中國武漢理工大學(xué)的研究人員在 AIP 出版社《流體物理學(xué)》雜志上發(fā)表的一項研究中，探究了提升自動駕駛汽車（AV）空氣動力學(xué)性能的方法。該研究聚焦于減少由外部安裝的傳感器（包括攝像頭和光探測與測距（LiDAR）儀器）所產(chǎn)生的阻力，這些傳感器對于自動駕駛汽車的運行至關(guān)重要。

為前傳感器、前側(cè)傳感器、車頂傳感器和后側(cè)傳感器設(shè)置了變形控制體，這些傳感器對空氣動力阻力系數(shù)有顯著影響。通過調(diào)整這些控制體上的控制點，可以改變傳感器的形狀。 圖片來源：王逸平

隨著信息技術(shù)和人工智能的不斷進步，自動駕駛汽車在物流配送和低速公共交通中的應(yīng)用日益廣泛。

盡管研究主要集中在通過控制算法提高安全性方面，但對空氣動力學(xué)性能的關(guān)注較少，而這對于降低能耗和延長行駛里程至關(guān)重要。與空氣動力阻力相關(guān)的挑戰(zhàn)使得自動駕駛汽車難以達到與傳統(tǒng)車輛相當(dāng)?shù)募铀傩阅堋?/p>

外部安裝的傳感器顯著增加了空氣動力阻力，特別是在總空氣動力阻力中，干擾阻力的占比有所增加�？紤]到這些因素 —— 傳感器之間的相互作用以及幾何尺寸對干擾阻力的影響 —— 在設(shè)計階段對傳感器進行全面優(yōu)化至關(guān)重要。

王逸平，研究作者、武漢理工大學(xué)教授

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，研究人員結(jié)合了計算和實驗方法。他們開發(fā)了一個自動化計算平臺，將實驗設(shè)計與替代模型和優(yōu)化算法相結(jié)合，以優(yōu)化自動駕駛汽車傳感器的結(jié)構(gòu)形狀。

對基準模型和優(yōu)化模型都進行了模擬，以評估減阻效果和空氣動力學(xué)性能的提升。還進行了風(fēng)洞實驗，以驗證模擬結(jié)果。

研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過設(shè)計優(yōu)化后，整體空氣動力阻力降低了 3.44%。在非定常模擬中，優(yōu)化后的模型展現(xiàn)出更好的空氣動力學(xué)性能，與基準模型相比，空氣動力阻力系數(shù)降低了 5.99%。

此外，優(yōu)化后的設(shè)計改善了氣流，使車輛后部的壓力分布更理想，傳感器周圍的湍流也有所減少。

王逸平總結(jié)道：“展望未來，我們的研究結(jié)果可為設(shè)計空氣動力學(xué)效率更高的自動駕駛汽車提供參考，使其能夠行駛更長的距離。隨著自動駕駛汽車在客運以及配送和物流領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，這一點尤為重要�！�

期刊參考文獻：

趙，J. 等人 （2024 年）。自動駕駛汽車空氣動力阻力特性及減阻的數(shù)值與實驗研究�！读黧w物理學(xué)》。doi.org/10.1063/5.0242941