孙建逵,宫晓彬

(泛亚汽车技术中心有限公司，上海 201208)

0 引言

我国北方的冬天比较长，气温很低，汽车挡风玻璃上结霜现象比较普遍，汽车的除霜功能是必不可少的，是保证安全行驶的前提。并且汽车除霜性能是国家标准中强制检测的一项指标，GB 11555—2009对除霜性能做了严格的规定[1]，前挡玻璃的区域划分如图1所示。

图1 前挡风玻璃区域

除霜风道设计的优劣直接影响着整个除霜系统的性能，目前除霜风道在设计过程中大多采用CFD计算分析，国内外有很多学者对其进行了研究[2-6]，有些学者引入了试验设计(DOE)方法对除霜风道进行了优化，谷正气等[7]使用试验设计(DOE)对风道内叶片进行了优化，李旭等人[8]使用试验设计(DOE)和遗传算法对除霜的出口格栅角度进行了优化。以上的研究优化方向比较集中，且计算工况单一，未考虑客户在实际使用过程中产生的噪声因素。本文作者引入DFSS中的优化方法，考虑实际使用过程中的噪声因素，对某一车型的除霜风道进行整体优化分析，得到除霜性能稳健的设计方案。

1 优化模型

21世纪初，各大汽车制造商及其零部件供应商都广泛应用六西格玛设计这一高效的方法，这一方法有以顾客为关注焦点、最优化的过程设计、成本低以及可靠性高的特点[9]。六西格玛设计流程由5个部分组成：识别、定义、研发、优化和验证[10]，文中主要运用六西格玛设计的优化方法，对CFD计算案例进行实验设计(DOE)，从而提高效率、降低成本。

1.1 理想函数

理想函数是系统的基本函数，它表示系统可以优化到一个理想的状态。一般线性关系的理想函数最容易处理，考虑前挡玻璃除霜是个能量交互的过程，以进风温度为输入信号，前挡风玻璃的加权平均温度为输出响应建立一元一次方程的理想函数，该函数斜率为β，斜率越大，说明系统的效率越高。

在进风温度一定的情况下，玻璃某区域的温度高，则该区域的除霜速度也快。在前挡风玻璃的各个区域中，如图1所示，A区与A′区最为重要，B区次之，一般情况下除霜出口气流在前挡玻璃上的入射点落在B″区内，所以该区域除霜较容易，根据前挡风玻璃各区域的重要性，理想函数的输出采用各区域温度的加权平均值。

1.2 控制因子

当除霜风道开口格栅确定以后，影响除霜性能的主要因素之一就是除霜风道的设计，也就是风道内部流道的设计，风道内部流道设计包括风道本身的形状与风道内部导流叶片的设置，根据可控的设计参数，设置控制因子与水平。

文中以风道的形状A、导流叶片摆放的角度B、叶片的长短C以及叶片在风道内的位置D作为控制因子，每个控制因子分别有3个控制水平，其中以A1、B1、C1、D1组合为基准设计。如图2所示为风道不同的形状，叶片角度在B1设计的基础上依次转动10°，叶片长短在C1的基础上依次增加7 mm，叶片的位置以D1为基准，分别向中间平移10 mm。

图2 风道形状

通过测试一系列设计参数的组合来确定它们对信噪比和斜率的影响，从而选择最佳的组合来优化设计。根据控制因子的数量与水平，采用L9的组合正交列表。

1.3 噪声水平

在除霜实际使用过程中，还有一些因素影响着除霜的性能，但这些因素不受风道设计所控制，称之为系统的噪声。信号、控制因子和噪声因子全部影响着能量的转换和结果的输出，一个稳健的系统应对噪声因子不敏感。文中以环境温度与进风流量作为噪声因子，模拟客户在不同环境温度下使用不同风量进行除霜，为减少计算模拟的组合次数，将噪声因子水平进行组合，其中环境温度低，气流流量小，为引起低响应的水平N1；环境温度高，气流流量大的，为引起高响应的水平N2。

2 数值模拟

2.1 计算模型的建立

用ANSA软件对几何体处理进行面网格划分，再把面网格导入到T-grid内生成体网格，T-grid内可拉伸5 mm厚的玻璃体网格与0.48 mm厚的霜层体网格。在Fluent计算时，假定空气为不可压缩气体，湍流模型采用k-ε模型，空间离散采用二阶迎风差分格式，迭代方式用Simple算法，并选用能量方程。

2.2 边界条件

给定两个信号水平，进口温度分别为37 ℃与67 ℃，进口边界为速度进口，出口边界为压力出口，霜层与外界环境对流换热。探究噪声因子的水平，边界条件的组合见表1。

表1 边界条件

3 结果与分析

利用Fluent软件对9种组合的设计分别设置4种边界条件进行计算，得到各区域内平均温度，再计算得到挡风玻璃的加权平均值，结果见表2。

表2 计算结果 ℃

每个组合有4个输出，根据计算结果可以根据公式(1)和公式(2)计算出每个组合的斜率β和输出的方差σ2。

(1)

(2)

式中：Mi为信号输入，即除霜气流进口温度;yi为CFD计算结果的输出，即玻璃温度。

计算出斜率β和输出的方差σ2后，就可以根据公式(3)得到每个组合的信噪比S/N。

(3)

每个控制因子水平在正交列表中出现的次数是一样的，都出现了3次，计算含有某一控制因子水平的3个信噪比和斜率的平均值，作为该控制因子水平的信噪比和斜率，这样就可以区分每个控制因子在各水平上的影响效果。计算得到的每个控制因子水平的信噪比与斜率如图3和图4所示，图中虚线为各计算结果的平均值。

图3 信噪比

图4 斜率

从图3中可以看出，A1、B2、C2、D2对系统控制的信噪比最高，B2与C2的斜率也最大，虽然A1的斜率比A2小，D2的斜率比D3小，但这两个控制因子在这几个水平上对斜率的影响并不是很大，所以以信噪比为准，设计的最佳组合为A1、B2、C2、D2。

4 计算验证

对最佳组合的设计方案使用CFD进行除霜非稳态模拟分析，根据国标试验要求设置计算边界条件，环境温度为-18 ℃，玻璃厚度5 mm，霜层厚度为0.48 mm，进口流量为72 L/s，给定进口气流温度的温升变化。

图5为最佳方案前挡玻璃上的速度云图，从速度云图上看，A区和A′区内速度分布为斜对角线向上，整个速度云图成蝴蝶状展开，速度分布较均匀。

图5 速度云图

图6为最优方案CFD非稳态模拟结果，从上往下分别是在5、10、15和20 min时前挡玻璃的除霜情况，图中白色区域为霜除尽的区域。15 min时，A区和A′区内已完成除霜，B区的95%区域也已完成除霜。20 min时，整个前挡玻璃完成除霜，根据CFD分析结果，该风道的设计方案能够满足国标除霜要求。

图6 CFD计算除霜过程

5 试验验证

根据风道优化后的设计方案制作除霜风道样件，将风道样件安装在整车上，对整车进行除霜性能的GB 11555—2009试验。

试验结果如图7所示，其中从上往下分别为5、10、15和20 min时前挡玻璃上除霜的状态。除霜的形状与速度，试验结果与CFD计算结果都相符。15 min时的除霜状态已经满足了GB 11555—2009中40 min时的要求，整个除霜过程迅速。

图7 试验除霜过程

6 结论

文中在设计除霜风道的过程中引入了六西格玛设计的优化方法，计算证明除霜风道的弯曲形状、风道内导流叶片的长度、叶片摆放的位置与角度是影响除霜性能稳健性与效率的关键因素，且CFD计算与试验结果比较一致，CFD计算的可信度很高。

以CFD计算为工具，结合DFSS方法能够有效地减少设计除霜风道的周期，降低开发成本，并能够很好地保证除霜系统性能的稳健性与高效性。