Nghiên cứu tính toán hệ số cản khí động bằng Ansys Fluent

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

pdf5 trang | Chia sẻ: huong20 | Ngày: 18/01/2022 | Lượt xem: 66 | Lượt tải: 0download
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:

  • pdfnghien_cuu_tinh_toan_he_so_can_khi_dong_bang_ansys_fluent.pdf