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详细分析了发动机瞬变过程中热传递对压气机稳定性的影响机理,建立了热传递对压气机稳定裕度影响的数学模型,并以一台增压比为26的涡扇发动机为例进行计算,结果表明了建立模型的正确性。 相似文献
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针对下一代民用涡扇发动机短舱长径比不断缩小的发展趋势,为改善发动机进口气流参数分布不均、改善进气道的流场结构、提高其气动性能,开展了进气道唇口关键几何参数对短舱进气道流动特性影响的研究。通过CFD数值模拟方法研究了进气道收缩比、唇口超椭圆指数以及唇口超椭圆长短轴比对短舱进气道性能的影响。研究发现,这三个设计参数改变时,均会对进气道性能产生直接的影响,对畸变指数的影响最明显,其中收缩比改变的影响最大,当收缩比每改变0.025,畸变指数的变化率最大可达到50%。进口收缩比的改变影响喉道截面的流动,超椭圆指数变化影响了进口前缘曲率的变化,而超椭圆长短轴比变化影响了进气道唇口内型面的曲率;超椭圆长短轴比越大,超椭圆指数越小,收缩比越大,唇口初始压力损失越大,壁面摩擦损失越大,进气道总压恢复系数越低,畸变程度越高。 相似文献
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开式转子发动机以高推进效率、低燃油消耗率和低污染物排放的"一高两低"优势,成为经济友好型航空发动机的典型代表,是下一代民用飞机潜在的动力备选方案之一。本文主要从开式转子发动机总体性能仿真技术、对转桨扇设计技术、传动附件设计技术、部件及整机试验技术等四个方面,分析开式转子发动机研发历史及相关技术研究进展。结合国内开式转子发动机研究现状,梳理出开式转子发动机的发展脉络,归纳出开展开式转子发动机研究所涉及的关键技术,并对未来的研究重点和发展路线进行展望,以期为开式转子发动机相关技术的后续研究提供技术支持。 相似文献
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针对涡扇发动机用三轴承矢量喷管(3BSN),通过数值模拟的方法研究了在巡航和垂直起降(VTOL)状态即非矢量和90°矢量状态下三轴承矢量喷管的红外辐射空间分布特征,并分析了其影响机理。结果表明,在非矢量状态下由于特殊的几何型面使得喷管下壁面出现了局部高温区,喷流形状也变成椭圆锥形,造成垂直探测面上正探测角壁面红外辐射较负探测角最大增加44.6%,水平探测面上的燃气红外辐射大于垂直探测面;90°矢量状态下,由于偏转的喷管结构对前端高温部件的遮挡,总辐射峰值仅为非矢量状态的43.3%;喷管90°矢量偏转使得远离曲率中心一侧的气流速度降低温度升高,喷管外侧出现了大范围的局部高温区,导致垂直探测面负探测角范围的壁面辐射大于正探测角范围,最大相对差值达到71.9%。喷管偏转也遮挡了部分喷管内部的高温燃气,垂直探测面负探测角的仅能覆盖喷管出口处的高温燃气区域,明显小于正探测角,造成燃气辐射出现了20%的最大相对差值。 相似文献
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为了研究S弯收扩喷管的流动机理,数值模拟了不同喷管落压比(NPR)和S形收敛管道出口面积比(A72/A8)对S弯收扩喷管内流动的影响。结果表明:当S弯收扩喷管处于高度过膨胀状态时,随着NPR升高,非对称分离逐渐转变为对称分离,λ型激波转变为马赫盘结构,气动性能下降,推力矢量角减小;随着NPR继续上升,激波从喷管内移动到喷管出口边缘,并逐渐转变为膨胀波,气动性能上升,推力矢量角减小至0°后保持不变。在完全遮挡高温部件的低可探测准则的约束下,出口面积比A72/A8的变化主要对S弯收扩喷管收敛段的流动特性产生显著影响,体现在S弯收扩喷管内的局部加速及二次流分布。S弯收扩喷管的气动性能随着A72/A8增大而提高,但当A72/A8增大至1.8时,第一弯管道出口上壁面发生流动分离,气动性能显著下降。 相似文献
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为了进一步提高航空发动机建模及优化方法的性能,本文提出了一种基于多代理模型技术的建模及优化方法。本文首先提出了一种新的代理模型全局误差估计方法,以此建立了新的多代理模型建模方法。然后提出了一种组合模型预测偏差估计方法,以此发展了一种基于多代理模型技术的优化方法。6个不同维度及不同训练集大小的解析测试算例的结果表明,本文所发展的建模方法相较于现有方法精度更高,本文所发展的优化方法相较于经典代理模型优化方法算法收敛性更强。同时变循环发动机稳态性能建模及加速燃油控制规律优化实例表明,本文所发展的方法在处理实际工程问题时,依旧可以表现出良好的算法性能。 相似文献
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为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明:SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。 相似文献