फॉर्मूला स्टूडेंट रेस कार विकसित करते समय, CATIA सरफेस एनालिसिस एक आवश्यक चरण है। हालांकि CFD पर अक्सर सबसे अधिक ध्यान दिया जाता है, लेकिन CAD मॉडल की गुणवत्ता का मेश जनरेशन, सिमुलेशन स्थिरता और परिणामों की विश्वसनीयता पर सीधा प्रभाव पड़ता है।

स्क्रीन पर मॉडल देखने में भले ही एकदम चिकना लगे, लेकिन छोटे-छोटे गैप, सतहों का सटीक बदलाव न होना या निरंतरता से जुड़ी मामूली समस्याएं भी मेशिंग को जटिल बना सकती हैं और सीएफडी अध्ययन की सटीकता को कम कर सकती हैं। इसीलिए सिमुलेशन से पहले ज्यामिति को सत्यापित करना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि सॉल्वर को कॉन्फ़िगर करना।.

कोनरुल रेसिंग टीम के साथ अपने दूसरे सीज़न के दौरान , मुझे उपयोग करके हमारे अंतिम चरण के बॉडीवर्क प्रोटोटाइप में से एक का मूल्यांकन करने का अवसर मिला 3DEXPERIENCE । मेरा लक्ष्य केवल CFD सिमुलेशन चलाना नहीं था—मैं सबसे पहले ज्यामिति की गुणवत्ता को समझना चाहता था। प्लेटफॉर्म का

इस लेख में, मैं अपने द्वारा अपनाई गई कार्यप्रणाली के बारे में विस्तार से बताऊंगा, जिसकी शुरुआत CATIA सरफेस एनालिसिस से होगी और फिर SIMULIA CFD में बॉडीवर्क का मूल्यांकन करने से पहले ज्योमेट्री तैयार करने की प्रक्रिया पूरी होगी । इस दौरान, मैं उन चीजों के बारे में बताऊंगा जो कारगर रहीं, मुझे किन चुनौतियों का सामना करना पड़ा और मैंने क्या सीखा।

नीचे दी गई छवियां फॉर्मूला स्टूडेंट बॉडीवर्क प्रोटोटाइप को दर्शाती हैं, जिसने सतह विश्लेषण कार्यप्रवाह में आगे बढ़ने से पहले इस अध्ययन के आधार के रूप में काम किया।.

चित्र 1. फॉर्मूला स्टूडेंट बॉडीवर्क प्रोटोटाइप का आइसोमेट्रिक दृश्य।.

चित्र 2. नाक की आकृति और सतह के बदलावों को दर्शाने वाला पार्श्व दृश्य।.

सीएफडी से पहले सतह विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है?

सीएफडी में जाने से पहले, मैं एक सरल प्रश्न का उत्तर देना चाहता था: क्या बॉडीवर्क की सतहें वास्तव में उतनी ही चिकनी थीं जितनी वे दिखती थीं?

डसॉल्ट सिस्टम्स के लर्निंग कंटेंट पर काम करते समय, मुझे एहसास हुआ कि CATIA शक्तिशाली सरफेस मॉडलिंग टूल्स से कहीं अधिक सुविधाएँ प्रदान करता है। इसमें कई विश्लेषण उपकरण भी शामिल हैं जो प्रतिबिंब पैटर्न, सतह की निरंतरता और वक्रता का विस्तार से निरीक्षण करना संभव बनाते हैं।.

हालांकि ये विश्लेषण अपने आप में वायुगतिकीय प्रदर्शन की भविष्यवाणी नहीं करते हैं, लेकिन वे ज्यामितीय मुद्दों की पहचान करने में मदद करते हैं जो बाद में ज्यामिति तैयार करने, मेश जनरेशन या स्वयं सीएफडी सिमुलेशन के दौरान समस्याएं पैदा कर सकते हैं।.

इसी कारणवश, मैंने SIMULIAमें मॉडल आयात करने से पहले CATIAके सतह विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करके बॉडीवर्क को सत्यापित करने का निर्णय लिया। इसका उद्देश्य संभावित कमजोर क्षेत्रों की जल्द पहचान करना और सिमुलेशन के लिए एक स्वच्छ, अधिक विश्वसनीय मॉडल तैयार करना था।.

ज़ेब्रा (आइसोफोट) विश्लेषण:

सीएफडी से पहले सतही प्रवाह की जाँच करना

बॉडीवर्क का मूल्यांकन करने के लिए मैंने सबसे पहले ज़ेबरा एनालिसिस का इस्तेमाल किया, जिसे आइसोफोट्स एनालिसिस भी कहा जाता है । CFD के लिए मॉडल तैयार करने से पहले, मैं यह सत्यापित करना चाहता था कि सतहें वास्तव में चिकनी हैं या नहीं—न केवल देखने में, बल्कि ज्यामितीय दृष्टिकोण से भी।

ज़ेब्रा विश्लेषण मॉडल को एक परावर्तक सतह के रूप में मानता है, जो ज्यामिति पर बारी-बारी से काली और सफेद धारियाँ प्रदर्शित करता है। यदि ये धारियाँ एक सतह से दूसरी सतह तक सुचारू रूप से प्रवाहित होती हैं, तो यह आमतौर पर अच्छी निरंतरता को दर्शाता है। दूसरी ओर, अचानक रुकावटें, संकुचन या दिशा में अचानक परिवर्तन उन क्षेत्रों को उजागर कर सकते हैं जिन पर गहन अध्ययन की आवश्यकता है।.

मानक शेडेड व्यू पर निर्भर रहने के बजाय, मैंने बॉडीवर्क पर प्रतिबिंबों के व्यवहार का निरीक्षण करने के लिए ज़ेबरा एनालिसिस का उपयोग किया। मेरा ध्यान उन बदलावों की पहचान करने पर था जहाँ धारीदार पैटर्न अप्रत्याशित रूप से बदलता है, क्योंकि ये क्षेत्र ज्यामिति तैयार करने या मेश जनरेशन के दौरान संभावित रूप से चुनौतियाँ पैदा कर सकते हैं।.

मुझे CATIA की एक खास खूबी बहुत पसंद आई, वो है इसकी फ्लेक्सिबिलिटी। यह सॉफ्टवेयर आपको स्ट्राइप डेंसिटी, थिकनेस, शार्पनेस, ओरिएंटेशन और प्रोजेक्शन मोड को एडजस्ट करने की सुविधा देता है, जिससे अलग-अलग एंगल से जटिल सतहों का निरीक्षण करना आसान हो जाता है। एक ही ज्यामिति को कई दिशाओं से देखने पर अक्सर ऐसी खामियां सामने आ जाती हैं जिन्हें पारंपरिक डिस्प्ले में पहचानना मुश्किल होता है।.

हालांकि ज़ेब्रा एनालिसिस वायुगतिकीय डेटा प्रदान नहीं करता है, फिर भी यह सीएफडी के लिए मॉडल तैयार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। स्वच्छ और अधिक सतत सतहों से आमतौर पर अधिक मजबूत ज्यामिति, सुगम मेसिंग और सिमुलेशन के दौरान कम समस्याएं उत्पन्न होती हैं।.

चित्र 3. ज़ेबरा विश्लेषण का सामने से दृश्य, जिसमें नाक और निचले शरीर के हिस्सों के बदलावों को दर्शाया गया है।.

चित्र 4. पार्श्व दृश्य जो ऊपरी, पार्श्व और निचले बॉडीवर्क सतहों पर धारीदार निरंतरता को दर्शाता है।.

मैंने जो देखा

कुल मिलाकर, बड़े साइड पैनलों पर एक समान धारीदार पैटर्न दिखाई दिया, जो सतह की निरंतरता को दर्शाता है। हालांकि, नाक के हिस्से के साथ-साथ ऊपरी, पार्श्व और निचले बॉडीवर्क के बीच कई संक्रमण क्षेत्रों में परावर्तन रेखाओं में अधिक स्पष्ट परिवर्तन दिखाई दिए।.

हर रुकावट मॉडलिंग समस्या का संकेत नहीं देती थी। कुछ बदलाव अपेक्षित थे क्योंकि वे जानबूझकर किए गए स्टाइलिंग फीचर्स या कार्यात्मक डिज़ाइन निर्णयों को दर्शाते थे। हर अनियमितता को त्रुटि मानने के बजाय, मैंने ज़ेबरा विश्लेषण का उपयोग स्क्रीनिंग टूल के रूप में किया ताकि उन क्षेत्रों की पहचान की जा सके जिन पर CATIAके निरंतरता और वक्रता विश्लेषण टूल का उपयोग करके आगे की जांच की जानी चाहिए।.

कनेक्ट चेकर: सतह की निरंतरता का सत्यापन

दृश्य निरीक्षण पूरा करने के बाद, मैं मापने योग्य डेटा के साथ ज्यामिति को सत्यापित करना चाहता था। यहीं पर कनेक्ट चेकर कार्यप्रवाह में अगला कदम बन गया।

ज़ेब्रा एनालिसिस के विपरीत, जो सतह की गुणवत्ता का दृश्य संकेत प्रदान करता है, कनेक्ट चेकर आस-पास की सतहों के बीच वास्तविक निरंतरता का मूल्यांकन करता है। यह स्थितिगत निरंतरता (G0), स्पर्शरेखा (G1) और वक्रता निरंतरता (G2 और G3) को माप सकता है, जिससे यह सीएफडी से पहले ज्यामितीय विसंगतियों की पहचान करने के लिए एक उपयोगी उपकरण बन जाता है।.

इस प्रारंभिक मूल्यांकन के लिए, मैंने मुख्य रूप से G0 निरंतरता। मेरा उद्देश्य किसी भी अनपेक्षित अंतराल का पता लगाना था जो एक बंद द्रव डोमेन उत्पन्न करते समय या उच्च-गुणवत्ता वाला मेश बनाते समय समस्याएँ पैदा कर सकता है।

इस अध्ययन में शामिल CATIA अधिकतम 80 सतही कनेक्शनों में , G0 विचलन मात्र 0.001 mm बताया , जबकि अधिकांश सीमाओं में प्रदर्शित परिशुद्धता पर कोई मापने योग्य अंतर नहीं दिखा। इससे पता चलता है कि आयातित ज्यामिति सामान्यतः अच्छी तरह से जुड़ी हुई थी।

इस चरण में मैंने समग्र G1, G2 या G3 मानों पर अधिक ध्यान नहीं दिया क्योंकि मॉडल में कई जानबूझकर बनाए गए नुकीले किनारे और स्टाइलिंग ट्रांज़िशन शामिल थे जहाँ स्पर्शरेखा या वक्रता की निरंतरता की अपेक्षा नहीं थी। अधिक सार्थक मूल्यांकन में केवल चिकनी सीमाओं को अलग करना और उनकी निरंतरता का स्वतंत्र रूप से आकलन करना शामिल होगा। कनेक्ट चेकर ने पुष्टि की कि ज्यामिति कार्यप्रवाह के अगले चरण के लिए उपयुक्त है, साथ ही उन क्षेत्रों की भी पहचान की जिन्हें वक्रता विश्लेषण के दौरान गहन निरीक्षण से लाभ होगा।.

चित्र 5. कनेक्ट चेकर 80 बॉडीवर्क कनेक्शनों में G0 निरंतरता का मूल्यांकन कर रहा है।.

पोर्क्यूपाइन वक्रता विश्लेषण: वक्रता में परिवर्तन को समझना

सतही जुड़ावों की जाँच करने के बाद, मैं यह देखना चाहता था कि मॉडल में बॉडीवर्क की वक्रता किस प्रकार बदलती है। इसके लिए, मैंने पोरक्यूपाइन कर्वेचर एनालिसिस नामक टूल का उपयोग किया, जो स्पाइक्स की एक श्रृंखला का उपयोग करके वक्रता का दृश्य निरूपण प्रदान करता है, जिसे अक्सर कर्वेचर कॉम्ब कहा जाता है ।

इन नुकीले हिस्सों की लंबाई और दिशा की मदद से वक्रता में अचानक होने वाले बदलाव, अनियमित संक्रमण और संभावित मोड़ बिंदुओं को आसानी से पहचाना जा सकता है, जो छायादार दृश्य में स्पष्ट नहीं होते। यही कारण है कि जटिल मुक्त-आकार की सतहों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करते समय पोर्क्यूपाइन विश्लेषण विशेष रूप से उपयोगी होता है।.

अपने पहले मूल्यांकन के लिए, मैंने मॉडल की समग्र तस्वीर प्राप्त करने के लिए आयातित बॉडीवर्क का पूरा चयन किया। जैसा कि अपेक्षित था, परिणाम काफी सघन था। चूंकि वक्रता कंघी को एक साथ कई सतहों की सीमाओं पर प्रदर्शित किया गया था, इसलिए नाक और निचले बॉडीवर्क के आसपास के क्षेत्र भीड़भाड़ वाले हो गए, जिससे विस्तृत व्याख्या करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया।.

फिर भी, यह प्रारंभिक अवलोकन मूल्यवान था। इसने उन क्षेत्रों को तुरंत उजागर किया जिनकी कार्यप्रणाली के अगले चरण में अधिक विस्तृत जांच की आवश्यकता थी।.

चित्र 6. बॉडीवर्क ज्यामिति का प्रारंभिक पोर्क्यूपाइन वक्रता विश्लेषण।.

मैंने क्या सीखा

संपूर्ण मॉडल को एक साथ देखने से संभावित समस्या वाले क्षेत्रों की पहचान करने में मदद मिली, लेकिन विस्तृत विश्लेषण के लिए यह सर्वोत्तम तरीका नहीं था। वक्रता संबंधी कई कंघियों के आपस में ओवरलैप होने के कारण, दृश्य अव्यवस्था से वास्तविक वक्रता परिवर्तनों को अलग करना मुश्किल हो जाता था।.

यदि मैं इस अध्ययन को दोहराता, तो मैं छोटे-छोटे खंडों का अलग-अलग विश्लेषण करता, विशेष रूप से चुनिंदा सीमाओं या काटने वाले तल की वक्र रेखाओं पर ध्यान केंद्रित करता। कंघी घनत्व को कम करने से सूक्ष्म वक्रता भिन्नताओं की व्याख्या और तुलना करना भी बहुत आसान हो जाता।.

हालांकि पोर्क्यूपाइन एनालिसिस वायुगतिकीय परिणाम प्रदान नहीं करता है, लेकिन यह सीएफडी में जाने से पहले सतह के ज्यामितीय व्यवहार में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।.

सतही वक्रता विश्लेषण: संपूर्ण बॉडीवर्क में वक्रता का दृश्य चित्रण

निरंतरता और सीमा वक्रता की जांच पूरी होने के बाद, अगला कदम यह जांचना था कि वक्रता पूरे ढांचे पर कैसे वितरित होती है।.

पोर्क्यूपाइन एनालिसिस के विपरीत, जो वक्रों और सीमाओं पर केंद्रित होता है, सर्फेसिक कर्वेचर एनालिसिस पूरी सतह का मूल्यांकन करता है और वक्रता को रंगीन मानचित्र के रूप में प्रदर्शित करता है। इससे उन क्षेत्रों की पहचान करना बहुत आसान हो जाता है जहां वक्रता धीरे-धीरे बदलती है, बनाम उन क्षेत्रों की जहां अधिक जटिल ज्यामितीय व्यवहार होता है।

इस अध्ययन के लिए, मैंने स्क्वायर रूट गॉसियन वक्रता विकल्प चुना। इस विज़ुअलाइज़ेशन ने शरीर के समग्र वक्रता वितरण का स्पष्ट अवलोकन प्रदान किया और मुझे डिज़ाइन के विभिन्न क्षेत्रों की अधिक प्रभावी ढंग से तुलना करने की अनुमति दी।

बड़े पार्श्व पैनलों और ऊपरी सतहों पर व्यापक, एकसमान रंग पैटर्न दिखाई दिए, जो अपेक्षाकृत सहज वक्रता संक्रमण का संकेत देते हैं। हालाँकि, नाक के आसपास, निचले अग्र भाग और कई छोटी संक्रमण सतहों पर, रंग वितरण उल्लेखनीय रूप से अधिक जटिल हो गया।.

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन भिन्नताओं का मतलब यह नहीं था कि ज्यामिति खराब है। इनमें से कई भिन्नताएं जानबूझकर किए गए डिजाइन फीचर्स, तंग त्रिज्याओं या तेज स्टाइलिंग ट्रांजिशन के कारण अपेक्षित थीं। इसके बजाय, विश्लेषण ने उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद की जिन्हें सीएफडी से पहले गहन निरीक्षण की आवश्यकता थी।.

चित्र 7. सतही वक्रता विश्लेषण का अग्र दृश्य।.

चित्र 8. बॉडीवर्क में वक्रता वितरण दर्शाने वाला आइसोमेट्रिक दृश्य।.

मुख्य अवलोकन

सबसे दिलचस्प निष्कर्षों में से एक शरीर के बड़े हिस्सों और नाक के क्षेत्र के बीच स्पष्ट अंतर था। जबकि शरीर के अधिकांश भाग में अपेक्षाकृत एकसमान वक्रता दिखाई दी, नाक में कहीं अधिक भिन्नता पाई गई, जो ज़ेबरा और साही के विश्लेषण के दौरान किए गए अवलोकनों का समर्थन करती है।.

हालांकि यह एक वायुगतिकीय अध्ययन नहीं था, फिर भी इसने मुझे सीएफडी चरण के दौरान अपना ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक आत्मविश्वास दिया। प्रत्येक ज्यामितीय भिन्नता को दोष मानने के बजाय, इन विश्लेषणों ने उन क्षेत्रों को प्राथमिकता देने में मदद की जो सिमुलेशन को सबसे अधिक प्रभावित करने की संभावना रखते थे।.

सतही विश्लेषण से लेकर SIMULIA सीएफडी तक: नाक को अधिक ध्यान देने की आवश्यकता क्यों थी?

सतही विश्लेषण पूरा करने के बाद, एक बात स्पष्ट हो गई: नाक लगातार शरीर की बनावट का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा प्रतीत हुई।.

ज़ेब्रा, कनेक्ट चेकर, पोर्क्यूपाइन और सर्फेसिक कर्वेचर जैसे सभी विश्लेषणों ने कार के सामने के हिस्से के आसपास ध्यान देने योग्य ज्यामितीय परिवर्तनों को उजागर किया। इनमें से कुछ परिवर्तन जानबूझकर किए गए थे और वांछित आकार प्राप्त करने के लिए आवश्यक थे, लेकिन केवल सतह विश्लेषण से यह निर्धारित नहीं किया जा सकता था कि इनका वायुगतिकीय प्रदर्शन पर सकारात्मक या नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा या नहीं।.

यहीं से SIMULIA CFD अगला कदम बन गया।

वाहन के अग्रभाग का अगला हिस्सा ही सबसे पहले आने वाली वायुधारा के संपर्क में आता है। जैसे ही वायु इस क्षेत्र में पहुँचती है, उसकी गति धीमी होने लगती है, फिर वह वाहन के चारों ओर गति पकड़ती है और दाब वितरण स्थापित करती है जो वाहन के शेष भाग को प्रभावित करता है। यहाँ तक कि अपेक्षाकृत छोटे ज्यामितीय परिवर्तन भी ठहराव दाब, प्रवाह त्वरण, दाब पुनर्प्राप्ति और कुछ मामलों में प्रवाह पृथक्करण की संभावना को प्रभावित कर सकते हैं।.

फॉर्मूला स्टूडेंट कार के लिए यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है क्योंकि नोज़ अकेले काम नहीं करता। यह फ्रंट विंग और डाउनस्ट्रीम एयरोडायनामिक घटकों तक पहुंचने वाली वायु प्रवाह को सीधे प्रभावित करता है। दिखने में चिकनी सतह का मतलब यह नहीं है कि वह वायुगतिकीय रूप से कुशल भी हो।.

सतही विश्लेषणों से मुझे यह समझने में मदद मिली कि कहाँ देखना है। अगला उद्देश्य में बॉडीवर्क का मूल्यांकन करके SIMULIA CFD यह निर्धारित करना था कि क्या वे ज्यामितीय विशेषताएँ वास्तव में वायु प्रवाह को प्रभावित करती हैं ।

चित्र 9 – सीएफडी से पहले आयातित ज्यामिति का उपचार।.

निष्कर्ष

इस पहले चरण ने मुझे दिखाया कि सीएफडी के लिए मॉडल तैयार करने में केवल एक आकर्षक सीएडी डिज़ाइन बनाने से कहीं अधिक काम शामिल होता है। CATIAके सरफेस एनालिसिस टूल्स का उपयोग करने से मुझे ज्यामिति को बेहतर ढंग से समझने, ध्यान देने योग्य क्षेत्रों की पहचान करने और सिमुलेशन में आगे बढ़ने से पहले अधिक आत्मविश्वास प्राप्त करने में मदद मिली।.

अगले लेख में, मैं इस मॉडल को SIMULIA Fluid Dynamics Engineer, जहां मैं CFD सेटअप, मेश जनरेशन को कवर करूंगा और पहले वायुगतिकीय परिणाम साझा करूंगा।

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Abdulkadir Gunumdogdu

कोनरुल रेसिंग में वाहन गतिशीलता, संरचनात्मक विश्लेषण, वायुगतिकी डिजाइन और सीएफडी इंजीनियर

मैकेनिकल इंजीनियरिंग का छात्र और कोनरुल रेसिंग टीम का सदस्य, चेसिस डिजाइन, सीएफडी, संरचनात्मक विश्लेषण और वाहन गतिशीलता पर केंद्रित। फॉर्मूला स्टूडेंट और यूएवी विकास के लिए CATIA, 3DEXPERIENCEऔर एएनएसवाईएस का अनुभव। मोटरस्पोर्ट इंजीनियरिंग और सिमुलेशन-आधारित डिजाइन के प्रति उत्साही।.

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