压气机转子叶片叶尖流场的低速模化设计

针对带进口导叶的高速压气机第1级转子叶片的叶尖流场进行了低速模化设计,为后续的低速压气机叶尖流场损失和失速测试试验做了准备.利用叶片造型和数值模拟方法,以保证高、低速压气机转子叶片表面压力系数及叶片排进、出口主要气动参数分布相似为目标,对高速原型压气机进行低速模化设计,包括调整流道形状,对叶型进行反复迭代,并在进口导叶和1级转子叶片的造型设计上突破了几何相似的限制.最后,对高低速压气机的几何、气动参数和流场结构进行了全面的计算对比分析,证明采用所提出的低速模化设计方法是成功的,实现了在流量系数相同的情况下,加工量因子和转子扩压因子分别为98.16%,94.95%的相似度.      

基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法

针对实际生产过程中锥束CT检测空心涡轮叶片的点云数据与计算机辅助设计模型的配准问题,提出了一种基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法。首先将点云数据与计算机辅助设计模型进行预配准;然后查找空心涡轮叶片的设计定位特征点坐标;最后根据定位基准点寻找点云数据上与之对应的基准点,并建立各自坐标系,根据坐标系进行几何变换,迭代直至满足要求,从而完成精确配准。试验结果表明,该方法很好地实现了锥束CT点云模型的配准定位,满足了实际生产要求。     

基于飞参数据的航空发动机叶片故障分析

为查找某型航空发动机第5级转子叶片掉块连续集中爆发,严重影响飞行安全和外场使用故障的原因,从部队使用飞参数据入手,在明确其掉块故障机理的基础上,借助于数理统计开展该故障分析研究。发现长期以来所认为的叶片掉块故障很大程度上与发动机在放气带转速范围停留时间过长有关的结论不成立,该故障与发动机在某一特定转速区间范围的工作时间密切相关。为该型发动机第5级叶片掉块故障的综合治理提供了新思路。     

基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

截锥不同冷却结构对喷管腔体红外抑制特征影响的数值研究

对发动机喷管高温部件之一的截锥3~5μm波段上红外抑制特征进行了数值研究.在红外辐射信号较强的截锥前端布置气膜缝槽冷却结构和气膜孔冷却结构,将温度较低的外涵气流通过支板引入截锥,有效降低了截锥、支板的壁面温度和红外辐射强度.对两种冷却结构进行比较,结果表明,采用向下气膜缝槽冷却结构能够达到较好的红外抑制效果,但推力损失较大;采用气膜孔冷却结构,喷管红外抑制效果略有减弱,但推力损失较小.     

航空发动机全寿命周期修理成本优化探讨

分析了影响发动机全寿命周期修理成本的关键因素,提出了将发动机运行条件严酷度指数(SI)与发动机修理成本相对应的理念,从机队运行条件相关因素和维修工程管理相关因素的角度探讨发动机修理成本优化的方法。     

基于全报废模型的航空发动机叶片报废率预测方法

基于航空发动机叶片的全报废数据,建立了发动机叶片报废率威布尔分布模型,并运用中位秩的方法对威布尔模型的参数进行了求解。为验证所建立模型的有效性,运用某航空公司CFM56-7B航空发动机报废率数据对模型进行了验证,取得了较好的效果。所建立的报废率模型能够为航空发动机的送修目标确定、维修工作范围制定等提供理论的支持。     

基于代理模型的二元收扩喷管流道型面优化设计

在二元收扩（2D-CD）喷管设计参数对喷管气动性能影响研究的基础上,以获得尽可能高的喷管推力系数为目标,以喉道宽高比、喉道型面半径比、收敛半角和扩张半角为设计变量,对二元收扩喷管的流道型面进行了优化设计。设计过程中,利用正交试验设计方法确定初始样本点,建立喷管推力系数与设计参数间的Kriging代理模型,采用自适应模拟退火算法（ASA）对代理模型进行分析求解。结果表明,二元收扩喷管的优化型面参数为:喉道宽高比为6,喉道型面半径比为0.3,收敛半角为15°,扩张半角为5.64°,此时最大推力系数为0.97847,流量系数为0.98778.      

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

煤基喷气燃料代用组分神经网络混合构建方法

为了建立航空燃料的喷雾模型,用于高保真液雾燃烧数值模拟,提出了基于人工神经网络混合模型的煤基喷气燃料代用组分构建方法.基于这一构建方法,重点针对煤基喷气燃料的雾化特性,利用多组分混合燃料的理化性质数据库对神经网络进行训练,获得了混合燃料理化性质隐式预测模型,结合随机投点优化方法,构建出能够很好地模拟煤基喷气燃料目标理化性质的代用组分.结果表明:该代用组分包含了5种碳氢化合物成分,摩尔分数为11.46%正癸烷、23.29%正十二烷、49.87%正十四烷、6.66%异辛烷和8.72%甲基环己烷.通过雾化特性实验,验证了代用组分对真实燃料雾化性能的模拟效果.该代用组分构建方法可以较好地解决混合燃料模拟过程中的非线性问题,通过改变目标理化性质可构建出相应代用组分.