为了突破整车厂的降低风阻困扰,快速寻找对降风阻的敏感区域,高效、智能的优化造型面,达到整车厂要求的空气动力学性能目标,以某款SUV车型为研究对象,开展空气动力学技术探索,系统全面地分析影响风阻系数的关键因素,找出降风阻的智能解决方法。本文研究的主要内容如下:首先,针对该SUV车型剖析了车辆不同区域对整车风阻的影响,即根据汽车造型的特点,进行整车区域划分,计算了整车不同区域造型的风阻贡献量,分析了汽车不同区域的造型对风阻的影响。研究风阻灵敏度理论,求出所有输入变量对风阻系数敏感度。针对该SUV车型的车身表面进行风阻系数灵敏度分析,锁定了对整车风阻影响较大的区域和零部件,通过对该区域或零部件的造型特征,进行风阻影响因素分析,详细地剖析了车身造型的具体区域或特定零部件的详细造型变化量对风阻系数的影响。通过对风阻的影响因子特性分析,确定了优化风阻系数的零部件及其变化范围。运用网格变形技术实现网格针对灵敏度的变化,快速寻找出整车车身表面对风阻影响较大的敏感区域,为后期改进方案的提出指引了方向。根据影响因子分析、灵敏度分析结果,进行风阻系数的快速建模搭建工作。快速建模方法是从理论角度出发,采用搭建数学模型的方法,从单一部件多变量问题到多区间多变量问题求解风阻系数,即从数学公式推导模型建立角度,完成风阻系数的快速寻优,快速计算。该方法为后期采用大数据和云端计算,智能化对比计算风阻系数提供了理论基础。适用于对同一款车型快速找到优化方向,进行风阻优化,同时验证了对整车可以进行分零部件或分区域进行贡献率分析的可行性,为降风阻智能化实现提供了夯实的基础。智能化降阻优化方法主要采用以风阻灵敏度作为反馈机制,获得对风阻系数目标的适应性,实现动网格自判断网格的变形方向,自适应寻找目标。对敏感因子组建的种群序列重新规划,对应输出的风阻系数结果进行自判断,提升仿真精度的同时,避免了局域区间最值对整个求解过程的误判。通过对车辆造型的特定区间进行控制,来实现对优化变量区间的模糊控制,通过实验设计方法配合灵敏度分析方法和网格变形软件实现整个计算的全流程化。详细分析了影响整车风阻系数的影响因子灵敏度,确认了优化方向、网格变形量,最终优化的整车车身造型得到了低风阻呈现。整个计算过程保持连续性,无人为参与,实现了高速计算平台的全流程化,进一步提升了仿真计算时间,最终实现了整车降风阻的智能化开发,该方法可以大幅提升计算速度,同时采用对灵敏度作为反馈机制,对多种算法的融合运用,使得计算精度和寻优效果得到了明显改善。通过对颠簸路谱的空气动力学风阻系数计算,实现了对道路工况的理论模型搭建,采用典型的路谱模型来代替真实道路,完成了对颠簸路谱的风阻仿真分析和验证,进而验证风洞试验和类似风洞仿真分析的准确性,为在风洞中进行该款SUV车的空气动力学测试和验证做铺垫。最后通过风洞试验实现了探索汽车空气阻力的机理和车身表面气流的流动特性,验证了降阻智能优化方法的可行性。在对这一课题的研究过程中,涉及了灵敏度、流体力学、优化算法以及计算机编程等专业领域,是多学科的拓展应用。本文的成果在一定意义上解决了如何有效降低整车风阻的难题,为整车厂提升整车性能、降低开发成本、缩短开发周期奠定了基础。