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航空发动机数学模型中方程解法与局限性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
基于部件法建立的发动机数学模型中含有大量非线性方程求解过程,目前所采用的插值法在理论上存在一定的局限,使得发动机性能仿真时常引起模型不收敛.本文首先以发动机部件非定常流计算过程为例,归结给出模型中非线性方程的数学形式及其特点,然后采用实例对解法的局限性进行分析,并得出结论:建议使用插值法求解时应注意两点:迭代初值选取直接影响算法的收敛性;迭代过程采用最近三个近似解来拟合,不一定能真实反映原方程轨迹,会导致迭代发散. 相似文献
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遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
将求解发动机非线性模型转化为一优化问题,提出一种用遗传算法(GA)来求解非线性模型的方法。与传统的N-R法相比,用GA法对初猜值的精度没有要求。对猜值缺少先验知识的非线性方程组的求解,GA法可大大提高求解非线性模型的收敛性。将GA算法与N-R法适当地组合应用,可进一步提高收敛速度。 相似文献
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为了更加精确地预测航空发动机高速柔性转子系统振动响应,为整机振动抑制提供技术支撑,以实际航空发动机转子系统为对象,对其主体结构特征及其连接结构所引起的弯曲刚度非线性特征进行了论述,在此之上建立了其动力学模型。针对这种具有局部非线性刚度的复杂转子系统动力学模型,结合FFT和Broyden迭代方法发展了一种数值谐波平衡法,通过频域方程中的自由度缩减,降低了方程规模,大幅度提高了求解效率。将该方法应用于试验转子的动力特性求解,结果表明:本文方法相比经典数值积分方法可以节省10倍以上时间。采用此方法对涡扇发动机低压转子系统在局部非线性刚度下的动力响应规律进行了分析,论证了论文方法的工程适用性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下,单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。首先,采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。随后,利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。最后,在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。 相似文献
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基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性. 相似文献
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介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。 相似文献
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本文描写了作者发展的两相紊流燃烧理论及数值方法;简介了作者自编的计算机程序GEMCHIP;提供了将本方法应用于几种燃烧室流动的计算结果。 相似文献
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为了解决某型涡扇发动机慢车转速以下的数学模型难以建立,无法进行起动性能数值计算的问题,提出了用支持向量机辨识起动模型,依据辨识结果估算起动性能的方法。采用发动机起动试验数据作为学习样本,建立了基于支持向量机的非线性动态起动模型。根据该型发动机起动供油量调整试验得到的供油压力数据,利用所建立的模型对起动性能进行了估算,给出了估算结果与试验数据的对比情况。研究表明,将支持向量机用于起动模型的辨识是可行的,能够较好地解决某型发动机起动性能计算的难题。 相似文献
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基于混合遗传算法的航空发动机PID控制参数寻优 总被引:3,自引:0,他引:3
结合某型航空发动机的比例积分微分控制(PID)参数整定与优化问题, 提出了一种全局最优且与初值无关的优化算法.算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法, 结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力, 提高了搜索速度与精度.仿真结果表明这种方法具有较好的收敛性与稳定性. 相似文献