问界M8泼水实验背后的技术革命：PreonLab破解车内防水性能难题

问界M8泼水实验背后的技术革命——

PreonLab破解车内防水性能难题

Author: 王鑫

Technical Support Engineer, AST

被誉为全球汽车工业“风向标”的2025年上海国际车展于4月23日正式拉开帷幕。在今年的车展上，一个有趣的现象引起了业界的注意：多家车企开始高调展示车辆的防水性能。

其中，赛力斯在展台设计了动态泼水互动，演示车内防泼水性能。余承东谈及问界M8的防水性能时，黄渤拧开手里的矿泉水就往中控上泼水，做起了现场测试，生动展示了问界M8舱内防误泼水设计。

如果不用真车泼水，工程师如何高效模拟这类流体场景？我们用PreonLab简单进行了一场“情景重现”：

PreonLab支持

模拟乘员舱内的防水性能

随着智能座舱电子设备激增，从打翻的咖啡到漏水的天窗，液体风险已成为影响车辆可靠性的关键因素。

传统依赖物理样机的测试方法不仅耗时费力，更难以全面覆盖各种突发液体场景。PreonLab的粒子法仿真技术突破了这一局限，可精准模拟饮料泼洒、天窗漏水等复杂工况。

如果想要分析或提高汽车内饰的防水性能，一方面，需要分析泼水产生的水流路径，通过优化设计，将泼水水流引导至低风险区域或排水区域；另一方面，对于与泼水接触的表面，提高表面疏水性，增大液滴在表面上的接触角，保证尽量低的接触时间。

PreonLab支持输出当前湿壁和湿壁量，用于识别正在与水接触的部分内饰以及面积占比。下图中绿色着色区域代表正在与泼水接触的内饰。

PreonLab支持输出累计湿壁信息，识别泼水过程中与水发生接触的全部内饰。下图中绿色着色区域代表与泼水发生接触的全部内饰。

PreonLab支持输出湿壁时间，用于分析泼水与内饰的接触时长。 下图中黄绿色着色区域代表与泼水接触时间较长的内饰。

PreonLab支持模拟任意误泼水场景。在下图中，展示了喷壶对着侧窗内表面喷洒水的模拟结果，可以用于分析水流路径，评估车门进水风险，优化结构设计。

PreonLab支持模拟不同疏水表面的流动状态，体现液滴在表面上的不同接触角，预测表面与水流的接触时间，更好地评估内饰的疏水性能。

下方动图演示了在等长度、等坡度的三个表面上，由于液滴在固体表面接触角不同，导致液滴在固体表面流动的时长不同。

总结

PreonLab无网格仿真软件通过精准模拟泼水场景，提供湿壁面积、接触时间等关键数据，帮助工程师优化水流路径和疏水设计，大幅提升开发效率并降低实物测试成本，成为推动智能座舱液体防护技术创新的核心工具。

以上就是本次分享的全部内容，如您对本篇文章感兴趣，欢迎您发送邮件至ast.china@avl.com与我们进一步联系。