (4 eqn);
- Reynolds Stress (7 eqn); k - omega (2 eqn)
- Scale - Adaptive Simulation (SAS);
- Detached Eddy Simulation (DES);
- Large Eddy Simulation (LES).
Các mô hình: Reynolds Stress (7 eqn); k - omega (2
eqn); Scale - Adaptive Simulation (SAS); Detached
Eddy Simulation (DES); Detached Eddy Simulation
(DES) thường được sử dụng trong các nghiên cứu
rất chính xác về khí động học và được sử dụng trên
các siêu máy tính có cấu hình rất cao.
Trong bài báo này tác giả sử dụng mô phỏng 4 dòng
rối: k - epsilon (2 eqn); k - omega (2 eqn); Transition
k-kl-omega (3eqn); Transition SST (4 eqn) để tính
toán hệ số cản khí động. Kết quả hệ số cản của
4 mô hình dòng rối và kết quả thực nghiệm được
minh họa trên hình 5.
Hình 5. Hệ số cản theo các mô hình dòng rối
Từ đồ thị hình 5 cho việc lựa chọn mô hình dòng
rối ảnh hưởng đáng kể đến giá trị của hệ số cản khí
động (sai khác so với giá trị thực nghiệm từ 4,8%
đến 18,4%). Mô hình dòng rối k - epsilon có kết quả
phù hợp nhất với kết quả thí nghiệm (sai khác nhỏ
hơn 5%). Các mô hình dòng rối còn lại có sự sai
khác đáng kể với kết quả thực nghiệm (sai khác từ
10 đến 15%). Kết quả này phù hợp với các nghiên
cứu đã công bố về khí động học trên ô tô [6].
Trong quá trình xe khách chuyển động, giá trị vận
tốc tại bề mặt vỏ xe bằng 0. Càng gần bề mặt vỏ
xe, giá trị vận tốc thay đổi càng nhanh như hình 7.
Hình 6. Giá trị vận tốc theo khoảng cách đến lớp biên
Để có thể mô tả chính xác giá trị vận tốc tại vị trí
gần lớp biên, cách đơn giản nhất là chia lưới thật
mịn tại các vị trí này. Tuy nhiên, khi chia lưới rất
mịn như vậy sẽ làm tĕng khối lượng tính toán cũng
như thời gian tính toán. Để giảm khối lượng tính
toán mà vẫn đảm bảo độ chính xác theo yêu cầu,
các mô hình dòng rối trong Fluent sử dụng các mô
tả “hàm tường”. Các hàm tường này sẽ mô tả gần
đúng giá trị vận tốc tại các vị trí gần lớp biên nhưng
số lượng lưới giảm đi rất nhiều
Trong mô hình dòng rối k - epsilon (2 eqn) của
Fluent cung cấp 6 cách mô tả “hàm tường” là
Standard Wall Functions, Sacalable Wall Functions,
Non-Equilibrium Wall Functions, Enhanced Non-
Equilibrium Wall Functions Wall Treatment, Menter-
Lechner, User-Defined Wall Functions.
Hình 7. Hệ số cản theo các mô tả hàm tường
Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ tính toán hệ số
cản theo mô hình dòng rối k-epsilon theo cả 6 cách
mô tả hàm tường này.
Ve
loc
ity,
U
Distance from Wall, y
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
32 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số 2 (69) 2020
Dựa vào đồ thị hình 7 cho thấy, mô hình hàm tường
Non-Equilibrium Wall Functions có sự phù hợp nhất
với kết quả thực nghiệm.
5. KẾT LUẬN
Phần mềm Fluent được sử dụng rộng rãi trong
nghiên cứu khí động học vì ưu điểm dễ sử dụng,
thời gian mô phỏng nhanh và kết quả có độ chính
xác cao.
Bài báo đã nghiên cứu và lựa chọn được vùng
không gian mô phỏng trong nghiên cứu khí động
học xe khách cỡ lớn. Vùng không gian có kích
thước 30000×20000×10000 mm có sai lệch nhỏ
so với kết quả thí nghiệm (<5%) nhưng có thời
gian tính toán phù hợp với các tài nguyên máy tính
thông dụng.
Bài báo cũng đã khẳng định mô hình dòng rối k
- epsilon (2 eqn) với điều kiện hàm tường Non-
Equilibrium Wall Functions là mô hình phù hợp nhất
trong mô phỏng khí động học của ô tô khách cỡ lớn
trong điều kiện vận hành thực tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] T.H. Tung (2016), Research for improvement
the aerodynamic shape of coach assembled in
Vietnam, Thesis, Hanoi University of Science and
Technology.
[2] A.Parab (2014), Aerodynamic Analysis of a Car
Model using Fluent- Ansys 14.5, International
Journal on Recent Technologies in Mechanical and
Electrical Engineering Volume: 1 Issue: 4, 7-13.
[3] S. Ruia, A (2015), Dixit, CFD study of aerodynamic
performance of a popular vehicle’s outer body
shape and analysis of the effect of aerodynamic
AIDS, International Journal of Mechanical
Engineering and Technology , Volume 6, Issue 10,
171-193.
[4] Introduction to ANSYS Fluent, Release 14.5,
November 15 (2012).
[5] M. Lanfrit (2005), Best practice guidelines for
handling Automotive External Aerodynamics with
FLUENT, Version 1.2.
[6] Y. E. William (2013), Investigation of crosswind
aerodynamics for road vehicles using CFD
technique, Eleventh International Conference of
Fluid Dynamics Alexandria, Egypt.
Đỗ Tiến Quyết
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo,
nghiên cứu);
+ Năm 2010: Tốt nghiệp Đại học, chuyên ngành Ô tô và Xe chuyên dụng, Trường Đại học Bách
khoa Hà Nội.
+ Năm 2014: Tốt nghiệp Thạc sĩ, chuyên ngành Kỹ thuật Cơ khí động lực, Trường Đại học Bách
khoa Hà Nội.
+ Năm 2017: Nghiên cứu sinh chuyên ngành Kỹ thuật Cơ khí động lực, Trường Đại học Bách
khoa Hà Nội.
- Tóm tắt công việc hiện tại: Giảng viên, Khoa Ô tô, Trường Đại học Sao Đỏ.
- Lĩnh vực quan tâm: Khí động học ô tô, động lực học ô tô.
- Email: gvsd87@gmail.com.
- Điện thoại: 0968568115.
THÔNG TIN TÁC GIẢ
Nguyễn Đình Cương
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo,
nghiên cứu);
+ Năm 2004: Tốt nghiệp Đại học, chuyên ngành Ô tô - máy kéo, Đại học Nông nghiệp I Hà Nội.
+ Năm 2009: Tốt nghiệp Thạc sĩ, chuyên ngành Cơ khí chế tạo, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.
+ Năm 2015: Tốt nghiệp Tiến sĩ, chuyên ngành Kỹ thuật xe, Đại học Giao thông Tây Nam,
Tứ Xuyên, Trung Quốc.
- Tóm tắt công việc hiện tại: Phó Trưởng khoa, Giảng viên, Khoa Ô tô, Trường Đại học Sao Đỏ.
- Lĩnh vực quan tâm: Kết cấu ô tô, nhiên liệu, chẩn đoán ô tô, ma sát học, cơ khí ô tô.
- Email: nguyencuong1111980@gmail.com.
- Điện thoại: 0968900158.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- nghien_cuu_tinh_toan_he_so_can_khi_dong_bang_ansys_fluent.pdf