基于部件特性的航空发动机性能模型修正

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。     

基于特性数据的燃气涡轮发动机修正方法

针对燃气涡轮发动机部件特性不匹配造成的模型计算参数与实际试车参数之间的误差问题,提出一种基于特性数据的 燃气涡轮发动机部件特性修正方法。通过变缩放参考中心依次对设计点、慢车点进行整体修正,实现特性图在整个工况范围内的 大致覆盖。通过局部修正非设计点所在的由相邻等转速线和β线所确定矩形域的特性数据,并采用插值法和拟合椭圆曲线法对 等转速线的其他数据点进行补充修正,得到与试车数据匹配的特性图。以涡扇发动机为研究对象进行仿真验证,结果表明：所提 出的特性修正方法能准确、快速地对发动机部件特性进行修正,与试车数据相比,修正后的模型各稳态点误差精度均在1.5%以 内,满足工程精度需求,可用于发动机控制系统研究。     

基于整机试验数据的发动机部件特性修正方法研究

本文主要研究了一种通过修正部件特性使航空发动机仿真模型与参考数据相匹配的方法,旨在提供一种通用的基于参考数据的部件特性修正技术,以达到减小建模误差,提高模型精度的目的。在对发动机模型分析的基础上,选取调整参数,利用参考数据和优化算法调整部件特性,使得仿真模型在非设计点的仿真输出与参考数据满足匹配精度。仿真结果表明,采用基于数据的发动机匹配技术,还原了发动机稳态部件特性,提高了模型仿真精度,同时可以实现非直接测量参数仿真。     

基于整机试验数据辨识的雷诺数对涡扇发动机的性能影响

为了研究雷诺数对涡扇发动机性能的影响并提升稳态性能模型在工作包线内的计算精度,提出了一种基于整机试验数据辨识的计算分析方法。选取用于气路分析的测量参数,提升辨识算法的收敛性和计算结果的有效性;结合非线性气路分析算法辨识计算出各试验点的部件性能修正因子,统计分析雷诺数和各部件性能修正因子的变化关系,定量得到雷诺数对发动机各部件性能的影响程度;修正基线稳态性能模型,并对计算精度进行验证对比。结果表明:对比试验结果,修正后的稳态性能模型各参数计算偏差不大于2.5%。对比基线稳态性能模型各参数计算结果,计算精度平均提升2.3%,最大提升9.2%。      

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

某型涡扇发动机状态模型修正

为了针对每一台发动机建立准确的气路故障诊断模型,采用部件法建立了某型涡扇发动机的基准数学模型,分析了模型失配的原因,确定出需要修正的特性参数,采用小波分析实现对可测参数数据的预处理,通过求解所建的扩展非线性方程组完成了发动机模型的离线修正。经仿真验证该算法有较高精度,且易于工程实现,为建立准确的稳态气路故障诊断方程奠定了基础。     

基于粒子群算法的涡扇发动机气路性能修正

针对由于建模过程中条件简化及发动机零部件的差异性导致的发动机数学模型计算结果与整机性能实测数据偏差较大的问题,提出基于粒子群算法(PSO)的发动机模型修正方法,运用修正因子提高模型计算精度。将修正后发动机模型的计算结果与实测数据对比,结果表明:运用PSO算法对模型进行的修正能够显著提高模型的精度,修正前模型计算值与实测值的最大误差达4.85%,修正后最大误差只有0.97%,修正效果良好,且涡轮等后端部件比压气机等前端部件精度提高更为明显。     

涡扇发动机部件特性的滤波自动修正更新方法

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。     

基于试飞数据的涡轴发动机性能建模技术

为了实现军用涡轴发动机在装机状态下的虚拟预测试飞，通过罚函数法求解超定非线性方程组的最小二乘解，并采用回归分析对部件特性耦合因子进行曲线拟合，优化基准稳态模型，构建了某型涡轴发动机稳态性能计算模型；在此基础上，应用发动机加减速试飞数据，综合考虑部件容腔效应、转动部件的转子动力学和高温部件的传热效应，开发了涡轴发动机部件级过渡态性能计算模型。采用该模型对包线范围内不同工况的发动机稳态和过渡态工作过程进行了仿真预测，结果表明：与真实装机试验结果相比，发动机各工作参数的稳态预测精度在4.2%以内，过渡态预测精度在9.2%以内，满足工程精度要求。该模型能够满足虚拟预测试飞的技术需求，对涡轴发动机的设计、试飞和使用具有重要作用。     

基于遗传算法的涡喷发动机身份证模型建立

为建立发动机身份证模型,针对发动机个体差异和寿命期内性能蜕化引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出1种基于遗传算法的发动机部件级模型自动修正方法。在发动机部件级模型中,引入能反映个体发动机部件特性的性能调节因子。根据发动机试车数据与待修正部件级模型输出数据,以发动机关键测量参数残差最小为优化目标,采用遗传算法获得不同换算转速下的特性修正系数,建立发动机身份证模型。以某型涡喷发动机为对象进行试验验证,结果表明该方法能有效提高发动机部件级模型精度,适用于建立发动机身份证模型。