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《燃气涡轮试验与研究》2016,(6)
研究了基于部件特性修正的航空发动机稳态性能模型修正方法,并通过对部件特性的研究总结了部件特性修正因子选择原则。以此为基础,提出了基于多状态试验数据的发动机性能模型修正方法,并采用双轴涡扇发动机地面试验节流特性数据对稳态性能模型进行修正。结果表明,采用单个试验状态数据修正后的稳态性能模型不能完全满足工程使用要求,使用基于多状态试验数据修正后的节流特性转速范围内模型计算精度与修正前相比有很大提高,验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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为了实现研发阶段涡扇发动机整机试验数据的快速评估和模型自适应,提出一种发动机模型自适应方法。该方法以整机试验数据为输入,结合气动热力过程约束方程和发动机整机匹配约束条件,重构出各部件的性能参数。文中提出了按照高压涡轮导向器喉部流通能力确定核心机流量的方法,并以载荷系数为媒介实现叶轮机械部件参数修正计算,完成了小涵道比涡扇发动机的自适应建模计算。计算结果表明,17个测量参数与计算结果完全一致,该方法完成单个状态点自适应计算的平均时间约为1.44ms,主要部件特性的修正系数在0.95~1.05。采用该方法计算的部件特性参数自适应修正系数可为发动机性能调试和故障诊断提供依据。 相似文献
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随着航空发动机先进噪声控制技术的使用,机体噪声已经成为飞机着陆阶段的主要声源。在民用飞机进场着陆与起飞过程中增升装置和起落架的气动噪声是机体噪声最强声源。本文研究了一种基于物理机制的增升装置气动噪声预测方法,编制了增升装置气动噪声快速预测程序,修正了增升装置气动噪声预估模型,采用国际公开的文献和试验数据与气动噪声快速预测程序计算结果进行对比。编制气动噪声快速预测程序为评估飞机概念设计阶段的部件噪声级提供了工程实用工具。 相似文献
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飞机起落架气动噪声特性仿真与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
对某型飞机前起落架的气动噪声特性进行了数值仿真分析和声学风洞试验研究。在典型飞机着陆速度下,采用分离涡(DES)方法模拟起落架周围非定常湍流流场,通过涡声理论计算声源的强度和位置,并利用FW-H(Ffowcs-Williams/Hawkings)方程积分外推法求解出不同部件及其组合件产生的声场,分析其噪声的产生机制、频谱特性及远场指向特性,同时评估各部件对总噪声的贡献量。在声学风洞中对轮胎和轮叉组合件进行气动声学试验,借助麦克风测量获得了噪声的频谱特性。基于部件固体表面积分计算的仿真结果与试验结果在声学远场条件下吻合较好。仿真结果表明:起落架气动噪声是钝体绕流噪声和空腔噪声的叠加,呈现宽频噪声的特性。强度最大的声源主要分布在起落架各部件的固体表面;轮胎噪声对总噪声的贡献最大,其次是轮叉噪声,支柱噪声对总噪声贡献最小。各部件噪声和总噪声均具有偶极子声源的辐射特性。空间可穿透积分面计算的声压级结果比固体表面计算的声压级结果大5 dB左右。该研究结果为低噪声起落架设计提供了一定的参考。 相似文献
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某型增压航空活塞发动机仿真研究 总被引:6,自引:6,他引:0
介绍了某型航空活塞发动机仿真模型的建立方法,建立了带有一级增压器的某型航空活塞发动机仿真模型,并进行了该发动机的地面特性的仿真计算,计算结果与试验结果符合得很好.在此基础上进行了该发动机高空特性的仿真计算,仿真结果与飞行试验数据较好地吻合,能够满足工程使用要求. 相似文献
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为了研究小型中涵道比分排涡扇发动机装机性能,建立了基于燃气发生器法的性能计算模型。由CFD数值模拟计算喷管特性,由发动机地面台架试验及针对小型中涵道比的特点发展的修正方法获取内外涵喷管进口总压和总温的修正系数曲线,经高空模拟台试验验证,发动机最大状态下的推力计算误差≤0.5%。再基于飞行试验测试数据,计算得到发动机在装机条件下的空气流量与飞行推力,与发动机设计厂家的模型计算结果相比,发动机各状态下推力最大误差≤1.3%,流量最大误差≤2.5%。结果表明:发展的性能模型修正方法适用于小型中等涵道比涡扇发动机的装机性能确定;同时修正中等涵道比分排发动机的内外涵喷管进口压力可提高模型推力计算精度;同时修正小流量分排发动机内外涵喷管进口温度可提高流量计算精度。 相似文献
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针对传统部件特性修正方法未考虑发动机多状态导致修正精度不高的问题,提出了1种基于粒子群优化和滑动最小二乘法的某型发动机部件特性修正方法。该方法利用粒子群优化算法分别求得在发动机不同状态下的修正系数,并以这些系数为基础,采用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,从系数曲面上获取原有部件特性图上各点对应的修正系数,从而得到修正特性。试验结果表明:该方法克服了传统方法的不足,提高了特性修正精度,为开展单机监控和视情维修提供准确的部件数据基础。 相似文献
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为了获取特定巡航工况下飞机外表面湍流边界层噪声以及发动机噪声的频谱和声压级,在机体外表面安装表面声压传
感器进行测量,根据传感器数据之间的相干关系,采用湍流边界层噪声分离技术将湍流边界层噪声与发动机噪声从总的声载荷中
分离出来。采用Robertson模型计算与飞行试验相同的巡航状态下湍流边界层噪声频谱,并与飞行试验结果进行对比。结果表
明:在巡航状态下,对于机体外表面总的声载荷,湍流边界层噪声的贡献量大于发动机噪声的;在中心频率为20~10000 Hz时,采用
Robertson模型得到的湍流边界层噪声频谱与飞行试验结果的1/3倍频程谱曲线趋势较为吻合,总声压级相差约2 dB。试飞结果验
证了该噪声试验及分离技术具有良好的应用效果。 相似文献
12.
为了研究非均匀流场中航空发动机喷流噪声特性,满足未来的航空器噪声适航要求,采用计算流体力学(CFD)和计算
航空声学(CAA)相结合的混合数值算法,对大涵道比发动机喷管的简化缩尺模型进行气动噪声仿真计算。采用大涡模拟(LES)计
算喷管的瞬态喷流流场;在流场计算的基础上使用Mohring声类比进行声源提取,将时均流场插值到声学网格作为背景流,结合有
限元和无限元方法对喷流噪声近场以及远场的辐射特性进行数值计算及分析,并通过单通道锯齿形喷管试验验证数值计算方法
的可行性。数值结果表明:发动机喷流噪声主要是由内外涵剪切层内的涡环破碎产生的大尺度涡而形成的,噪声辐射峰值主要集
中在低频范围内,随着频率升高,各方向角的声压级都在降低,在1000~2500 Hz,从125 dB快速降低到105 dB,之后衰减速度变缓,
到100 dB趋于稳定。数值计算方法精确度高,最大计算误差为1.97%。为发动机噪声适航提供了一种噪声预测方法。 相似文献
13.
因航空发动机的工作环境及工作特性所致,其稳态试验数据常伴有噪声干扰,对稳态值计算结果的准确性造成影响。
在对稳态数据进行正态性检验后,利用稳态数据来源的正态特性,以及利用混合模型对数据的良好回归特性,基于高斯混合模型
对稳态数据进行筛选分类。依托发动机稳态数据分布形式的相近性与数据本身的统计特性,来确定稳态数据特征值的提取方法。
在对发动机稳态数据进行数据筛选以及对比不同稳态数据片段后,验证模型方法的数据降噪效果以及稳态数据特征值计算结果
与同一稳定工作状态数据片段的选取不相关性。结果表明:从仿真数据的筛选结果以及不同稳态数据片段的验证结果可知,该方
法具有较强的稳定性,可有效筛选出发动机稳态点数据,并准确计算出发动机稳态值,一般收敛结果相对误差在0.2%以内。 相似文献
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基于模型辨识的发动机部件特性修正研究 总被引:4,自引:1,他引:3
在发动机的总体性能研究中,发动机部件特性图的准确程度对总体性能计算结果有明显的影响.研究表明,部件特性数据的偏差,尤其是风扇、压气机及涡轮等部件特性的偏差会使发动机总体性能计算结果出现很大的偏差,与实际性能不符.本文采用变分加权最小二乘法对试验数据进行模型辨识分析,充分利用发动机整机测量的试验数据对发动机部件特性进行修正,该修正可反馈各部件实际特性信息,可为各部件分析及完善设计提供参考和依据. 相似文献
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针对某型双涵道分开排气涡扇发动机尾喷管模型的流动特性进行了数值计算研究和试验验证。利用NASA典型尾喷管模型的推力系数对比研究结果验证了数值方法的可行性,采用验证后的数值方法获得了不同飞行条件下和发动机工作状态下某型发动机尾喷管模型内、外涵道的流量系数和推力系数数据及其变化规律,并将数值计算结果与该型发动机在相同工况下的地面台架试验数据进行对比。结果表明:在试验工况全范围内,发动机进口空气流量的计算值与试验值的最大偏差为1.8%,总推力的计算值与试验值的最大偏差不超过±0.5%。 相似文献
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航空发动机台架试验声强测试技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合某型涡喷发动机台架试验进行声强测量实践,重点研究了在常规试车台上噪声测量方法及实施方案。依据ISO9614-Ⅰ标准对测试数据的有效性及误差等指标进行了考核,估算了发动机侧面辐射声功率,进行声源识别,并讨论了该型发动机噪声级,主要噪声源及其特征。结果表明:在常规试车台上进行发动机声强测量,其方法可行,数据有效,对研制中的发动机开展静态噪声测试研究提供了经验。 相似文献
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变循环发动机核心机稳态性能计算模型修正方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对搭建的变循环发动机核心机稳态性能计算模型的计算结果与试验结果差距较大的问题,提出一种适用于该计算模型的修正方法。即先利用试验数据算出核心机性能参数,选择在模型中作为独立变量的参数代入计算模型,然后换用与这些参数有相关性的修正因子作为模型方程组的独立变量,通过修正因子在模型中的迭代求解实现性能模型的修正。修正前模型计算结果与试验结果最大相差约10%,修正后两者偏差在1%以内,验证了该方法的有效性和工程实用性。 相似文献
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相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。 相似文献