基于CFD和整车试验一维热管理模型标定的对比

王博张曼华

（1.长城汽车股份有限公司技术中心 河北省汽车工程技术研究中心；2.长春市广播电视安全播出调度中心）

基于CFD和整车试验一维热管理模型标定的对比

王博1张曼华2

（1.长城汽车股份有限公司技术中心 河北省汽车工程技术研究中心；2.长春市广播电视安全播出调度中心）

为了标定基于一维热管理仿真软件KULI搭建起的发动机冷却模型，分别使用了基于CFD分析结果耦合KULI软件标定一维模型以及利用实车试验结果耦合KULI标定一维模型两种方法。比较两种方法的标定过程、结果精度和优缺点得出，现阶段基于CFD分析结果耦合KULI软件进行一维模型标定可能会与实际结果有一定误差，需要结合经验值进行一定程度的修订。

1 前言

一维整车热管理软件KULI隶属于Magna Interna⁃tional（麦格纳国际）汽车集团旗下，是一款系统级的热平衡匹配软件。由于该软件操作简单易懂、计算精度高，现在众多国内主机厂都在逐步推广该软件在整车热管理系统开发过程中的应用。

本文对比分析了基于三维发动机舱内流场CFD仿真分析耦合一维热管理软件KULI进行标定与基于整车试验耦合KULI软件进行标定两种开发方法，研究了在实车开发过程中如何利用这两种开发方法去标定一维仿真模型，从而提高仿真分析的准确度。

2 一维分析理论基础

入口压降模型在KULI中使用CP部件表示，其有绝对方法、相对方法和总压力方法3种表达方式，表达式分别如下。

绝对表示方法：

相对表示方法：

总压力表示方法：

式中，cp为空气流道特性值；Δp为压力差；ρ为空气密度；v∞为无穷远处的风速；vi为格栅进风速度。

本次仿真使用第1类绝对方法表示，从公式中可以看出CP值其实是车速产生风的动压转换为静压的转换系数，可以将其理解为车速产生风进入发动机舱内的利用率。而且动压与静压之间的转换只跟无穷远处的风速有关，与格栅处风速无关。

发动机舱内的压力损失可以在KULI中通过定义Built-In-Resistance（BIR）值来表示，BIR值在软件中有多种定义方式，本次仿真过程BIR值通过横坐标为流量、纵坐标为压力损失的二次曲线的常数项来定义，二次曲线常数项系数值等于，其中ζ可以用以下公式表示：

式中，ζ为阻力系数。

通过比较公式（1）和公式（4）可以看出，BIR值的定义公式与CP值的定义公式相同，只是BIR部件在KULI中只有产生阻力的作用，并没有CP部件进风的功能。在实际意义上，BIR值相当于外部空气泄漏、空气流通面积变化等产生的全部压力损失。

3 基于CFD耦合KULI标定开发

为了在整车开发的前期阶段预测该车型的冷却散热能力，引入了基于CFD耦合KULI进行标定开发的方法，该方法的开发流程如图1所示。

首先，利用零部件的台架数据建立起KULI的初步模型。细节内容包括通过发动机台架试验来获得发动机水流量、循环内部压力及发动机散热量MAP图等数据；通过在散热器试验风洞上做本车所搭载散热器、中冷器和冷凝器的性能试验，获取搭建一维模型所需的内阻、外阻和散热能力等数据；通过利用在CATIA整车数模中测量前端模块各个风侧换热部件的整车坐标，确定其在KULI模型中的相对坐标位置。

完成上述步骤之后就可以在KULI中搭建一个包含发动机冷却液、涡轮增压器信息及各换热器部件的初步模型。

其次，进行整车发动机舱内流场的三维CFD仿真分析，以获取整车前格栅处CP值和通过散热器的风速分布信息，并检查发动机舱内有无回流、扰流、涡流等不利于发动机舱内空气流通的现象发生。在计算流体力学软件STAR-CCM+中定义仿真边界条件如图2所示，在入口处设置风速为60 km/h，在出口处设置压力为101 325 Pa。

通过在格栅前部和散热器后端面设置检测面，得到前格栅处CP=0.7，并获取了通过散热器的风速分布信息如图3所示。

通过获取发动机舱内空气流通信息（图4），检查发动机舱内空气流通有无涡流等不正常的状态发生。通过观察得知，本车密封性很好，格栅进风利用效率较高，因此可以认为空气在本车发动机舱内的流通状态良好。

基于CFD耦合KULI风速分布结果如图5所示，KU⁃LI同时生成通过散热器的质量流量为1.17 kg/s。

CP值可直接输入进软件中，但BIR值通过设定在KULI中通过散热器的质量流量1.17 kg/s为目标值求解。求解的KULI冷却液侧模型和空气侧模型分别如图6、图7所示。

计算后得到BIR值为54，相应的在低速爬坡工况下（环境温度40℃，车速60 km/h，10%坡度）的本车发动机出水温度为95℃。

4 基于整车试验耦合KULI标定开发

为了完善KULI模型的标定，开发了利用试验结果标定一维KULI模型的方法。本方法原理主要是以整车试验得到的发动机出水温度为目标，反向求解BIR值，完成一维KULI模型的标定。以发动机出水温度为目标的原因主要有两点：一是发动机出水温度在实车上是一个关键数据，影响冷却风扇、发动机扭矩及空调的控制策略；二是在实车试验时，温度传感器的精确度和稳定程度要好于压力传感器或速度传感器，因此可信度高。

基于整车热环境风洞，利用实车做了两个工况下的整车散热试验：工况1的环境温度40℃，车速60 km/h，坡度10%；工况2的环境温度40℃，车速110 km/h，坡度6%。在这两个工况条件下发动机冷却系统大循环会完全开启且电子风扇达到高速转，可以减少稍后仿真求解过程中的误差因素。具体的发动机出水温度试验结果为工况1时101.5℃，工况2时100℃。因此，需要选择一个最优的BIR值，使KULI模型能够满足以上两个工况下的发动机出水温度值与试验值吻合。

因此，搭建基于发动机出水温度为目标的求解模型如图8所示。

在图8的模型中，在KULI中的3D MAP模块输入两次试验分别采集的实车发动机水流量和散热量给‘CF’水循环作为循环边界；输入两次试验采集的中冷器进口温度给‘CA’增压空气循环作为循环边界。以两次试验的发动机出水温度（工况1时101.5℃和工况2时100℃）为求解目标，设置BIR值的优化范围区间为0～500，通过KULI自带的优化模块，利用二分法原理求解BIR值，使两个仿真工况的发动机出水温度结果与试验结果一致。详细的BIR优化过程和两个仿真工况下出水温度的平衡过程见图9、图10所示，经过约80余次迭代计算后，工况1的出水温度稳定在101.5℃，工况2的出水温度稳定在100℃左右，最后求解出BIR=373。

综上可知，由于求解目标就是实车的发动机出水温度，所以在这些工况下的仿真结果跟实际值保持一致。

5 两种标定方法的分析及应用

回顾以上两种标定方法发现求解出的BIR结果有一定偏差，分析原因如下。

基于CFD耦合KULI标定开发的风侧流量值与实际对比误差在10%左右。误差产生的原因可能有：CFD计算时会舍弃一些车辆几何特征，对结果准确程度有一定影响；CFD进行的是冷流场仿真，基于冷流场的CFD风速分布信息去标定KULI中带热源系统的发动机舱内部阻力，存在一定的不确定性。所以，基于此方法可能导致最终分析出来的误差不能控制。

基于整车试验耦合KULI标定方法也存在一定的优缺点，优势主要有以下两点：标定出的模型准确可靠，仿真出的发动机出水温度结果精度高，可以为工程分析提供可靠支持；分析中的发动机过程参数以及最终标定好的CP和BIR值可以为后续相同动力总成车型提供参考。但此种方法的缺点也很明显，如不能在整车概念阶段或造型阶段就参与进仿真过程，必须等待有相关实车才能进行标定；整车试验的成本昂贵，需要的试验人员较多，而且周期较长。

这两种标定方法的仿真计算周期和对于计算机的硬件配置要求也有所不同。基于CFD耦合KULI标定仿真目前对于计算机配置要求较高，一般要求内存达到64G或以上才会满足需求，且需要专业级显卡支持图形的处理。而基于整车试验耦合KULI标定仿真只需要普通计算机配置便可，内存一般达到2G便可进行计算。另外，进行一轮完整的CFD发动机舱流场解析耗时一般在7～15天左右，而基于整车试验耦合KULI标定方法解析在1天内就可完成全部工作。

因此，需要结合整车实际开发过程合理分配这两种方法在热管理系统开发过程中的使用。因为CFD分析工具只需要相关数模便可进行分析，因此在整车开发的造型阶段，可以利用CFD分析工具对整车的前部格栅压力分布进行分析，验证车前部正迎风面最大压力分布区域是否为格栅开口位置，如图11所示，可以看到前部最大压力位置处在保险杠位置，这并不是利用风速最理想的状态，应当将格栅位置向下移动，保证最大进风量。因此，目前CFD分析工具在定性问题上的分析还是比较值得借鉴的。

此时还可以通过CFD分析读取格栅处的CP值输入KULI中充当前部进风部件。但是通过之前对两种方法对比得知，不适宜使用CFD读取出来的风速分布信息来倒推BIR值，因可能导致误差偏大；可以先用之前相同动力总成、定位相似的车型利用试验推出来的BIR值作为本车分析的依据，等有了相关裸车或验证车之后，再作相关试验以进一步优化BIR值，从而提高一维KU⁃LI软件的仿真精度。

1 王博.长城汽车KULI应用现状介绍.厦门：2014年KULI中国用户年会论文，2014.

2 郭全宝,等.基于KULI的某车型冷却性能优设计.汽车工程师,2014（10）：32～34.

3 张薇薇,等.KULI软件在重卡冷却系统上的应用.第九届中国CAE工程分析技术年会专辑，2013.

4 ECS-Magna Steyr Engineering Center;KULI 9.0 tutorial, 2010.

（责任编辑帘 青）

修改稿收到日期为2015年7月1日。

Contrast of One-dimension Thermal Management Model Calibration based on CFD and Vehicle Test

Wang Bo1,Zhang Manhua2
（1.R&D Center of Great Wall Motor Company,Automotive Engineering Technical Center of Hebei; 2.Chang chun Radio&Television Safe Broadcasting Control Center）

For the purpose of calibrating an engine cooling system model which is built based on one-dimensional thermal management software KULI,we use two methods,namely CFD based analysis result coupled with KULI to calibrate one-dimensional model and use vehicle test result coupled with KULI to calibrate one-dimensional model.We compare the calibration process,precision of results as well as advantage and disadvantage of these two methods and conclude that at present,the one-dimensional calibration method based on CFD analysis results coupled with KULI may have some deviation compared with real test result,therefore it needs be revised based on experimental value.

Engine thermal management，KULI，Vehicle test，CFD，Calibration

发动机热管理 KULI整车试验 CFD 标定

U464

A

1000-3703（2015）10-0015-04