懿朵科技瞩目登陆#2025深圳eVTOL展预热文章一：解锁 eVTOL飞行汽车仿真新境界

在导入 CAD 数据时，我们优先选用 Parasolid（.x_t）或 STEP 格式，避免 STL 格式因三角面片导致的法向不一致和表面缺陷。修复后的模型通过 Surface Wrapper 的“Feature Angle”参数（>15°）保留旋翼前缘、翼尖小翼等关键曲率特征，同时禁用自动简化功能，防止气动细节丢失。

在处理旋翼与机身干涉问题时，通过设置 0.1 - 0.5mm 的容差间隙，确保旋转域与静域无网格重叠。例如，旋翼与机身间隙需大于边界层厚度（δ）的 1.2 倍，避免流场突变，为后续的仿真计算创造良好条件。

根据 AIAA 建议，悬停工况采用圆柱域（直径≥8 倍旋翼直径，高度≥5 倍旋翼直径），巡航工况采用长方体域（入口距头部 5L，出口距尾部 10L，L 为机身长度），能有效减少壁面反射干扰。对于对称布局的 eVTOL，设置对称面（Symmetry Planes）可降低计算量达 50%，提高仿真效率。

通过 Boolean Operations 将车身与外流场域分离，生成流体域并分配给 Regions。同时，要验证对称性假设是否影响涡流演化，必要时采用全模型瞬态分析，确保仿真结果的准确性。

多面体网格相比四面体网格具有显著优势，它能减少 30%的面单元数，且梯度捕捉能力更优，非常适用于 eVTOL 复杂几何的仿真。全局基准尺寸设为 L/50（L 为特征长度），旋翼表面局部尺寸细化至 L/200，确保能捕捉梢涡和分离流细节。

通过 Pris m Layer Mesher工具 生成 5 层以上贴体正交层，首层高度 y₁按 Y+≈1 计算（公式：y₁ = (Y+·μ)/(ρ·u_τ)），总厚度覆盖 99%边界层（δ₉₉≈5δ*）。增长率控制在 1.2 - 1.3，避免网格畸变，保证计算的稳定性。

在旋翼尾迹区设置加密球（Sphere of Influence），尺寸从基尺寸的 1/4 逐级过渡（过渡比≤1.5）。结合 Q 准则识别高涡量区域，动态加密机身分离区网格，进一步提高仿真精度。

在 HPC 超算平台采用 Metis 分区算法，将几何分解为多个子域。以 4 节点×64 核配置为例，网格生成时间可缩短至单机的 1/3。启用 Fault - tolerant Meshing 模式，避免局部失败导致全局终止，提高计算的可靠性。

网格质量直接影响仿真结果的准确性。通过 Mesh Quality 模块检查扭曲度（Skewness<0.85）、长宽比（Aspect Ratio<10）和正交性（Orthogonality>15°），对低质量网格采用局部重构或加密，确保网格质量符合要求。

采用 IDDES（改进延迟分离涡模拟）捕捉宽频湍流，结合 FW-H 声学模型计算远场噪声。时间步长Δt≤1/(20f_max)（f_max = 2kHz 时Δt = 0.025ms），满足旋翼噪声频段分辨率要求，为噪声控制提供精准数据。

定义固体域导热系数（锂电池λ≈1.5W/m·K），流体域采用 Realizable k-ε 模型，设置热源（Heat Flux）和强制对流边界（Convective Cooling），通过 Field Function 监控温度梯度，确保电池在安全温度范围内运行。

启用 Eulerian Multiphase 模型耦合 Lee 相变模型，设置水滴收集系数（β）和结冰潜热（L = 334kJ/kg），分析旋翼表面结冰对气动性能的影响，为 eVTOL 在复杂环境下的安全飞行提供保障。

滑移网格（Sliding Mesh）与重叠网格（Overset）是模拟运动部件的关键技术。滑移网格用于模拟旋翼旋转，交界面网格尺寸比≤2:1，时间步长满足 CFL<1（Δt = Δx/U_max，Δx 为最小网格尺寸），确保计算的稳定性。

重叠网格适用于多旋翼干涉工况，通过 ADT 搜索算法匹配背景网格与部件网格，结合 FRAM 动态加密重叠区，提升计算精度，准确模拟 eVTOL 飞行过程中的复杂运动。

4.1 瞬态求解器参数优化：提高计算效率与稳定性

采用二阶隐式 BDF 格式，亚松弛因子设为压力 0.3、动量 0.7、湍流方程 0.8。初始阶段启用伪瞬态（Pseudo Transient）稳定求解，残差下降 3 个量级后切换至瞬态模式，确保计算过程平稳收敛。

对周期性流动（如旋翼旋转），采用 Phase - lagged 方法减少时间步数，自适应时间步长（最大 CFL 数限制为 5），进一步提高计算效率。

4.2 监控与验证标准

力/力矩系数验证是评估仿真结果的重要指标。定义旋翼推力系数 CT = T/(ρn²D⁴)和功率系数 CP = P/(ρn³D⁵)，与实验数据对比误差需<5%（NASA 标准）。通过 Field Function 实时监控涡核位置（Q 准则）和湍动能耗散率ε，及时发现计算过程中的问题。

采用渐近准则（Asymptotic Criterion），监控升力系数 CL 和阻力系数 CD，设置归一化窗口大小（如 200 步）和阈值（|Max - Min|<2%），避免过早终止或算力浪费，确保计算结果的准确性。

5.1 流场诊断与可视化

涡结构分析与可视化助工程师掌握 eVTOL 周围流场特性：用 Lambda2 准则识别旋翼梢涡，算出涡核半径和环量强度以评估涡破裂风险；结合 POD 提取主导流动模态、定位能量集中区，指导优化设计。

差异色图可直观呈现流场参数分布：马赫数色图突出激波，压力系数色图显示低总压区，壁面 Y+色图验证近壁面分辨率（Y+<1 为层流边界层，Y+>30 要重构网格），助工程师优化网格。

5.2 参数化与自动化优化

DOE 结合代理模型可快速找到最优设计参数：用 Design Manager 以旋翼扭角等为变量，SOBOL 序列生成样本空间，再用 Kriging 模型寻优；Adjoint Solver 算气动敏感性，指导后缘下垂设计降噪 3 - 5dB。

自动化脚本集成能提升迭代效率：借鉴长城汽车专利，用 Java 宏实现参数化流程（自动导网格、设边界条件、启动计算），减少人工，加快产品迭代。

6.1 实验对标与标准遵循：确保仿真结果可信

以 NASA Lift + Cruise eVTOL 模型为参照，悬停工况旋翼拉力误差在±2%内，巡航升阻比误差在±3%内；用 PIV 验证尾迹涡结构，仿真涡核位置偏差小于 5%。同时，按 SAE 突风响应测试规范校核气动载荷，确保 eVTOL 适航，保障飞行安全。

6.2 工程应用案例

风扇气动噪声优化对提升 eVTOL 舒适性很关键：将仿生锯齿状叶片边缘设计用于 eVTOL 旋翼，用 CFD软件分析湍动能分布，降噪 10 - 15dB，实验显示风量提升 7.3%且与仿真误差小于 5%，方案有效。