許曉文， 孫后環(huán)， 華廣勝

(1. 南京工業(yè)大學(xué) 機械與動力工程學(xué)院,南京 210000；2. 中國合格評定國家認可委員會,北京 100000)

基于STAR-CCM+汽車散熱器的換熱分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化

許曉文1， 孫后環(huán)1， 華廣勝2

(1. 南京工業(yè)大學(xué) 機械與動力工程學(xué)院,南京 210000；2. 中國合格評定國家認可委員會,北京 100000)

以汽車發(fā)動機冷卻水箱C207散熱器為研究對象，基于計算流體力學(xué)軟件STAR-CCM+對散熱器進行流固耦合模態(tài)分析，運用線性回歸分析方法確定冷卻液參數(shù)數(shù)據(jù)的回歸模型，并導(dǎo)入自定義場函數(shù)中，采用標準K-Epsilon湍流模型分析冷卻液在散熱器水道內(nèi)的溫度、壓力以及速度變化情況.為了提高散熱器的換熱效率，對散熱片結(jié)構(gòu)進行改善和優(yōu)化，最終得到較好的換熱效果.

計算流體力學(xué)；線性回歸分析；散熱器；STAR-CCM+

現(xiàn)代汽車冷卻系統(tǒng)的工作方式是通過大量吸收發(fā)動機及其零件的熱量，來保證機器在合適的環(huán)境內(nèi)進行工作.冷卻系統(tǒng)中的散熱器負責(zé)依靠冷卻液進行散熱，它的水管和散熱片多用鋁材制成[1].冷卻液在散熱器水道內(nèi)流動時，冷卻液因吸收受熱板散出的熱量而升溫，受熱板則由于向冷卻液散熱而降溫，因此,散熱器屬于熱交換器中的一種[2].

冷卻系統(tǒng)的散熱性能對發(fā)動機的影響愈來愈顯著，因此,需要對冷卻系統(tǒng)進行更深入的研究.目前,冷卻系統(tǒng)的發(fā)展方向是更趨于智能化和可控化，如調(diào)節(jié)發(fā)動機和汽車的熱分布狀態(tài)；促進冷卻介質(zhì)流動的合理組織性，如冷卻介質(zhì)流動的研究；發(fā)動機熱管理技術(shù)的研究，如應(yīng)用CFD分析技術(shù)和有限元(FEA)耦合分析技術(shù)進行數(shù)值模擬分析.近年來，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，CFD仿真分析技術(shù)廣泛應(yīng)用于發(fā)動機散熱器的設(shè)計，可得到散熱器的流通性的信息，還能夠直觀地模擬系統(tǒng)內(nèi)液體流動狀態(tài)，有效地指導(dǎo)散熱器的設(shè)計工作[1].

本文以汽車發(fā)動機冷卻水箱C207散熱器為研究對象，利用CFD軟件STAR-CCM+分析對散熱器進行數(shù)值模擬，分析散熱器換熱的性能參數(shù)，并優(yōu)化改進其內(nèi)部散熱片的結(jié)構(gòu)，提高散熱器的換熱效率.

1 數(shù)學(xué)模型

1.1 散熱過程數(shù)學(xué)模型

散熱器換熱是一種由于溫差導(dǎo)致冷卻液與受熱板之間產(chǎn)生流固耦合的換熱過程，在使用CFD軟件模擬計算時依然要受到守恒定律的支配.基本的守恒定律包括：質(zhì)量、動量和能量三大守恒定律[3].

質(zhì)量守恒定律：發(fā)生反應(yīng)前后物質(zhì)的質(zhì)量總和不發(fā)生改變.質(zhì)量守恒方程為

(1)

式中：ρ為密度；t為時間；u，v和w為速度矢量u在x、y和z方向的分量.

動量守恒定律：在一個系統(tǒng)中，如果沒有受到外力或受到的外力矢量為零，則系統(tǒng)的總動量沒有變化.動量平衡方程(N-S方程)為

(2)

式中：ρ是密度；μ是動力粘度；p是微元體上的壓力；Su、Sv和Sw是方程中的廣義源項，Su=Fx+Sx、Sy=Fy+Sy、Sw=Fw+Sw，而Fx、Fy、Fw是微元體上的體力，一般對于粘性為常數(shù)的壓縮流體，Sx=Sy=Sw=0.

能量守恒定律：在一個單位體內(nèi)，能量在轉(zhuǎn)化或轉(zhuǎn)移的過程中能量的總量不會變.以溫度T為變量能量守恒方程為

(3)

式中：cp是比熱容；T是溫度；k是導(dǎo)熱系數(shù)；ST為內(nèi)熱源及被轉(zhuǎn)化的熱能部分.

1.2 參數(shù)回歸數(shù)學(xué)模型

在散熱器換熱過程時，隨著溫度的不斷變化，冷卻液的動力粘度和普朗特數(shù)也會發(fā)生較大的改變.為了提高模擬分析的準確性，對冷卻液的動力粘度和普朗特數(shù)樣本數(shù)據(jù)進行一元線性回歸分析，確定回歸數(shù)學(xué)模型[4].

實際問題中的隨機變量Y通常與多個普通變量x1,x2，……xp(p>1)有關(guān).

對于自變量x1,x2，……xp的一組確定值，Y具有一定的分布，若Y的數(shù)學(xué)期望存在，則它是x1,x2，……xp的函數(shù).

Y關(guān)于x的回歸函數(shù)：

μY|x1,x2，……xp=μ(x1,x2，……xp),

(4)

μ(x1,x2，……xp)是x1,x2，……xp的線性函數(shù).

線性回歸模型：

Y=b0+b1x1……+bpxp+ε，ε～N(0，σ2),

(5)

b1,……bp，σ2是與x1，x2……，xp無關(guān)的未知參數(shù).

2 模型建立與模擬分析

為了更好地分析冷卻系統(tǒng)散熱器的換熱性能參數(shù)，對模型分析的技術(shù)要求進行設(shè)定：散熱器上面板為受熱面，材料為鋁，溫度設(shè)為恒溫50 ℃；A管道為進水管，溫度為15 ℃，B管道為出水管.冷卻液為50%濃度的乙二醇溶液，流量為10 L/min；其他所有面均為絕熱面.

2.1 散熱器幾何模型的建立

在對仿真分析結(jié)果影響不大的情況下，簡化散熱器模型的墊圈、支持架、螺釘?shù)攘慵萌S建模軟件UG建立散熱器的實體模型，如圖1所示.

圖1 散熱器三維實體模型

2.2 網(wǎng)格劃分

使用STAR-CCM+軟件對模型進行包面處理，將散熱器內(nèi)的流體區(qū)域抽出.面網(wǎng)格的質(zhì)量將直接影響體網(wǎng)格的質(zhì)量，表面網(wǎng)格準備的越充分，體網(wǎng)格質(zhì)量越好，因此,要進行表面質(zhì)量修復(fù)處理，改善面網(wǎng)格質(zhì)量.體網(wǎng)格劃分選擇切割體網(wǎng)格模型和棱柱層網(wǎng)格模型，切割體網(wǎng)格即六面體網(wǎng)格，其計算精度高且占用計算資源少，縮短計算時間.而棱柱層網(wǎng)格單元更有助于湍流仿真和壁面間的熱傳遞[5].STAR-CCM+軟件可以對模型的不同區(qū)域分別劃分網(wǎng)格，為了保證模擬計算的準確性，為對散熱器的內(nèi)部水道進行網(wǎng)格加密處理.最終計算出的單元網(wǎng)格數(shù)量為747.5萬，如圖2.

圖2 散熱器網(wǎng)格圖

2.3 設(shè)定邊界條件

1)入口邊界條件

在此散熱器模型中，設(shè)置入口邊界條件為質(zhì)量流量入口，根據(jù)技術(shù)條件的進口流量為10 L/min，進行轉(zhuǎn)換后的流量為0.167 77 kg/s，設(shè)置入口物理條件溫度為15 ℃.

2)出口邊界條件

散熱器的出口只有一個，在模擬中采用壓力出口，出口環(huán)境溫度為26.85 ℃.

3)流體屬性設(shè)置

流體物理模型設(shè)為定常、恒密度，流體狀態(tài)為不可壓縮、湍流模型.不同的湍流模型對流體流動的分析結(jié)果影響很大，本文采用標準K-Epsilon湍流模型能夠較準確地模擬復(fù)雜曲線形狀管道內(nèi)的湍流運動[6-7].模型中選用的冷卻液為50%濃度乙二醇溶液，因此,需要設(shè)置冷卻液的物理屬性，如表1為50%濃度乙二醇溶液的物理屬性.

表1 50%濃度乙二醇溶液的物理屬性

普朗特數(shù)和動力粘度隨溫度的變化有較大幅度的波動，需要查閱50%濃度乙二醇溶液的動力粘度和普朗特數(shù)的變化數(shù)值[8-9]，如表2.運用MATLAB軟件的regress函數(shù)進行線性回歸分析，并得出散點圖和回歸函數(shù)，回歸函數(shù)的擬合優(yōu)度系數(shù)為0.962 8，擬合程度較高.將回歸函數(shù)導(dǎo)入STAR-CCM+中，以自定義場函數(shù)的方式作用到模擬分析中[10]，STAR-CCM+軟件中的場函數(shù)功能能夠?qū)崟r監(jiān)測任意物理量的變化，即可以反映實際流動參數(shù).

動力粘度的場函數(shù)方程為

μ=5.523 571-0.079 571×(T-273.15).

(6)

普朗特數(shù)的場函數(shù)方程為

Pr=47.830 226-0.695 926×(T-273.15). (7)

2.4 定義求解器和后處理參數(shù)

在STER-CCM+中使用衍生平面截取4個取值分析的位置，分別為上側(cè)截面Z1= 0.055 m，下側(cè)截面Z2=-0.088 m.通過衍生平面可以更好的觀察溫度場、壓力場、速度場的變化云圖.建立壓降報告，求解其入口和出口壓力差，判斷散熱器內(nèi)部冷卻液的流動情況[11].建立平均質(zhì)量流量和表面平均值報告，當?shù)嬎闶諗亢螅杀O(jiān)測入口和出口的壓力、溫度和速度的準確數(shù)值.建立熱傳遞報告，可分析出散熱器流固耦合的熱轉(zhuǎn)換效率.求解器參數(shù)保持軟件默認狀態(tài)，停止標準設(shè)置為1 000步.

3 計算結(jié)果分析

經(jīng)過STAR-CCM+軟件迭代計算完成后，壓力、溫度監(jiān)測值均趨于穩(wěn)定，殘差已經(jīng)得到收斂.通過查看溫度場、壓力場、速度標量場和矢量場云圖得出分析結(jié)果.

從溫度場景中可以看到模型的入口處溫度最低，為15 ℃，經(jīng)過與恒溫50 ℃的受熱板熱交換后的冷卻液出口溫度在29 ℃左右.如圖3為場景分布云圖.在壓力場景中，入口處的壓力值最大，壓力值距離A管道越遠并逐步遞減.從速度標量云圖和矢量云圖中可以看出冷卻液的速度值范圍較為均勻，在0.15 m/s-0.3 m/s之間，說明冷卻液的流動較為順暢.當模型迭代計算到150步左右，熱傳遞功率就趨于穩(wěn)定，如圖4為熱傳遞功率圖.散熱器計算結(jié)果具體參數(shù)如表3.

圖3 場景分布云圖

圖4 熱傳遞功率圖

表3 散熱器分析結(jié)果

參數(shù)分析結(jié)果出口溫度/℃23.68壓差/Pa7719.4換熱功率/W4512.2進口速度/(m·s-1)1.511出口速度/(m·s-1)1.510

4 散熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化與分析

4.1 優(yōu)化方案

在此研究模型中，冷卻液和受熱板的材料屬性、冷卻液的流動速率和冷卻液與受熱板之間的換熱面對散熱器的換熱效率有較大的影響.現(xiàn)冷卻液和受熱板的材料屬性、冷卻液的流動速率暫不能發(fā)生改變，若要進一步提高散熱器的換熱效率，需要促進冷卻液與受熱板之間的相互接觸，結(jié)構(gòu)優(yōu)化如下：將散熱器散熱片的波紋狀結(jié)構(gòu)改進為柵格狀結(jié)構(gòu)，如圖5所示.

圖5 散熱片結(jié)構(gòu)優(yōu)化示意圖

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析對比

在改進優(yōu)化后兩個研究方案進行對比中，從場景圖中可以發(fā)現(xiàn)細微的差別，如圖6為優(yōu)化后的場景云圖.在溫度場云圖中對比發(fā)現(xiàn)冷卻液溫度變化明顯加快，在速度場景云圖中對比發(fā)現(xiàn)冷卻液流速稍有變緩.從數(shù)據(jù)報告中可以得到更加細致、準確的數(shù)據(jù).在出口溫度對比中，優(yōu)化后的方案出口溫度更高，大約提高了4.1%，說明冷卻液在熱交換中吸收的熱量增加了.在進出口速度對比中，進出口速度分別下降了1.1%和0.86%，這說明散熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化使內(nèi)部流動體積增大導(dǎo)致流速降低了.而進出口的壓力差較優(yōu)化前也下降了2.9%，說明散熱器內(nèi)部流動阻力有所降低，冷卻液的流動更為順暢.在優(yōu)化后的方案中換熱功率也有了一定的提高，換熱功率提高了24.2%，如圖7為熱傳遞功率圖.計算結(jié)果具體參數(shù)對比如表4.

圖6 優(yōu)化后的場景云圖

圖7 熱傳遞功率圖

表4 優(yōu)化前后結(jié)果對比

參數(shù)優(yōu)化前優(yōu)化后對比優(yōu)化前出口溫度/℃23.6824.664.1%壓差/Pa7719.47493.4-2.9%換熱功率/W4512.25604.524.2%進口速度/(m·s-1)1.5111.494-1.1%出口速度/(m·s-1)1.5101.497-0.86%

對優(yōu)化前與優(yōu)化后散熱器橫截面進行對比驗證，波紋狀散熱片的橫截面體積大于柵格狀散熱片的橫截面體積，因此，柵格狀結(jié)構(gòu)散熱器能夠進一步提高換熱效率，則此次的散熱器改進優(yōu)化是成功的.通過對冷卻系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以一定程度提高換熱速率，若想進一步提高其換熱速率，可以改變冷卻液和受熱板的材料、改變冷卻液的物理屬性或提高冷卻液的流量等方法[12].

5 結(jié) 論

應(yīng)用CFD軟件STAR-CCM+對C207冷卻系統(tǒng)散熱器進行數(shù)值模擬分析，獲得了模擬散熱器工作時的壓力場、溫度場和速度場的分布情況以及散熱器的傳熱功率.為研究分析散熱器熱傳遞優(yōu)化設(shè)計提供了參考依據(jù).

本文采用線性回歸的方法對冷卻液的特性參數(shù)進行設(shè)定，并自定義場函數(shù)導(dǎo)入到STAR-CCM+中，這種方法使計算結(jié)果更為準確；通過對散熱器原有結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化改進，將波紋狀結(jié)構(gòu)的散熱片改進成柵格狀結(jié)構(gòu)，有效降低了散熱器的流動阻力，提高了冷卻液質(zhì)量流量，使散熱器的換熱效率提高了24.2%.

運用CFD仿真技術(shù)可以指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)及優(yōu)化，為方案的確定及性能的評價提供重要的依據(jù)，從而提高了設(shè)計效率.

[1] 葉建偉,陳小東. 基于STAR-CCM+發(fā)動機進氣歧管CFD分析及優(yōu)化[J]. 內(nèi)燃機，2016，32(1):4-6.

[2] 丁 攀. 電子節(jié)溫器的設(shè)計與控制策略研究[D]. 沈陽：沈陽理工大學(xué)，2013.

[3] 李 軍,武 磊,向 璐. 基于STAR-CCM+進氣歧管的穩(wěn)態(tài)CFD分析[J].湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報，2015，37(2):97-100.

[4] 李艷嬌,李瑞敏,陳經(jīng)偉. 多元線性回歸的MATLAB實現(xiàn)[J].常熟理工學(xué)院學(xué)報，2014(2):49-52.

[5] 孟慶林,尹明德,朱朝霞. 基于STAR-CCM+的發(fā)動機冷卻風(fēng)扇CFD仿真分析[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2015，28(3):60-63.

[6] Anja T, Gareth F, Chris M. A CFD study of fuel evaporation and related thermo-fluid dynamics in the inlet manifold, port and cylinder of the CFR octane engine[J].SAE International Journal of Fuels and Lubricants,2012(3):1264-1276.

[7] David Chalet, Pascal Chesse. Fluid dynamic modeling of junctions in internal combustion engine inlet and exhaust systems[J].Journal of Thermal Science, 2010,19(5):410-418.

[8] 張少君.乙二醇型汽車發(fā)動機冷卻液的檢測和正確使用[J]. 應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報，2012，20(9): 68-70.

[9] 宋興福,羅 妍,汪 瑾,等. 甲醇-乙二醇二元混合液密度和粘度的測定及關(guān)聯(lián)[J]. 華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2007，33(6):750-753.

[10]Luther N J. An experimental investigation of the flow over the rear end of a notchback automobile configuration[J].SAE Transactions,2000,109(6):680-701.

[11]唯利銘,劉 慶. 基于STAR-CCM+的防爆柴油機水冷式排氣管數(shù)值模擬分析[J]. 河南機電高等?？茖W(xué)校學(xué)報，2015(2):19-23.

[12]田杰安,李世偉,閏 偉. 基于CFD分析的散熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 內(nèi)燃機與動力裝置，2012，29(4):40-43.

Heat Transfer Analysis and Structure Optimization of AutomobileRadiator Based on STAR-CCM+

XU Xiao-wen1, SUN Hou-huan1, HUA Guang-sheng2

(1. School of Mechanical and Power Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 210000, China；2. China National Accreditation Service for Conformity Assessment,Beijing 100000, China)

Taking a radiator, Model C207, of the cooling tank from an automobile engine as the research object, its modal analysis of the fluid-structure interaction was carried out in STAR-CCM+. Based on the linear regression analysis, a regression model of the coolant parameters was determined and then a user-defined field function was imported into the model. By means of a standard K-Epsilon turbulence model, the changes in temperature, pressure and velocity were analyzed of the coolant in the radiator. In order to improve the heat transfer efficiency, the structure of the radiation fins was optimized and a better effect in heat transfer was obtained.

computational fluid dynamics; linear regression analysis; radiator; STAR-CCM+

1009-4687(2017)02-0044-06

2017-1-9

江蘇省第九批六大人才高峰高層次人才資助項目(項目編號：2012-ZBZZ-047)

許曉文(1992-)，男，碩士研究生，研究方向為發(fā)動機CFD數(shù)值模擬.

TH16,U463

A