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考虑涡扇发动机转子部件的惯性、容腔中质量与能量的堆积效应和高低温部件间的热交换,依据转子动力学、容积动力学及热力学建立涡扇发动机部件级非线性动态数学模型。通过求解质量、动量和能量的一阶微分方程,获得发动机典型截面处的性能参数。该模型能够反映涡扇发动机温度、压力、转速等12个关键参数的动态特性,避免传统转子动力学迭代模型的迭代求解,提高了模型实时性。模型输出与试验数据对比结果表明,其稳态误差小于1.6%,最大动态误差小于5%,单次流路计算平均耗时为0.009 ms。 相似文献
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涡扇发动机高空起动模型研究 总被引:5,自引:4,他引:1
基于慢车以上的部件级模型, 通过外推部件特性, 建立了双转子涡扇发动机部件级高空起动模型, 可执行高空风车起动或起动机起动仿真.模型考虑了起动过程中油气比对燃烧效率的影响, 燃烧室、高低压涡轮的热惯性及起动过程中总压恢复系数的变化, 采用容积动力学方法避免了迭代运算, 仿真结果表明该模型具有实时性, 仿真转速误差小于5%, 能够满足发动机高空起动性能仿真的需求. 相似文献
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为进行涡扇发动机起动过程性能仿真研究,在发动机慢车以上部件级模型的基础上,通过指数外推法获得低转速部件特性,在建立起动附件模型的同时,修正起动过程各部件总压恢复系数,从而建立起包含地面起动过程的全状态性能模型。在求解发动机各部件共同工作非线性方程组时,采用基于传统牛顿拉夫森迭代求解方法的改进方法,即在第1次完成中心差分得到Jacobian矩阵后,使用修正项迭代更新上一步的Jacobian矩阵。结果表明:该建模方法可以有效地建立起动过程性能模型,并大幅改善模型的执行效率、提高模型仿真求解速度。 相似文献
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根据发动机结构和热力学的特点,将发动机整机分解成8个组件对象,设计了基于组件的航空发动机部件模型,建立了发动机模型的组件库,并设计了实时数据库组件和算法组件等辅助仿真组件;采用所建立的组件库成功构建了单轴涡喷发动机和双轴混排涡扇发动机的模型,并进行了稳态和动态仿真,与GSP相比,该仿真结果误差小;验证了基于组件的发动机部件级建模的有效性。 相似文献
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为了研究完全耦合和迭代耦合方法的实现途径及两种方法的差异,针对涡扇发动机,建立了风扇部件的二维仿真模型,发展了基于完全耦合和迭代耦合两种维度缩放方法的发动机多维度仿真模型,对比分析了两种方法在仿真结果、计算速度及可操作性等方面的差异,同时对比了基于部件通用特性图的发动机零维仿真模型与多维度仿真模型的计算结果。结果表明:采用完全耦合方法进行维度缩放时,需要结合部件二维仿真模型对边界条件的要求调整迭代变量,同时需使用发动机零维仿真模型的计算结果作为多维度仿真模型中迭代变量的迭代初值,才能保证模型的收敛性;采用迭代耦合方法进行维度缩放时只涉及部件二维仿真模型与发动机零维仿真模型之间的参数传递控制,更容易实现。在计算均收敛的情况下,基于完全耦合方法与迭代耦合方法的发动机模型的计算结果无明显差异,但后者的计算速度更快。与基准模型相比,基于部件通用特性图的发动机零维仿真模型计算得到的推力最大误差大于8.34%,而多维度仿真模型的推力和耗油率的误差均小于3%,多维度仿真模型可更准确地预估发动机性能。 相似文献
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变循环发动机建模技术研究 总被引:6,自引:3,他引:6
在对变循环发动机总体结构进行分析的基础上,参考双轴涡扇发动机部件模型的建立方法,建立了变循环发动机部件级数学模型.建立了区分叶根特性和叶尖特性的风扇部件模型,单外涵和双外涵模式的核心驱动风扇级数学模型.根据变循环发动机的特点,建立了反映变几何部件变化的稳态和动态共同工作方程.数字仿真结果表明:所建的变循环发动机模型能够实现工作模式之间的相互转换,并且在低空低马赫数双外涵模式下表现出了涡扇发动机特性,即高推力与低耗油率,而在高空高马赫数单外涵模式下相比涡扇模式提供的推力更大、耗油率更低,符合变循环发动机特点,验证了建模方法的可行性. 相似文献
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提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。 相似文献
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为解决拟合法建立涡扇发动机状态变量模型时初值难以选取的问题和有效提高模型的精度,研究了一种改进的优化拟合方法.针对拟合法初值难以选取的问题,采用改进偏导数法获得的优化迭代初值;根据发动机稳态工作点线性化模型的动态响应与该点处的非线性模型动态响应一致的原则,采用线性最小二乘优化拟合法建立某型涡扇发动机状态变量模型.通过在不同状态工作点、采用不同模型结构,与改进偏导数法和非线性部件级模型仿真结果相比较表明:该方法能有效保证模型收敛性,具有较高的建模精度,并适用于高阶系统建模. 相似文献
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涡轴发动机可靠、快速的起动过程是进入驱动旋翼飞行器安全工作的前提,高置信度的发动机起动过程模型不仅可以对起动过程进行分析与优化控制,而且减少了代价昂贵的发动机台架试车次数。本文针对起动过程复杂非线性特性的建模难题,提出一种通用的建模方法:即基于级累叠方法,根据进口条件计算各级气体流动参数来获得压气机低转速特性数据,同时根据相似原理外推出燃气涡轮、自由涡轮低转速部件特性,并将冷转动模型和部件级模型相结合。最后,建立了涡轴发动机起动模型,进行了地面状态起动过程的数字仿真,并与试车数据进行对比,最大误差小于10%,结果表明所建立的模型能准确模拟涡轴发动机的起动过程。 相似文献
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为了建立适用于飞行模拟机的发动机起动模型,对涡扇类发动机起动过程的建模和仿真方法进行了研究,提出了飞行模拟机起动模型的建模基本原则,以此为指导,基于部件级建模方法建立了主导发动机正常起动动态性能的主要特性模型,并通过构建故障因子建立了典型故障模型,实现了发动机正常起动和起动过程中的故障模拟。正常起动仿真和故障仿真结果与测试数据的对比表明,所建立的正常起动模型正确地反映了发动机在各起动阶段的加速性能,故障模型很好的再现了故障逻辑和故障效应,满足了用于飞行模拟机的发动机起动仿真要求。 相似文献
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为探究整机与部件仿真数据和测试数据的匹配性,基于MATLAB/SIMULINK、Python和通用商业CFD软件,开发了数据驱动的部件串行协同仿真技术,主要由航空发动机整机的集成仿真平台和部件串行协同仿真平台组成。其中,集成仿真平台采用模块化的方法对发动机部件建模,结合共同工作方程及边界约束条件,实现了发动机整机和部件特性的迭代模拟;发动机部件串行协同仿真平台采用自编程序结合底层求解程序,提出了重叠区域的交界面数据传递与处理方法,实现了部件间的串行仿真和边界迭代求解,完成了零维、三维仿真的耦合求解过程。以某小型涡喷发动机为研究对象,基于已有试验数据进行案例验证,计算结果最大误差不超过5%,表明集成仿真平台与串行协同仿真平台的准确性及工程应用价值。 相似文献
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针对航空发动机部件制造装配以及性能蜕化引起的平均模型与个体发动机之间的性能不匹配问题,提出一种基于非线性滤波算法的发动机部件特性自动修正方法。根据发动机部件级平均模型输出与个体量测数据的残差,利用数据处理策略结合无迹卡尔曼滤波算法的不可测部件特性变化估计,自动更新发动机部件特性,建立发动机个体物理模型。通过小涵道比涡扇发动机仿真验证,结果表明该方法可自动修正发动机部件特性,相比较平均模型,通过该方法修正的发动机个体模型中各截面温度、压力计算偏差均在0.5%以内,有效提高涡扇发动机个体物理模型稳态、动态精度。 相似文献
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为了建立适用于飞行模拟机的发动机起动模型,对涡扇类发动机起动过程的建模和仿真方法进行了研究,提出了飞行模拟机起动模型的建模基本原则,以此为指导,基于部件级建模方法建立了主导发动机正常起动动态性能的主要特性模型,并通过构建故障因子建立了典型故障模型,实现了发动机正常起动和起动过程中的故障模拟.正常起动仿真和故障仿真结果与测试数据的对比表明,所建立的正常起动模型正确地反映了发动机在各起动阶段的加速性能,故障模型很好的再现了故障逻辑和故障效应,满足了用于飞行模拟机的发动机起动仿真要求. 相似文献
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某型涡扇发动机起动过程数值模拟 总被引:5,自引:3,他引:2
基于发动机设计点参数和压气机、涡轮高转速特性数据,完善了一种计算风扇、高压压气机和高、低压涡轮小转速特性近似方法,并进一步基于涡扇发动机部件匹配技术,建立了某型涡扇发动机起动过程计算模型及相应算法,给出了比较合理的发动机起动过程模拟结果. 相似文献
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基于云粒子群算法的航空发动机性能衰退模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
压气机和涡轮是发动机的关键部件,其性能下降对发动机性能有重要影响。本文研究了压气机和涡轮的性能衰退,将部件性能衰退等价转化为部件失效因子,修正部件特性,建立了某型涡扇发动机的非线性性能衰退计算模型;提出了云粒子群优化算法,以改善迭代收敛速度慢、计算时间长的问题。基于非线性发动机性能衰退模型,进行了部件性能衰退对发动机性能影响的定量计算,所得结论为发动机状态监控提供了依据。 相似文献
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发展了一种预测发动机部件特性的自适应模型方法,该方法以通用特性为基础,运用单纯型优化方法,以发动机主要性能参数和过程参数偏差函数最小为优化目标,以部件特性耦合因子为被优参数,预测出不同飞行条件下的涡扇发动机的风扇、压气机、燃烧室、高、低压涡轮等部件特性。运用该模型对某涡扇发动机性能的计算结果表明,发动机主要性能参数和过程参数的计算偏差均在0.5%之内,对发动机各截面总温、总压计算偏差均在1%之内。预测出的部件特性已成功用于发动机故障诊断方程的建立。 相似文献