基于遗传算法的某汽车外形空气动力学优化

汽车外形气动优化设计属于多目标优化设计的领域。多目标优化的根本是寻找约束条件下的最优解集即Pareto解集。首先建立某轿车的简化模型并参数化汽车的前部翘角(angle 1)、前风窗角(angle 2)、后风窗角(angle 3)和尾部上翘角(angle 4),通过拉丁超立方取样得出一组样本点,再利用FLUENT软件对该组样本进行模拟计算,得出气动阻力和升力。用遗传算法对该组结果进行数据迭代,找出Pareto解集,由此得出该款汽车具有最佳气动性能时的角度组合。

基于数据挖掘的皮卡货车导流板减阻研究

为了减小皮卡货车行驶中的气动阻力,利用计算流体力学(CFD)、DOE试验设计、优化算法及自组织神经网络(SOM)相结合的方法,分析了导流板安装角度、导流板长度、货箱长度和货箱高度对气动阻力系数Cd的影响。研究结果表明:导流板安装角度对Cd的影响最大,且具有较好减阻效果的导流板的安装角度并不是一定值,而是随着货箱结构尺寸的改变而变化。