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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2021.tde-04062021-111211
Document
Auteur
Nom complet
Denis Ramon dos Santos Peixoto
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2021
Directeur
Jury
Carmo, Bruno Souza (Président)
Cancino, Leonel Rincón
Catalano, Fernando Martini
Titre en anglais
CFD-based multi-objective aerodynamic optimization applies to car rear diffusers.
Mots-clés en anglais
Computational fluid dynamics
Drag
Lift
Multi-objective optimizatio
Vehicle aerodynamics
Resumé en anglais
This dissertation covers the aerodynamic optimization of a car geometry to minimize drag and lift coefficients. The lift coefficient plays an essential role in high-performance cars like race cars to improve the overall downforce and consequently maximize the car grip. More grip can provide more safety during car handling and increase the lateral acceleration of the vehicle during the corners, which is a factor that contributes decisively to reduce the overall lap time. By reducing the drag coefficient it is possible to achieve higher top speed and improve the car's fuel efficiency.The main objective of this thesis is to optimize the car geometry with respect to the aerodynamic performance through the CFD simulations. The geometry optimization entails the implementation of a rear diffuser because it is a highly efficient aerodynamic device. Due to the ground effect, the rear diffuser can generate a high downforce level without a substantial drag penalty.The research was divided into two parts. In the first one, simulations were performed using the Ahmed body model due to its simplicity and flow features. The Ahmed body was used as a benchmark to validate the numerical modeling and simulation methodology by comparing them with experimental results in the literature and developing all the optimization processes. The second part was based on a car geometry using the same techniques applied in the Ahmed body study. An optimization loop was built from the studies performed, integrating the MultiObjective Optimization (MOO) with CFD simulations to obtain the best geometry through an automated and reliable process.
Titre en portugais
Otimização aerodinâmica multiobjetivo baseada em CFD aplicada a difusores traseiros de carros.
Mots-clés en portugais
Aerodinâmica
Dinâmica dos fluidos computacional
Otimização multiobjetivo
Resumé en portugais
Esta dissertação trata da otimização aerodinâmica da geometria de um carro com o objetivo de minimizar os coeficientes de arrasto e sustentação. O coeficiente de sustentação desempenha um importante papel nos carros de alto desempenho, como por exemplo carros de corrida, a fim de melhorar a força sustentação negativa, e consequentemente, maximizar a aderência do carro. Mais aderência pode proporcionar mais segurança quando se está dirigindo um carro e aumentar a aceleração lateral do carro nas curvas, o que é um fator que contribui decisivamente para a redução o tempo total da volta. Reduzindo o coeficiente de arrasto é possível atingir uma velocidade máxima mais alta, e melhorar a eficiência energética do carro. O objetivo principal desta tese é otimizar a geometria do carro levando em conta o desempenho aerodinâmico através das simulações CFD. A proposta de otimização da geometria é a implementação de um difusor traseiro, por se tratar de um dispositivo aerodinâmico de alta eficiência. Devido ao efeito solo, o difusor traseiro pode gerar um grande aumento de força sustentação negativa sem penalidade excessiva de arrasto. A pesquisa foi dividida em duas partes: Na primeira, todas as simulações foram feitas empregando o corpo de Ahmed, devido à sua simplicidade e características do escoamento. O corpo Ahmed foi usado como uma referência para validar a metodologia de simulação numérica, através da comparação com resultado e para desenvolver todo o processo de otimização. A segunda parte foi baseada na geometria de um carro usando as mesmas técnicas aplicadas no estudo do corpo de Ahmed. A partir dos estudos realizados foi feito um loop de otimização integrando a Otimização Multi-Objetivo (MOO) com Simulações CFD para obter a melhor geometria a partir de um processo automatizado e confiável.
 
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Date de Publication
2021-06-04
 
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