基于Kriging方法的航空发动机压气机特性元建模

针对求解航空发动机数学模型时,使用传统的压气机二维特性曲线进行插值计算精度较差的问题,引入了优化技术中元建模的思想,对压气机特性进行模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,定义元模型的输入输出维数,采用Kriging算法建立了流量和效率特性的代理模型.以某型涡扇发动机为例进行了压气机特性元建模的仿真计算,设定了满足...     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长,加工和试验成本高,制约发动机设计周期的问题,基于航空发动机燃烧室模型,结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验,应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析,针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优,并对获取的Pareto最优解集进行了分析,为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解,可以快速准确获得满足最优性能的设计参数,缩短航空发动机的研制周期。     

航空发动机线性变参数建模方法研究

针对航空发动机增益调度控制技术使用的线性变参数(Linear Parameter Varying-LPV)模型,研究了两种LPV建模方法—雅克比和基于变化率方法。建立了涡扇发动机准LPV模型,进行了动态仿真验证。结果表明,与非线性模型相比,所建立的准LPV模型具有较好的动态性能,为航空发动机LPV增益控制研究提供了保证。     

基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机,基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻,包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性,并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求,面临高维多目标优化难题。针对该类问题,首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术,然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法,并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法,使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较,对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性,设计翼型高速气动特性得到了显著提升。     

基于代理模型的结构外形优化

提出了一种将代理模型用于机翼结构外形优化的方法。重点介绍了建立结构分析代理模型的过程,包括确定设计变量及取值范围、生成试验设计点、建立参数化结构模型、有限元结构优化设计、提取结构特性并构造代理模型。最后通过一个简单的机翼结构优化算例验证了这种方法的可行性和有效性。     

航空发动机多目标优化解耦控制设计方法

首先提出了全新的、用P范数表示的控制系统耦合程度量化指标———耦合度的概念,然后提出了可以反映航空发动机多个控制目标的多目标优化目标函数,并根据耦合度与该目标函数给出了解耦控制设计方法。该方法可以设计出真正意义上的具有解耦功能的多变量控制器,设计过程一步完成;应用于某型航空涡扇发动机控制系统设计,仿真结果表明了其可行性。     

基于平衡流形模型的航空发动机线性建模方法

研究了利用平衡流形模型建立航空发动机线性模型的方法。详细讨论了平衡流形模型的构造过程,给出从对象的平衡流形模型获取线性模型的理论依据。比较了线性化模型和平衡流形模型的有效范围,分析了两步法建立平衡流形模型允许采用更大的扰动量的原因。通过仿真验证了利用较大的扰动信号辨识平衡流形模型,进而获取线性模型的有效性。     

基于近似模型的变循环发动机稳态性能分析及优化

针对变循环发动机可调节变量多的特点,基于变循环发动机稳态性能计算结果,提出了通过构建和利用近似模型对稳态性能进行分析、优化的研究方法,同时还建立了优化求解程序。以超声速巡航工况稳态性能的分析及优化为例,解析了主要变几何部件调节对推力和耗油率的影响,获得了满足优化条件的性能方案。与传统大范围变几何部件参数研究方法对比验证表明,该方法在提高设计效率方面作用显著。为变循环发动机性能分析及控制规律设计提供了一种研究方法。     

基于航迹优化的变几何冲压发动机控制规律设计方法

宽速域的高超声速飞行需求对冲压发动机的变几何控制提出了更高的要求。基于高斯伪谱航迹优化方法,通过耦合变几何冲压发动机的控制变量及飞行器攻角变化率,将宽速域变几何冲压发动机的控制规律设计问题转换为特定飞行器的多变量最优航迹求解问题,建立了变几何亚燃冲压发动机的飞行器/推进系统匹配分析方法,实现了典型变几何冲压发动机的控制规律优化设计。研究结果表明：进排气无级可调冲压发动机最经济爬升轨迹相比最快爬升增加16.3%时间,节省7.8%燃油消耗,两种航迹状态下进气道均接近于临界状态,差异主要来自于油气比控制规律不同;喷管喉道面积两级可调冲压发动机通过动态调整进气道出口正激波位置及燃烧室油气比,亦可实现宽速域内的快速爬升,此时最经济航迹下燃油消耗较无极可调方案多20.8%,时间增加5.6%。     

基于SQP的航空发动机加速规律优化方法

提出了一种改善航空发动机加速性能的方法:采用SQP寻优方法对航空发动机进行加速过程的寻优控制仿真计算,获得以油/气压比为函数的优化加速燃油控制规律。选取工作包线内具有一定覆盖性的若干个状态点,进行加速过程寻优控制仿真。考虑到根据油/气压线开环进行加速控制易于导致涡轮后温度瞬态超调,提出了根据两类约束条件计算开环加速线,对所获得的两条优化的加速线进行融合,进而获得适用于全飞行包线范围内的加速燃油控制规律。仿真计算表明,所提出的加速燃油控制规律可以在兼顾涡轮后温度不超温和压气机喘振裕度的情况下,实现发动机加速时间最短的目标。     

Sequential ensemble optimization based on general surrogate model prediction variance and its application on engine acceleration schedule design

The Efficient Global Optimization (EGO) algorithm has been widely used in the numerical design optimization of engineering systems. However, the need for an uncertainty estimator limits the selection of a surrogate model. In this paper, a Sequential Ensemble Optimization (SEO) algorithm based on the ensemble model is proposed. In the proposed algorithm, there is no limitation on the selection of an individual surrogate model. Specifically, the SEO is built based on the EGO by extending the EGO algorithm so that it can be used in combination with the ensemble model. Also, a new uncertainty estimator for any surrogate model named the General Uncertainty Estimator (GUE) is proposed. The performance of the proposed SEO algorithm is verified by the simulations using ten well-known mathematical functions with varying dimensions. The results show that the proposed SEO algorithm performs better than the traditional EGO algorithm in terms of both the final optimization results and the convergence rate. Further, the proposed algorithm is applied to the global optimization control for turbo-fan engine acceleration schedule design.     

基于单杆操纵的双轴涡桨发动机稳态调节计划设计

为实现涡桨发动机的单杆操纵,提出一组基于发动机稳态特性的功率规划具体寻优设计流程。提出巡航状态下的两种综合性能指标,以兼顾发动机耗油率与螺旋桨效率的优化需求。为解决优化设计过程中稳态特性图难以有效获取的问题,对稳态求解模型进行了逆算法改进。某型双轴涡桨发动机的仿真结果表明,逆算法的求解精度与正向算法一致,且与传统双杆恒转速调节计划相比,单杆功率规划变转速调节计划使发动机在巡航状态设计工况下的平均耗油率降低了1.38%,平均效率/耗油率综合性能指标提升了2.09%。     

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型.提出了一种改进多元宇宙优化算法(Multi-verse optimization,MVO),并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究.在常规MVO算法基础...     

基于云粒子群算法的航空发动机性能衰退模型研究

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。     

基于粒子群算法的导弹PID控制参数选择

PID控制在导弹控制系统的设计中得到了较多的应用,但PID控制器的性能依赖于其参数的整定和优化。利用粒子群算法对控制器的参数进行优化,并对俯仰通道控制系统进行了仿真研究,结果表明,攻角和俯仰角速度都取得了较好的效果,当气动参数具有不确定性时,效果依然较好,验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率.     

Designing method of acceleration and deceleration control schedule for variable cycle engine

Studies show that different geometries of a Variable Cycle Engine (VCE) can be adjusted during the transient stage of the engine operation to improve the engine performance. However, this improvement increases the complexity of the acceleration and deceleration control schedule. In order to resolve this problem, the Transient-state Reverse Method (TRM) is established in the present study based on the Steady-state Reverse Method (SRM) and the Virtual Power Extraction Method (VPEM). The state factors in the component-based engine performance models are replaced by variable geometry parameters to establish the TRM for a double bypass VCE. Obtained results are compared with the conventional component-based model from different aspects, including the accuracy and the convergence rate. The TRM is then employed to optimize the control schedule of a VCE. Obtained results show that the accuracy and the convergence rate of the proposed method are consistent with that of the conventional model. On the other hand, it is found that the new-model-optimized control schedules reduce the acceleration and deceleration time by 45% and 54%, respectively. Meanwhile, the surge margin of compressors, fuel–air ratio and the turbine inlet temperature maintained are within the acceptable criteria. It is concluded that the proposed TRM is a powerful method to design the acceleration and deceleration control schedule of the VCE.     

自适应循环发动机性能智能在线寻优算法研究

为解决自适应循环发动机性能在线自主优化问题,提出一种适用于三流道自适应循环发动机的智能自主优化控制方法,通过深度确定性策略梯度算法(DDPG)在线优化压比计划,实现控制规律自主寻优.在基准发动机特性图上给出了不同外涵面积下的等推力特性曲线,在此基础上给出了基准的最低油耗控制规律曲线.当发动机性能退化或存在个体差异等偏离...     

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。