连分式扩充的粒子群神经网络压气机特性重构方法

对航空发动机压气机原始二维等转速线的数据点进行连分式扩充,通过两次网络训练,增加转速特性数据,在三维空间中进行BP(back propagation)网络模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,引入压力比函数,调整计算区域,定义网络的输入输出数据,利用试探法确定隐含层维数.采用基于趋利避害原则的粒子群算法对网络的初始权值和阈值进行优化,建立了压气机压比和效率特性的整体代理模型.最后以某型发动机的低压压气机为例进行了压气机特性模型的重构.通过模型的校核与验证表明:采用这种方法建立的模型精度较高,优于普遍采用的传统二维插值方法和普通BP神经网络模型.最终建立的重构模型对于采用选配法、坐标法和部件法等以压气机通用特性曲线为基础的发动机模型的求解,可提高计算精度和迭代速度,具有一定的工程应用价值.      

指数外推法和支持向量机相结合的压气机特性扩展方法

针对航空发动机起动建模中压气机低转速特性计算精度较低的问题,提出了指数外推法和支持向量机(SVM)相结合的特性扩展计算方法.首先分析了指数外推法的计算方法及其局限性,然后将压气机已知的高转速特性作为SVM的训练集,以指数外推法获取的低转速特性作为测试集,同时将压气机特性转换为按出口气流参数表示以降低SVM原始数据的非线性,利用交叉验证算法选择SVM参数并进行模型训练,预测并获得压气机低转速特性.通过与单纯使用指数外推法获取的特性对比分析表明:指数外推法和SVM相结合的压气机特性扩展计算方法,最大相对误差减小了约2.8%,有效提高了特性扩展计算精度.      

一种多级轴流压气机特性预测的工程方法

基于多级轴流压气机部件设计点气动参数与相应几何尺寸,发展了一种计算发动机高、低压压气机部件特性近似方法,完成了相应的计算程序编制,并将其应用于三个多级轴流压气机部件特性预测.计算结果与实验数据比较表明,该方法作为一种近似方法具有可接受的工程精度,尤其适合于预测发动机压气机部件小转速特性,为涡扇/涡喷发动机起动过程分析与计算提供模型基础.      

轻型航空发动机二级涡轮增压匹配模拟研究

为了使现有轻型航空发动机在10km高空保持原有动力性不变,需要采用二级涡轮增压保持不同海拔高度的进气密度。对原发动机在一级增压的基础上进行二级增压匹配。这里采用AVL Boost软件建模,根据实验校验一级增压模型,然后建立二级增压模型。考虑小型离心式压气机高海拔工作特性受雷诺数影响,确定了压气机匹配工作点。计算表明,匹配方案可行,原发动机满足飞行设计要求。     

一种应用滑动最小二乘求取压气机特性的方法

发动机性能仿真需要对压气机等部件特性进行离散和插值计算, 通常低转速范围的特性还需要外推.对此提出改进, 用三维曲面代替转速线表达压气机特性.从某小流量发动机起动加速试验数据中提取压气机低转速特性数据.以这些数据和已知特性数据为依据, 利用滑动最小二乘法拟合计算获得压气机特性曲面.该方法能够获得全部转速范围内的压气机特性, 精度高, 且不需插值计算, 非常适用于发动机起动加速过程的仿真计算.      

某型涡扇发动机起动过程数值模拟

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.      

压气机二维可压缩气动稳定性分析模型

基于压缩系统气动稳定性理论模型对压气机内部流动可压缩性以及叶排之间相互影响的需要,以Moore-Greitzer模型为基础,发展了一个用于分析多级轴流压气机动态失速特性的多"激盘"二维可压缩模型.该模型采用二维非定常的可压缩Euler方程描述压气机上、下游管道以及各叶排之间轴向间隙内的流动,而采用"激盘"分别取代压气机的各个叶片排.利用该模型,系统地计算和分析了多级轴流压气机中二维小尺度旋转失速的起始特性和动-静叶之间的相互影响,以及总压畸变旋转频率对下游压气机稳定性的影响.计算结果与实验数据的比较表明该模型及其计算结果是可靠的.      

一种多级轴流压气机特性预测工程方法

基于多级轴流压气机部件设计点气动参数与相应几何尺寸,发展了一种计算发动机高、低压压气机部件特性近似方法, 并将其应用于某型涡扇/涡喷发动机风扇和高、低压压气机部件特性预测,计算结果与实验数据比较表明,本方法作为一种近似方法具有可接受的工程精度,尤其适合于预测发动机压气机部件小转速特性,为涡扇/涡喷发动机起动过程分析与计算提供模型基础。     

一种两级导叶可调的模拟方法

现代发动机压气机压比设计状态较高,压气机特性线较陡,在节流状态发动机很快达到喘振,而压气机导叶调节作为一种行之有效的方法,越来越广泛地参与到发动机调节控制中。同时特性图的插值是发动机部件级模型关键一环。本文提出了一种压气机两级导叶可调的四元插值方法,能够对压机导叶进行无极可调模拟仿真。结果表明,该方法的正确性和通用性,经过发动机整机计算表明导叶调节可以提高发动机的稳定性,该方法对静子导叶调节规律的制定和优化具有指导性的意义。     

一种通用涡轴发动机起动过程建模方法研究

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。     

锥导乘波体气动代理建模方法研究

传统的气动计算方法计算繁琐、计算效率低,不适应于乘波体多学科设计优化,通过建立气动代理模型可以很好地解决气动计算精度和效率的矛盾.利用面元法进行气动估算,采集了锥导乘波体在设计点、非设计点的气动特性作为训练数据,构建了Kriging和LS-SVM代理模型,对比了两种模型对此高维问题的代理效果.结果表明,Kriging代理模型能更准确地表达锥导乘波体的气动特性,应用代理模型进行优化等工作的计算效率与传统气动计算方法相比有显著的提高.     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

一种高效高精度的气动弹性结构优化方法

气动弹性结构优化技术主要包括约束求解和优化算法两个方面的内容。针对常用的基于低阶面元法的静气动弹性分析方法计算效率高但精度低的特点,建立了一种高效高精度的基于高阶面元法的静气动弹性分析方法。针对当前气动弹性结构优化技术使用单一优化算法导致搜索精度低、收敛速度慢等特点,将遗传算法和分形算法进行结合,发展了一种遗传/分形混合算法。针对气动弹性结构优化计算时间长、设备要求高等特点,引入了Kriging代理模型方法来加快优化速度,减少时间和设备的耗费。最后以某大展弦比客机机翼为算例,采用基于高阶面元法的静气动弹性分析方法求解约束响应样本,用Kriging代理模型方法对约束响应进行模型构建和预测,并将Kriging代理模型和遗传/分形混合优化算法进行结合,构建了一种高效高精度的静气动弹性结构优化方法。优化分析结果表明,Kriging代理模型在静气动弹性响应预测上具有很高的精度,平均误差均在5%以下,副翼效率预测的平均误差甚至低于1%;遗传/分形混合算法相比于单一的遗传算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。     

1 种基于Kriging 近似模型的叶片罩量优化设计方法

在航空发动机叶片设计过程中,需要进行叶片罩量优化来减小多种载荷引起的弯曲应力,改善其应力状况。为了提高叶片罩量优化设计效率,根据Kri gi ng近似模型和试验采样技术,提出了1种叶片罩量优化设计方法。利用序列采样方法逐步改善近似模型预测精度,然后在近似模型上进行全局寻优。结果表明:该方法简单易用,通过构造近似模型代替真实的物理模型,降低了计算成本,提高了优化效率。优化后的叶片最大等效应力减小了12.43%,有效地减小叶片的峰值应力。     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识

利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。     

基于实时模型的涡扇发动机加速供油规律设计方法

针对某型涡扇发动机建立了实时模型,并将实时模型计算与试验结果进行了对比,得出该实时模型对模拟航空发动机加速过程具有一定的精度。通过改变航空发动机加速过程控制逻辑,并引入压气机裕度这一限制条件,获得了1种航空发动机加速供油规律设计方法。在实时模型中采用该方法,能够快速准确地获得航空发动机的加速供油规律;同时能够直观地得到航空发动机加速过程的动态特性。结果表明:通过验算得到设计的加速供油规律符合航空发动机加速要求。     

线性插值方法在某型航空发动机模型控制器设计中的应用

采用线性插值算法,根据已知点的精确模型求取包线内任1点的发动机模型；应用Z-N整定经验公式,对插值点进行了PID控制器设计；使用simulink进行了建模仿真。仿真结果表明,所设计的控制器控制效果良好。