Parametric Study of Aerodynamic Element Combinations in Heavy-Duty Vehicles with Python–Ansys Fluent Integratio

Abstract

Este trabajo presenta el desarrollo de una metodología automatizada de Dinámica de Flu- idos Computacional (CFD) para el análisis aerodinámico de vehículos pesados (HDVs, por sus siglas en inglés) equipados con dispositivos pasivos de reducción de arrastre. El objetivo no es obtener un óptimo global definitivo, sino establecer un flujo de tra- bajo reproducible capaz de generar, simular y evaluar configuraciones aerodinámicas paramétricas bajo condiciones numéricas consistentes. El estudio se centra en tres dispositivos pasivos: deflectores de techo, faldones laterales y boat-tails. Se genera una geometría simplificada de HDV basada en el NASA Generic Truck Model mediante una estrategia de escalado basada en el número de Reynolds, y se simula a una velocidad longitudinal fija de 90 km/h. Las condiciones de viento lateral se introducen variando la componente lateral de la velocidad, obteniendo ángulos de guiñada de 0◦, 5.7◦, 11.3◦ y 21.8◦. Las simulaciones se realizan en ANSYS Fluent mediante un enfoque RANS estacionario con el modelo de turbulencia k−ω SST, mientras que Python se utiliza para automatizar la generación de geometría, el mallado, la ejecución del solver y el postprocesado. Los resultados del caso base muestran una fuerte dependencia con el ángulo de guiñada, con un aumento de Cd desde 0.357 a 0◦ hasta 0.534 a 21.8◦. El análisis individual de los dispositivos indica que los boat-tails proporcionan el comportamiento de reducción de arrastre más consistente, que los deflectores de techo dependen en gran medida de la geometría seleccionada y que los faldones laterales presentan una respuesta más compleja asociada a la interacción entre el flujo bajo el vehículo y el ángulo de guiñada. A partir de aproximaciones polinómicas de segundo orden, se define una configuración candidata combinada formada por un faldón lateral corto, un deflector de techo con una relación de aspecto aproximada de AR = 2.05, y un ángulo de boat-tail de 16.7◦. Esta configuración reduce Cd de 0.534 a 0.458 a 21.8◦, aunque con un incremento de la fuerza lateral y del momento de guiñada.

This thesis presents the development of an automated Computational Fluid Dynam- ics (CFD) methodology for the aerodynamic analysis of heavy-duty vehicles (HDVs) equipped with passive drag-reduction devices. The objective is not to obtain a definitive global optimum, but to establish a reproducible workflow capable of generating, simulat- ing, and evaluating parametric aerodynamic configurations under consistent numerical conditions. The study focuses on three passive devices: roof deflectors, side-skirts, and boat-tails. A simplified HDV geometry based on the NASA Generic Truck Model is generated through Reynolds-number-based scaling and simulated at a fixed longitudinal speed of 90 km/h. Crosswind conditions are introduced by varying the lateral velocity component, produc- ing yaw angles of 0◦, 5.7◦, 11.3◦, and 21.8◦. The simulations are performed in ANSYS Fluent using a steady RANS approach with the k−ω SST turbulence model, while Python is used to automate geometry generation, meshing, solver execution, and post-processing. The baseline results show a strong dependence on yaw angle, with Cd increasing from 0.357 at 0◦ to 0.534 at 21.8◦. The individual device analysis indicates that boat-tails provide the most consistent drag-reduction behaviour, roof deflectors depend strongly on geometry, and side-skirts show a more complex response linked to underbody flow and yaw angle. Based on second-order polynomial approximations, a combined candidate configuration is defined using a short side-skirt, a roof-deflector aspect ratio of approx- imately AR = 2.05, and a boat-tail angle of 16.7◦. This configuration reduces Cd from 0.534 to 0.458 at 21.8◦, although with increased lateral force and yawing moment.