空气动力学仿真技术：湍流模型与空气动力学基础理论

空气动力学仿真技术：湍流模型与空气动力学基础理论1空气动力学基础1.1流体动力学基本概念流体动力学是研究流体（液体和气体）在静止和运动状态下的行为的学科。在空气动力学中，我们主要关注气体，尤其是空气。流体动力学的基本概念包括：流体的连续性：流体被视为连续介质，没有空隙，这简化了数学模型。流体的粘性：流体内部的摩擦力，影响流体的流动特性。流体的压缩性：流体在压力变化下体积的变化特性。流体的惯性：流体抵抗加速度的性质。流体的涡旋：流体内部旋转的运动，对流体动力学有重要影响。1.2连续性方程与动量方程1.2.1连续性方程连续性方程描述了流体质量的守恒。对于不可压缩流体，连续性方程可以简化为：∂其中，u、v、w分别是流体在x、y、z方向的速度分量。1.2.2动量方程动量方程描述了流体动量的守恒，是流体动力学中的核心方程。对于不可压缩流体，动量方程可以表示为：∂∂∂其中，ρ是流体密度，p是压力，ν是动力粘度。1.2.3示例代码假设我们使用Python的numpy和scipy库来解决一个简化版的二维不可压缩流体的连续性方程和动量方程。我们将使用有限差分方法进行数值求解。importnumpyasnp

fromscipy.sparseimportdiags

fromscipy.sparse.linalgimportspsolve

#定义网格参数

nx,ny=100,100

dx,dy=1.0/(nx-1),1.0/(ny-1)

dt=0.01

nu=0.1

#初始化速度场和压力场

u=np.zeros((ny,nx))

v=np.zeros((ny,nx))

p=np.zeros((ny,nx))

#定义边界条件

u[:,0]=1.0#左边界速度为1

u[:,-1]=0.0#右边界速度为0

v[0,:]=0.0#下边界速度为0

v[-1,:]=0.0#上边界速度为0

#定义有限差分矩阵

A=diags([-1,2,-1],[-1,0,1],shape=(nx-2,nx-2)).toarray()/dx**2

B=diags([-1,2,-1],[-1,0,1],shape=(ny-2,ny-2)).toarray()/dy**2

#主循环

fortinrange(1000):

un=u.copy()

vn=v.copy()

#更新速度场

u[1:-1,1:-1]=un[1:-1,1:-1]-un[1:-1,1:-1]*dt/dx*(un[1:-1,1:-1]-un[1:-1,0:-2])\

-vn[1:-1,1:-1]*dt/dy*(un[1:-1,1:-1]-un[0:-2,1:-1])\

+nu*(dt/dx**2*(un[1:-1,2:]-2*un[1:-1,1:-1]+un[1:-1,0:-2])\

+dt/dy**2*(un[2:,1:-1]-2*un[1:-1,1:-1]+un[0:-2,1:-1]))

v[1:-1,1:-1]=vn[1:-1,1:-1]-un[1:-1,1:-1]*dt/dx*(vn[1:-1,1:-1]-vn[1:-1,0:-2])\

-vn[1:-1,1:-1]*dt/dy*(vn[1:-1,1:-1]-vn[0:-2,1:-1])\

+nu*(dt/dx**2*(vn[1:-1,2:]-2*vn[1:-1,1:-1]+vn[1:-1,0:-2])\

+dt/dy**2*(vn[2:,1:-1]-2*vn[1:-1,1:-1]+vn[0:-2,1:-1]))

#应用边界条件

u[:,0]=1.0

u[:,-1]=0.0

v[0,:]=0.0

v[-1,:]=0.0

#解连续性方程求压力场

p[1:-1,1:-1]=spsolve(diags([1,-2,1,1,-2,1],[-nx+1,-1,0,nx-1,1,nx],shape=(nx*(ny-2),nx*(ny-2)))\

+dt/dx*(u[1:-1,2:]-u[1:-1,0:-2])\

+dt/dy*(v[2:,1:-1]-v[0:-2,1:-1]),np.zeros(nx*(ny-2)))

#更新压力场

p=p.reshape((ny,nx))

#应用压力梯度修正速度场

u[1:-1,1:-1]-=dt/dx*(p[1:-1,2:]-p[1:-1,0:-2])

v[1:-1,1:-1]-=dt/dy*(p[2:,1:-1]-p[0:-2,1:-1])这段代码使用了有限差分方法来更新速度场和压力场，通过迭代求解连续性方程和动量方程，模拟了流体的流动。1.3能量方程与状态方程1.3.1能量方程能量方程描述了流体能量的守恒，包括动能、位能和内能。对于不可压缩流体，能量方程可以简化为：∂其中，T是温度，α是热扩散率。1.3.2状态方程状态方程描述了流体的物理状态，如温度、压力和密度之间的关系。对于理想气体，状态方程为：p其中，R是气体常数。1.4流体的可压缩性与不可压缩性流体的可压缩性是指流体在压力变化下体积的变化。对于可压缩流体，流体的密度是压力和温度的函数。在高速流动或温度变化较大的情况下，流体的可压缩性变得显著，需要使用可压缩流体动力学方程进行描述。对于不可压缩流体，流体的密度被视为常数，简化了流体动力学方程。在低速流动和温度变化不大的情况下，可以假设流体为不可压缩。1.4.1示例代码假设我们使用Python的numpy库来计算一个理想气体的状态方程，以展示可压缩流体的特性。importnumpyasnp

#定义气体常数

R=287.058#J/(kg*K)fordryair

#定义压力和温度

p=101325#Pa,standardatmosphericpressureatsealevel

T=288.15#K,standardtemperatureatsealevel

#计算密度

rho=p/(R*T)

#输出密度

print(f"密度:{rho:.2f}kg/m^3")这段代码使用了理想气体的状态方程来计算给定压力和温度下的密度，展示了可压缩流体的计算方法。2湍流理论2.1湍流的基本概念湍流，作为流体动力学中的一种复杂现象，指的是流体在高速流动时，其速度、压力和密度等物理量在时间和空间上呈现出随机、不规则的波动。这种流动状态与层流相对，层流中流体的运动是平滑且有规律的。湍流的出现，使得流体动力学问题的求解变得极为困难，因为它涉及到流体运动的非线性、多尺度特性。2.1.1特征量雷诺数：是判断流体流动状态的关键参数，定义为流体的惯性力与粘性力的比值。当雷诺数超过一定阈值时，流体流动从层流转变为湍流。湍流强度：描述湍流波动的幅度，通常定义为湍流速度波动的均方根与平均速度的比值。2.2湍流的统计描述湍流的统计描述是研究湍流的重要方法，通过统计平均来简化湍流的复杂性，使其可以被数学模型描述。统计描述的核心是将湍流分解为平均部分和波动部分，然后对波动部分进行统计分析。2.2.1平均值与脉动值流体速度可以被分解为平均速度和脉动速度：u其中，ux是平均速度，u′2.2.2雷诺平均方程雷诺平均方程（ReynoldsAveragedNavier-Stokes,RANS）是湍流统计描述的基石，它通过对Navier-Stokes方程进行时间平均，将湍流问题转化为可求解的平均流场问题。RANS方程的一般形式为：∂其中，u′i2.3湍流模型的分类湍流模型根据其处理湍流问题的复杂程度和精度，可以分为以下几类：2.3.1零方程模型零方程模型是最简单的湍流模型，它不直接求解湍流的任何方程，而是通过经验公式或常数来估计湍流的性质。例如，混合长度理论就是一种零方程模型，它假设湍流的混合长度与流体的局部速度梯度成正比。2.3.2方程模型一方程模型引入了一个额外的方程来描述湍流的一个关键参数，如湍流动能。这种模型比零方程模型更精确，但仍然简化了许多湍流的细节。k-ε模型中，k方程就是一方程模型的典型代表。2.3.3两方程模型两方程模型同时求解两个湍流参数的方程，如湍流动能k和湍流耗散率ε。k-ε模型是最常用的两方程模型之一，它能够较好地模拟大多数工程湍流问题。2.3.4大涡模拟（LES）大涡模拟是一种高精度的湍流模型，它直接求解大尺度涡旋的运动，而对小尺度涡旋进行模型化处理。LES适用于需要高精度模拟的场合，如航空器设计中的气动噪声分析。2.3.5直接数值模拟（DNS）直接数值模拟是最精确的湍流模拟方法，它直接求解Navier-Stokes方程，不进行任何湍流模型化处理。DNS能够提供湍流的全部细节，但计算成本极高，通常只用于科学研究。2.4雷诺应力方程雷诺应力方程描述了湍流中脉动速度之间的相互作用，是湍流模型中需要解决的关键方程。在RANS模型中，雷诺应力通常被表示为湍流粘性系数与平均速度梯度的乘积：u其中，νt是湍流粘性系数，δi2.4.1示例：k-ε模型中的雷诺应力计算假设我们正在使用k-ε模型来模拟一个湍流问题，下面是一个简化版的雷诺应力计算代码示例：#导入必要的库

importnumpyasnp

#定义湍流粘性系数计算函数

defturbulent_viscosity(k,epsilon,rho):

"""

计算湍流粘性系数

:paramk:湍流动能

:paramepsilon:湍流耗散率

:paramrho:流体密度

:return:湍流粘性系数

"""

C_mu=0.09#湍流模型常数

nu_t=C_mu*k**2/epsilon

returnnu_t

#定义雷诺应力计算函数

defreynolds_stress(u_i,u_j,k,epsilon,rho):

"""

计算雷诺应力

:paramu_i:平均速度i方向

:paramu_j:平均速度j方向

:paramk:湍流动能

:paramepsilon:湍流耗散率

:paramrho:流体密度

:return:雷诺应力

"""

nu_t=turbulent_viscosity(k,epsilon,rho)

reynolds_stress=-rho*nu_t*(np.gradient(u_i,axis=1)+np.gradient(u_j,axis=0)-2/3*np.trace(np.gradient(np.array([u_i,u_j]),axis=1))*np.eye(2))

returnreynolds_stress

#示例数据

u_i=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

u_j=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])

k=1.0#湍流动能

epsilon=0.1#湍流耗散率

rho=1.225#流体密度

#计算雷诺应力

reynolds_stress=reynolds_stress(u_i,u_j,k,epsilon,rho)

print("雷诺应力：\n",reynolds_stress)这段代码首先定义了湍流粘性系数的计算函数，然后定义了雷诺应力的计算函数。在示例数据中，我们使用了两个方向的平均速度数组，以及湍流动能、湍流耗散率和流体密度的假设值。通过调用这些函数，我们可以计算出雷诺应力的数值。请注意，实际应用中，湍流动能k和湍流耗散率ε需要通过求解k-ε模型的方程组来获得，这里为了简化示例，我们直接假设了它们的值。3空气动力学仿真技术：湍流模型3.1湍流模型3.1.1零方程模型零方程模型是最简单的湍流模型，它不直接求解湍流的任何方程，而是通过经验公式或常数来描述湍流的特性。这种模型通常用于快速计算或初步设计阶段，因为它能够提供一个大致的湍流效应估计，而不需要复杂的计算资源。3.1.1.1原理零方程模型基于湍流粘性系数（turbulentviscosity）的概念，通过一个固定的湍流粘性系数来模拟湍流的影响。这个系数通常根据流体的雷诺数（Reynoldsnumber）和流体的几何形状来确定。3.1.1.2内容湍流粘性系数：在零方程模型中，湍流粘性系数通常表示为νtν其中，C是一个经验常数，ν是流体的动力粘性系数，L是特征长度，y是距离壁面的距离。雷诺数：零方程模型中的湍流粘性系数与雷诺数有关，雷诺数定义为：R其中，U是流体的平均速度，L是特征长度，ν是流体的动力粘性系数。3.1.2方程模型一方程模型通过求解一个额外的湍流方程来更准确地描述湍流的特性。这个方程通常用来计算湍流动能（turbulentkineticenergy）或湍流耗散率（turbulentdissipationrate）。3.1.2.1原理一方程模型基于湍流动能的概念，通过求解湍流动能的传输方程来预测湍流的强度和分布。湍流动能的传输方程通常包括产生项、耗散项和扩散项。3.1.2.2内容湍流动能传输方程：一方程模型中的湍流动能传输方程可以表示为：∂其中，k是湍流动能，Pk是湍流动能的产生项，ϵ是湍流耗散率，σkSpalart-Allmaras模型：这是一种常用的一方程模型，它通过一个额外的变量ν来描述湍流粘性系数的变化，ν的传输方程如下：∂其中，Sν是ν的产生项，S是剪切应力的平方，ft2、fw和ft是模型中的函数，Cb、C3.1.3两方程模型两方程模型通过求解两个额外的湍流方程来更精确地描述湍流的特性。这两个方程通常用来计算湍流动能和湍流耗散率。3.1.3.1原理两方程模型基于湍流动能和湍流耗散率的概念，通过求解这两个变量的传输方程来预测湍流的强度和分布。湍流动能的传输方程和湍流耗散率的传输方程都包括产生项、耗散项和扩散项。3.1.3.2内容湍流动能和耗散率传输方程：两方程模型中的湍流动能和耗散率传输方程可以表示为：∂∂其中，k是湍流动能，ϵ是湍流耗散率，Pk是湍流动能的产生项，Cϵ1和Cϵ2是模型常数，σkk-ε模型：这是一种常用的两方程模型，它通过求解湍流动能k和湍流耗散率ϵ的传输方程来描述湍流的特性。k-ε模型在工业应用中非常广泛，因为它能够提供相对准确的湍流预测，同时计算成本相对较低。3.1.4雷诺平均Navier-Stokes方程雷诺平均Navier-Stokes方程（Reynolds-AveragedNavier-Stokes,RANS）是湍流模型的基础，它通过平均流场变量来简化Navier-Stokes方程，从而能够处理湍流流动。3.1.4.1原理RANS方程基于雷诺平均的概念，将流场变量分解为平均值和脉动值，然后对Navier-Stokes方程进行平均，得到一组描述平均流场的方程。这些方程中包含了雷诺应力项，需要通过湍流模型来闭合。3.1.4.2内容雷诺平均：在RANS方程中，流场变量ui被分解为平均值ui和脉动值u然后，对Navier-Stokes方程进行平均，得到RANS方程。RANS方程：RANS方程可以表示为：∂∂其中，ui是平均速度，p是平均压力，ρ是流体的密度，ν是流体的动力粘性系数，νt湍流闭合：RANS方程中的雷诺应力项u′i3.2示例：k-ε模型的Python实现以下是一个使用Python和NumPy库实现k-ε模型的简化示例。请注意，这仅用于说明目的，实际应用中需要更复杂的网格和边界条件处理。importnumpyasnp

#定义网格和流体属性

nx,ny=100,100

x=np.linspace(0,1,nx)

y=np.linspace(0,1,ny)

U=np.zeros((nx,ny))

V=np.zeros((nx,ny))

P=np.zeros((nx,ny))

k=np.zeros((nx,ny))

epsilon=np.zeros((nx,ny))

nu=1e-4#动力粘性系数

rho=1.0#密度

#定义湍流模型常数

Cmu=0.09

C1=1.44

C2=1.92

sigma_k=1.0

sigma_epsilon=1.3

#定义湍流粘性系数

defturbulent_viscosity(k,epsilon):

returnCmu*k**2/epsilon

#定义湍流动能和耗散率的产生项

defproduction_terms(U,V,k,epsilon):

S=np.gradient(U,axis=0)**2+np.gradient(V,axis=1)**2

P_k=S*k

P_epsilon=C1*epsilon/k*P_k

returnP_k,P_epsilon

#定义湍流动能和耗散率的耗散项

defdissipation_terms(k,epsilon):

D_epsilon=C2*rho*epsilon**2/k

returnD_epsilon

#定义湍流动能和耗散率的扩散项

defdiffusion_terms(k,epsilon,nu,nu_t):

D_k=np.gradient(nu+nu_t/sigma_k*np.gradient(k))

D_epsilon=np.gradient(nu+nu_t/sigma_epsilon*np.gradient(epsilon))

returnD_k,D_epsilon

#模拟循环

foriinrange(100):

nu_t=turbulent_viscosity(k,epsilon)

P_k,P_epsilon=production_terms(U,V,k,epsilon)

D_epsilon=dissipation_terms(k,epsilon)

D_k,D_epsilon=diffusion_terms(k,epsilon,nu,nu_t)

k=k+P_k-D_epsilon

epsilon=epsilon+P_epsilon-D_epsilon

#输出结果

print("Turbulentkineticenergy(k):")

print(k)

print("Turbulentdissipationrate(epsilon):")

print(epsilon)3.2.1说明在这个示例中，我们首先定义了网格和流体属性，然后定义了湍流模型的常数。接下来，我们实现了湍流粘性系数、湍流动能和耗散率的产生项、耗散项和扩散项的计算。最后，我们通过一个简单的循环来模拟湍流动能和耗散率的变化，并输出了最终的结果。请注意，这个示例非常简化，实际的k-ε模型实现需要考虑更多的物理过程，如对流、扩散和源项，以及更复杂的网格和边界条件处理。此外，湍流模型的参数通常需要通过实验数据或经验公式来确定，以确保模型的准确性和可靠性。4空气动力学仿真技术：湍流模型与CFD4.1计算流体力学(CFD)简介计算流体力学（ComputationalFluidDynamics,CFD）是一种利用数值分析和数据结构来解决和分析流体流动问题的科学方法。它结合了流体力学、数值方法和计算机科学，通过求解流体动力学方程组，如纳维-斯托克斯方程，来预测流体的运动和相关物理现象。CFD广泛应用于航空、汽车、能源、环境和生物医学等领域，帮助工程师和科学家理解复杂流体流动的特性。4.1.1原理CFD的核心是将连续的流体流动问题离散化，转换为一系列可以在计算机上求解的代数方程。这一过程通常包括以下步骤：数学建模：将物理问题转化为数学方程，如连续性方程、动量方程和能量方程。离散化：使用有限差分、有限体积或有限元等方法将偏微分方程转换为代数方程。数值求解：通过迭代算法求解离散后的方程组，如SIMPLE算法、压力修正法或直接求解法。后处理：分析和可视化求解结果，以理解流体流动的特性。4.2网格生成技术网格生成是CFD中一个关键步骤，它涉及到将流体域划分为一系列小的、几何形状简单的单元，以便于数值求解。网格的质量直接影响到CFD结果的准确性和计算效率。4.2.1原理网格生成技术可以分为结构化网格和非结构化网格两大类：结构化网格：网格单元排列有序，通常为矩形或六面体，适用于形状规则的流体域。非结构化网格：网格单元排列无序，可以是三角形、四面体或任意多边形，适用于形状复杂的流体域。4.2.2内容网格生成技术包括：网格类型：选择结构化或非结构化网格，以及网格的细化和适应性。网格质量：评估网格的扭曲、正交性和光滑性，确保数值稳定性。网格生成软件：使用如GMSH、ANSYSICEMCFD或Gridgen等专业软件生成网格。4.3数值方法与求解算法数值方法是CFD中用于求解流体动力学方程的数学工具。求解算法则是实现这些数值方法的具体步骤。4.3.1原理数值方法包括：有限差分法：将偏微分方程转换为差分方程，适用于规则网格。有限体积法：基于控制体积原理，适用于非结构化网格。有限元法：将流体域划分为多个小的单元，适用于复杂几何形状。求解算法包括：迭代法：如SIMPLE算法，通过迭代逐步逼近方程的解。直接求解法：如高斯消元法，直接求解方程组。4.3.2内容4.3.2.1有限体积法示例#有限体积法求解一维稳态对流扩散方程的Python示例

importnumpyasnp

deffinite_volume_1d(D,U,L,N,f):

"""

D:扩散系数

U:流速

L:域长度

N:网格数量

f:边界条件函数

"""

dx=L/N

A=np.zeros((N,N))

b=np.zeros(N)

#填充矩阵A和向量b

foriinrange(1,N-1):

A[i,i-1]=-D/dx**2-U/(2*dx)

A[i,i]=2*D/dx**2

A[i,i+1]=-D/dx**2+U/(2*dx)

b[i]=0

#边界条件

A[0,0]=1

b[0]=f(0)

A[N-1,N-2]=-1

A[N-1,N-1]=1

b[N-1]=f(L)

#求解

phi=np.linalg.solve(A,b)

returnphi

#测试函数

defboundary_condition(x):

returnnp.sin(x)

#参数设置

D=1.0

U=0.5

L=10.0

N=100

#求解

phi=finite_volume_1d(D,U,L,N,boundary_condition)

print(phi)此代码示例展示了如何使用有限体积法求解一维稳态对流扩散方程。通过定义边界条件函数和方程参数，可以求解出流体域内各网格点的物理量分布。4.4湍流模型在CFD中的应用湍流是流体流动的一种复杂状态，其特征是流体速度的随机波动和能量的多尺度传递。在CFD中，湍流模型用于简化湍流流动的数值模拟，以提高计算效率和预测准确性。4.4.1原理湍流模型包括：雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）：通过时间平均来简化湍流流动的描述。大涡模拟（LES）：直接模拟大尺度涡流，而小尺度涡流则通过模型来表示。直接数值模拟（DNS）：完全求解所有尺度的湍流流动，适用于研究湍流机制，但计算成本极高。4.4.2内容4.4.2.1RANS模型示例#使用OpenFOAM求解RANS模型的示例

#假设使用k-epsilon湍流模型

#配置文件

#在OpenFOAM的case目录中，编辑turbulenceProperties文件

#设置湍流模型为kEpsilon

turbulenceModelkEpsilon;

#设置湍流粘性系数

nut$nuEff-nu;

#设置湍流能量和耗散率的边界条件

boundaryField

{

inlet

{

typefixedValue;

valueuniform(0.50.50.5);

}

outlet

{

typezeroGradient;

}

walls

{

typefixedValue;

valueuniform(000);

}

}

#运行OpenFOAM求解器

#在终端中运行以下命令

#这里以simpleFoam为例

simpleFoam-case<yourCaseDirectory>-parallel此代码示例展示了如何在OpenFOAM中配置和运行k-epsilon湍流模型。通过编辑turbulenceProperties文件来设置湍流模型和边界条件，然后使用simpleFoam求解器进行并行计算。以上内容涵盖了计算流体力学（CFD）的基本概念、网格生成技术、数值方法与求解算法，以及湍流模型在CFD中的应用。通过理解和应用这些原理和技术，可以有效地进行流体流动的仿真和分析。5案例分析5.1飞机翼型的湍流仿真5.1.1原理与内容在飞机设计中，翼型的空气动力学性能直接影响到飞机的飞行效率和稳定性。湍流模型在仿真中至关重要，因为它能够帮助我们理解在高速飞行条件下，翼型表面的气流行为，包括边界层分离、涡流生成和阻力增加等现象。5.1.1.1湍流模型常用的湍流模型包括：Spalart-Allmaras模型：适用于整个流动域，从层流到湍流的过渡。k-ε模型：基于湍动能(k)和湍流耗散率(ε)的模型，适用于高雷诺数的湍流。k-ω模型：基于湍动能(k)和涡量(ω)的模型，对于近壁面的流动有较好的预测能力。5.1.1.2仿真步骤几何建模：使用CAD软件创建翼型的三维模型。网格划分：采用结构化或非结构化网格，确保近壁面区域有足够的网格密度。边界条件设置：定义来流速度、压力、湍流强度等。求解设置：选择合适的湍流模型，设置求解器参数。后处理：分析结果，如升力、阻力系数，以及翼型表面的压力分布和流线图。5.1.2示例假设我们使用OpenFOAM进行飞机翼型NACA0012的湍流仿真，以下是一个简化的案例设置：#设置求解器

$FOAM_RUN./Allrun

#查看结果

$FOAM_RUNpostProcess-func"writeSlice(planes,("y"0.0))"在constant/polyMesh目录下，我们定义翼型的几何形状和网格。在0目录下，设置初始和边界条件。在system目录下，选择RASModels为kOmegaSST，并设置求解器参数。5.2汽车空气动力学仿真5.2.1原理与内容汽车设计中，空气动力学仿真用于优化车辆的空气动力学性能，减少风阻，提高燃油效率，同时确保车辆的稳定性和安全性。湍流模型在预测车辆周围复杂气流结构时至关重要。5.2.1.1湍流模型RANS模型：如k-ε模型，用于平均气流的预测。LES模型：大涡模拟，适用于高精度的湍流预测，但计算成本较高。5.2.1.2仿真步骤模型创建：使用CAD软件创建汽车的三维模型。网格生成：确保车身周围有足够的网格密度，特别是前部和后部。边界条件：定义来流速度、压力、湍流强度等。求解设置：选择湍流模型，设置求解器参数。结果分析：计算阻力系数、升力系数，分析气流分布。5.2.2示例使用Star-CCM+进行汽车空气动力学仿真，以下是一个简化的设置流程：导入模型：使用ImportGeometry功能导入汽车模型。网格划分：选择HexahedralMesh或PolyhedralMesh，并设置Refinement以确保车身周