高推重比涡扇发动机性能寻优分析研究

本文在变几何涡扇发动机推进系统性能模型基础上,采用综合优化方法,分别以安装推力最大、安装耗油率最低和涡轮前温度最低为推进系统性能寻优的目标,针对某高推重比加力涡扇发动机进行了稳态安装性能最优化计算。分析结果表明,对于包含多个可调节几何参数的军用加力涡扇发动机而言,在基准调节规律的基础上对发动机进行性能寻优控制,可以明显改善推进系统的性能,从而大幅度提高飞机的综合作战能力。      

MAPS方法在航空发动机性能寻优控制中的应用

利用模型辅助模式搜索方法(MAPS方法),研究了某型涡扇发动机基于部件级非线性实时数学模型的性能寻优控制。该方法是一种直接搜索方法,不需要计算发动机非线性模型对控制量的偏导数,并通过运用kriging方法构造非线性代理模型来减少发动机模型的调用次数,进而减少了计算量,提高了优化速度。应用MAPS方法对航空发动机最低油耗、最大推力和加力最大推力3种控制模式进行了优化计算,论文给出了优化计算结果。      

航空发动机加力燃油流量寻优控制方法

为了实现带加力航空涡扇发动机最大推力寻优,作为途径之一,提出了一种新的加力燃油流量寻优控制方法。在常规开环的加力燃油流量控制计划的基础上,叠加一个闭环的寻优修正,以余气系数、加力燃烧室出口温度、喷口面积等参数为约束条件,并给出了不可测约束参数的解析计算方法以及解析余度校验方法。以某航空发动机动态模型为例进行了寻优控制方法的仿真验证,结果表明,采用新的加力燃油寻优控制方法,在包线范围内平均可以将发动机最大推力提高6%左右,并具备较好的寻优控制安全性。     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化设计研究

为了在设计阶段提升带直二元喷管涡扇发动机的总体性能,本文开展了基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化的研究。首先,建立了带直二元喷管的涡扇发动机模型,提出了发动机正后向排气系统红外辐射特征的计算方法,分析了直二元喷管尺寸对发动机性能参数的影响;其次,提出了基于序列二次规划算法的设计参数多目标优化方法,优化的目标包括高单位推力、低油耗和低红外辐射强度;最后,基于以上模型,利用序列二次规划算法对在设计点非加力情况下的涡扇发动机设计参数进行多目标优化。仿真结果表明：在设计点上,相较于不带直二元喷管的涡扇发动机,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的红外性能,并且通过算法优化后,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的性能参数。     

基于直二元喷管形面尺寸的涡扇发动机参数优化设计研究

为了在设计阶段提升带直二元喷管涡扇发动机的总体性能,开展了基于直二元喷管形面尺寸的涡扇发动机参数优化的研究。首先,建立了带直二元喷管的涡扇发动机模型,提出了发动机正后向排气系统红外辐射特征的计算方法,分析了直二元喷管尺寸对发动机性能参数的影响;其次,提出了基于序列二次规划算法的设计参数多目标优化方法,优化的目标包括高单位推力、低油耗和低红外辐射强度;最后,基于以上模型,利用序列二次规划算法对在设计点非加力情况下的涡扇发动机设计参数进行多目标优化。仿真结果表明：在设计点上,相较于不带直二元喷管的涡扇发动机,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的红外性能,并且通过算法优化后,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的性能参数。     

采用脉冲爆震外涵加力燃烧室的涡扇发动机性能研究

为了研究带外涵加力脉冲爆震燃烧室(Pulse detonation combustor,PDC)的分开排气涡扇发动机性能,建立了其性能模型。利用该模型对带PDC外涵加力原理性试验模型的性能进行了评估,同时选取涡扇发动机对该发动机采用PDC外涵加力后的部件特性及整机性能进行研究,并比较了等燃油流量下外涵道装有PDC和传统等压燃烧室的发动机性能。理论计算结果和实验值对比表明,加装合适的喷管结构能够大大提高该原理性试验模型的推力性能。算例的计算结果显示:随着PDC工作频率的提高,发动机总推力增加,耗油率增大;在同一工作频率下,PDC平均增压比、平均出口温度和发动机总推力在当量比1.1左右达到最大值,发动机总耗油率随着当量比的增大而增加;当PDC工作频率超过50Hz时,外涵道装有PDC的发动机总推力大于外涵道装有传统等压燃烧室的发动机推力,且耗油率要小。     

脉冲爆震外涵加力分排涡扇发动机性能分析

为了研究外涵带脉冲爆震燃烧室分排涡扇发动机的性能,基于部件法建立了外涵装有脉冲爆震燃烧室（PDC）的分排涡 扇发动机性能模型,分析了PDC工作参数、外涵循环参数和飞行工况对整机性能的影响。结果表明：PDC频率提高,PDC增压比和 加力温度提高,发动机单位推力增大,耗油率升高;PDC当量比增大,PDC增压比和加力温度先提高后降低,发动机单位推力先增 大后减小,耗油率一直升高;脉冲爆震外涵加力由于只利用外涵部分气流组织燃烧,耗油率远低于传统加力的,当PDC频率超过 41 Hz时,脉冲爆震外涵加力发动机的单位推力大于传统加力涡扇发动机的;涵道比增大,参与爆震燃烧气流增多,发动机单位推 力增大,耗油率升高。风扇压比提高,发动机单位推力先增大后减小,耗油率一直降低;在飞行高度一定时,飞行马赫数提高,发动 机单位推力减小,耗油率升高;在飞行马赫数一定时,飞行高度增加,发动机单位推力先增大后略微减小,耗油率先降低后略微升 高;在不同飞行工况下,脉冲爆震外涵加力发动机的耗油率远低于传统加力涡扇发动机的。     

基于复合模型及FSQP算法的发动机性能寻优控制试验

提出了一种在保证优化效果前提下提高发动机在线性能寻优实时性的方法,即一方面基于相似理论建立了适用于非加力状态的发动机复合稳态模型,在优化过程中替代原部件级模型以缩短优化计算时间,另一方面采用先进的可行性序列二次规划算法寻求全局最优解,以提高优化精度。最终实现了上述方案在最小油耗模式及最大推力模式下的数字仿真及半物理模拟验证,相比于传统的基于发动机部件级模型进行性能寻优控制,其优化精度相当,但优化实时性得到大幅度提高,从仿真结果可以看出上述方案的有效性及可行性。     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

利用SQP控制涡扇发动机加速过程的多目标最优化研究

在涡扇发动机加速过程控制中引入多目标评价函数法中的线性加权和法,实现发动机加速过程的双变量控制。研究过程中,充分考虑了涡扇发动机加速过程中的各项约束条件。仿真结果表明,应用多目标最优化方法来进行发动机加速最优控制是可行的,能充分发挥发动机的潜力。      

Adaptive modification of turbofan engine nonlinear model based on LSTM neural networks and hybrid optimization method

An accurate and reliable turbofan engine model which can describe its dynamic behavior within the full flight envelop and lifecycle plays a critical role in performance optimization, controller design and fault diagnosis. However, due to the performance differences caused by the tolerance of engine manufacturing and assembly, and performance degradation during continuously stringent environmental regulations, the model accuracy is severely reduced. In this paper, an adaptive modification method of turbofan engine nonlinear Component-Llevel Model (CLM) based on Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network (NN) and hybrid optimization algorithm is pro-posed. First, a dynamic compensator with a combined LSTM NN architecture is constructed to compensate for the initial error between the experimental data and CLM of a turbofan engine under health condition. Then, a sensitivity analysis approach based on the entropy coefficient and technique for order preference by similarity to an ideal solution integrated evaluation is developed to choose the unmeasurable health parameters to be adjusted. Finally, a parallel hybrid optimization algorithm is developed to complete the adaptive model modification when the performance degrades. The proposed method is verified on a military low-bypass twin-spool turbofan engine, and the experimental results show the effectiveness of the proposed method.     

矢量喷管控制对发动机性能的影响

建立了带推力矢量的涡扇发动机数学模型。结合某型涡扇发动机研究了矢量喷管偏转对发动机工作和性能的影响,研究结果表明,矢量喷管偏转时,在一定条件下,发动机低压转子共同工作线向喘振边界移动,而高压转子共同工作线不发生变化,发动机总推力是增大的。但当将矢量喷管偏转与喉部面积放大相结合,可使发动机保持原工作状态不变,而发动机总推力却随着几何矢量角的增大而减小。      

多用途战斗机/涡扇发动机一体化循环参数优化

 针对多用途战斗机的特点,发展了基于飞/发一体化的涡扇发动机循环参数优化设计模型和相应的计算程序,优化设计模型中包括双变量控制涡扇发动机特性计算模型、进排气系统安装特性计算模型、飞机气动特性分析模型、重量组成分析模型、任务剖面分析模型、约束分析与任务分析模型和优化计算模型等。重点研究了多用途战斗机约束边界的获得方法,利用多岛遗传算法和自适应模拟退火优化算法,分别对现役多用途战斗机、不加力超声速巡航多用途战斗机以及下一代先进多用途战斗机用涡扇发动机循环参数进行了优化计算,对计算结果进行了分析,获得了对多用途战斗机用涡扇发动机循环参数选择有指导意义的结论。     

间冷回热航空发动机性能计算与分析

在常规循环双轴分排大涵道比涡扇发动机模型基础上,通过引入间冷器、回热器和间冷涵道模型,发展了间冷回热航空发动机(IRA)性能模拟方法.编写了相应的性能计算程序,计算并分析了一种间冷涵道独立排气的IRA的高度速度特性和节流特性.计算表明:全包线内,回热器一直可以正常换热,IRA可以正常工作.不同工况下,IRA的净推力都接近或大于对照常规循环涡扇发动机,而耗油率较对照常规循环涡扇发动机降低9%~20%.     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

遗传算法在航空发动机非线性数学模型中的应用

收敛性是航空发动机非线性数学模型的重要指标。现有发动机平衡方程迭代解法还不能保证模型大范围收敛。以某涡扇发动机为对象,采用遗传算法求解发动机非线性数学模型,将模型中的发动机平衡方程求解转换为极小值优化问题,建立了遗传算法计算模型,重点分析了采用遗传算法求解的适应度函数设计方法。数值仿真结果表明,与牛顿-拉夫逊解法相比,采用遗传算法方法可实现模型大范围收敛。