Modellering av radarförblindning i extrema snöförhållanden

Viktiga resultat som projektet gav

Inom projektet var målet att utveckla en CAE-prediktionsmetod för att bestämma snöexponering och dess effekter på sensorsystem. Den kompletta fordons CFD-modellen, som utvecklades inom detta projekt, kan förutsäga olika körscenarier; körande ensam på vägen, i nederbörd och bakom en annan fordon. CFD-modellen är öppen för en mängd olika nedsmutsningstyper; Idag fungerar det robust för torrt snödamm, vilket var fokus för en omfattande experimentell kampanj. Exponeringen av sensorer för snö och annan förorening kan förutsägas med den modellen.

Långsiktiga effekter som förväntas

Vi fick mycket kunskap om snöegenskaper. I en första fas genomfördes karakterisering av snö olika snötyper och förhållanden. Inte bara färsk snö, utan även komprimerad snö på vägytor och luftburna snö bakom ett fordon undersöktes. Användbar kunskap erhölls när det gällde snöpartikelform, partikelstorlek och deras struktur när de agglomererade på en fordonsyta. Därmed utvecklades en komplett fordons fluid dynamisk modell (CFD), som modellerar snömoln runt ett fordon. CFD-modellen förutsäger snönedsmutsning för olika körscenarier.

Upplägg och genomförande

Projektet delades upp i mindre arbetspaket med tydliga mål och mätbara leveranser. Volvo tog ansträngning mot modelleringen av hela fordonet, medan Chalmers fokuserade på detaljerade fysikaliska egenskaper hos snö. Leveranser av varje arbetspaket genomfördes efter varje framgångsrikt utförande. Den förväntade utvidgningen av projektet måste justeras, när första forskningsresultaten har visat större komplexitet än vad som ursprungligen förväntades. Kunskap delades genom kontinuerlig inblandning av IAESTE-studenter, masterprojekt och vetenskapliga publikationer.