AVL的無網格粒子法計算流體分析軟體Preonlab擁有強大的分析能力，對於涉及複雜幾何與動態過程的模擬具有先天的優勢，本文以電泳塗裝過程為例，說明PreonLab 能夠有效且準確地預測液體流動行為。
電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學
計算流體力學（英語： Computational Fluid Dynamics ，簡稱 CFD ）是21世紀流體力學領域的重要技術之一，使用數值方法在計算機中對流體力學的控制方程式進行求解，從而可預測流場的流動。在複雜且成本高昂的汽車製造業的建立過程中，設計優化階段採用可靠的分析模擬工具已經被大量驗證其有效程度，汽車行業的各個知識領域和階段均在尋找有效的模擬解決方案本文以電泳塗裝過程為例，透過 AVL 的虛擬驗證工具 Preonlab ，可以對多種設計參數進行優化，例如油箱尺寸、電泳過程中白車身的運行軌跡、速度以及幾何細節。
Preonlab 是一款無網格的 CFD 分析工具，不受限於複雜的前處理過程、或是移動網格的生成手法，對於涉及複雜幾何與動態過程的模擬具有先天的優勢，重要功能特色有以下幾點：
◆ 連續粒子尺寸設置 (Continuous Particle Size, CPS)
◆ 壁面粒子細化功能
◆ 基於 Keyframe 功能的運動規律定義
◆ 通過後處理傳感器 (sensor) ，進行受力、液體分佈、濕壁位置等分析
◆ 基於 Preonlab 的 python API：PreonPy，提升建模與後處理的效率
◆ Preonlab 可以輸出真實感的渲染效果動畫
與傳統的計算流體動力學 (CFD) 不同，PreonLab 的模擬採用無網格技術。這不僅簡化了模型的建立過程，也在模擬牛頓流體和非牛頓流體時提供了快速且高效的處理時間。不論您是進行趨勢分析還是尋求精準的預測，PreonLab 都能滿足需求。
在軟體開發過程中，易用性一直是特別重要的考量。因此，PreonLab 被設計成讓每位用戶只需稍加培訓便能直覺地應用於日常工作中。
How PreonLab Works
電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學流體分析
電泳塗裝 (electro coating) 是利用外加電場使懸浮于電泳液中的顔料和樹脂等微粒定向遷移並沉積于電極之一的基底表面的塗裝方法。電泳塗裝的原理發明于是20世紀30年代末，但開發這一技術並獲得工業應用是在1963年以後，電泳塗裝是近30年來發展起來的一種特殊塗膜形成方法，是對水性塗料最具有實際意義的施工工藝。具有水溶性、無毒、易于自動化控制等特點，迅速在汽車、建材、五金、家電等行業得到廣泛的應用。
電泳塗裝是把工件和對應的電極放入水溶性塗料中，接上電源後，依靠電場所産生的物理化學作用，使塗料中的樹脂、顔填料在以被塗物爲電極的表面上均勻析出沉積形成不溶于水的漆膜的一種塗裝方法。
電泳工藝分為陰極電泳和陽極電泳兩種類型，其中由於陰極電泳塗層具有更高的耐腐蝕性，因此在汽車行業中被廣泛應用，典型的陰極電泳工藝通常包括以下幾個步驟：
1. 除油 (Degreasing)
2. 冲洗 (Rinse)
3. 磷化 (Phosphating)
4. 冲洗 (Rinse)
5. 電泳塗裝 (E-coating)
6. 冲洗 (Rinse)
7. 排水 (Draining)
8. 烘乾 (Baking)
在整個流程中，與 CFD 模擬相關的主要步驟包括前處理(如磷化)、電泳塗裝，以及各個冲洗過程，流程中的多個步驟都涉及車身在液體中的浸入和拖出，這些步驟也是本文分析的重點所在。
流體分析
典型的電泳塗裝工藝流程
電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學
在整個電泳工藝過程中，白車身首先會被浸入液體中(如水、磷化液、其他預處理液或電泳塗料液)，接著，白車身按照預設的路徑進行平移與旋轉操作，最後被拖出液面。為了避免液體殘留在工件表面進而污染下一工序的液槽，車身在轉移至下一步驟前需完成有效的排液。
液槽的尺寸需與工件尺寸相匹配，通常在約 400m³ 的空間內完成塗裝過程。下方影片展示了位於寶馬慕尼黑工廠的電泳塗裝工藝流程：
在整個電泳塗裝工藝中，除了涉及電泳現象的電泳底漆塗覆步驟之外，其餘所有過程均可通過 PreonLab 進行精確的模擬，PreonLab 可以在不考慮電泳現象的前提中，對塗裝工藝中的流體力學現象進行建模與預測。特別是對於液體的流動與排出過程，PreonLab 提供了高效且準確的分析工具，能幫助工程師優化工藝設計，這是傳統CFD較困難達到的效果。
電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學
下方的影片展示了 PreonLab 對該過程的模擬結果，清晰呈現了液體行為與排液效果：
由於車身上存在許多尺寸較小的孔洞，為了準確模擬這些孔對液體流動的影響，必須在模擬過程中採用足夠小的粒子尺寸。然而，正如影片中所展示的，液槽的尺寸非常大，整個工藝過程中涉及的液體量極其龐大，如果對所有液體均採用如此細小的粒子尺度進行求解，將大幅提高計算資源的需求與計算時間，這在工程應用中是不切實際的。
因此，需要在模擬中採取適當的數值方法，例如局部細化或混合解析策略，以平衡模擬精度與計算效率，確保在關鍵區域提供精確的結果，同時減少對整體計算資源的耗用。
為了滿足工程應用中的效率需求，模擬流程需要具備智慧化的粒子細化與合併功能，PreonLab 中的連續粒子尺寸（CPS）演算法正好能很好地實現這一點。 CPS 演算法允許模擬中根據需求動態調整粒子的尺寸，使得在需要高精度的區域進行細化，而在較大範圍或不敏感區域進行粒子合併，從而有效平衡模擬的精度與計算效率。
下方影片展示了 PreonLab 的連續粒子尺寸方法在電泳塗裝工藝中的應用，直觀地展現了該技術如何針對不同區域的需求進行粒子尺寸的動態調整，並大幅提升了粒子法模擬的效能與靈活性，真正改變了粒子法仿真的運作方式。
為了充分發揮連續粒子尺寸（CPS）算法的優勢，我們在示例中採用了近壁面粒子細化功能，當粒子接近幾何結構時，該功能會自動對粒子進行細化，從而能夠更精準地捕捉複雜幾何結構附近的流動特性，這種方法確保了在關鍵區域的模擬精度，同時避免了對整體計算資源的過度消耗。
下方影片演示了 PreonLab 基於幾何結構進行粒子細化的功能，生動展現了粒子隨著靠近壁面而逐漸細化的過程，以及這一功能如何幫助模擬更加精確地處理複雜幾何結構周圍的流動行為。
電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學
在使用 PreonLab 進行電泳過程模擬後，可以通過內置的強大後處理工具對結果進行深入分析，本次模擬中，主要使用了以下後處理工具：
1. Wetting Sensor（濕壁傳感器）用於監測白車身表面被液體覆蓋的情況，幫助評估浸入和拖出過程中的濕潤效果。
2. Force Sensor（受力傳感器）用於測量車身在液體中運動過程中所受的流體力，為優化工藝設計提供參考數據。
3. Volume Sensor（體積傳感器）用於計算特定區域內的液體體積變化，幫助分析排液效率以及避免液體殘留的情況。
這些工具協同工作，為電泳工藝的優化提供了多維度的關鍵數據支持。
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