基于多目标的二冲程发动机换气过程优化

二冲程航空活塞发动机的换气过程直接影响燃烧效果和发动机性能,以某二冲程航空活塞发动机为例,建立仿真模型,基于动力性能、经济性能、扫气性能进行多目标优化,对扫气道、排气道结构参数的不同组合优化分析。另外,还对不同海拔工况点下（转速为5 600 r/min,100%节气门开度）的气道结构参数进行优化。结论表明:使用NSGA-Ⅱ算法对发动机气道结构的优化可以有效提高扫气效率和功率,优化后（转速为5 600 r/min）分别为0.841 kW和2.712 kW,燃油消耗率降低22.08 $\mathrm{g}/(\mathrm{k}\mathrm{W}?\mathrm{h})$;另外,在不同海拔工况点中,随着海拔高度的增加扫气道长度呈现出减短的趋势,而排气道长度逐渐增加,且在海拔高度大于1 800 m时趋势变化更加明显。      

某涡轴发动机涡轮叶片尾缘孔的蠕变-疲劳寿命预测方法

针对某涡轴发动机的涡轮叶片,建立了考虑应力松弛的蠕变-疲劳寿命分析方法。通过在黏塑性理论框架内耦合蠕变损伤,对某高温合金的非线性蠕变变形进行了数值模拟。结果表明:基于对某涡轮叶片的弹塑性-蠕变分析研究,明确了叶片上前缘和尾缘等关键部位的蠕变损伤及其演化规律,也为确定叶片上的局部危险点提供了一种方法。该模型针对弹塑性应力应变曲线计算误差小于5%,而针对蠕变曲线的模拟精度则处于材料蠕变变形固有属性分散范围内。借助于线性损伤累积寿命理论,分析得到了某涡轮叶片尾缘孔局部考虑了应力松弛的蠕变-疲劳寿命,从而为叶片寿命评价提供了更为合理、工程化应用更好的方法。      

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于多代理模型的航空发动机建模及优化方法

为了进一步提高航空发动机建模及优化方法的性能,本文提出了一种基于多代理模型技术的建模及优化方法。本文首先提出了一种新的代理模型全局误差估计方法,以此建立了新的多代理模型建模方法。然后提出了一种组合模型预测偏差估计方法,以此发展了一种基于多代理模型技术的优化方法。6个不同维度及不同训练集大小的解析测试算例的结果表明,本文所发展的建模方法相较于现有方法精度更高,本文所发展的优化方法相较于经典代理模型优化方法算法收敛性更强。同时变循环发动机稳态性能建模及加速燃油控制规律优化实例表明,本文所发展的方法在处理实际工程问题时,依旧可以表现出良好的算法性能。     

前缘钝化和化学非平衡效应对斜爆震发动机进气道特性的影响

为了探究前缘钝化、化学非平衡效应对斜爆震发动机进气道的工作性能及出口温度边界层分布的影响,采用热完全气体、化学非平衡气体两种模型对不同顶板、唇口前缘钝化半径下斜爆震发动机进气道进行数值模拟,结果表明：相比基准进气道,钝化后进气道上壁面温度边界层厚度较大,下壁面温度边界层厚度较小;在化学非平衡气体模型下,顶板前缘钝化半径(R1)>2mm时进气道的顶板附近和分离区内离解反应较为明显,唇口前缘钝化半径(R2)>2mm时进气道的唇罩、唇口板附近离解反应较为明显;当钝化半径≥4mm时,两种气体模型下进气道出口总压恢复系数和静温的相对变化量绝对值大于0.5%,有必要考虑化学非平衡气体效应对进气道出口性能的影响。     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...     

风车状态下转子性能及通道内流动分析

为探究低展弦比压气机转子在风车状态下由压气机模式向涡轮模式转化过程中性能、内部流场结构以及气动损失的演化过程,提出了一种基于叶片和流体间能量传递的简化数值计算方法,以获得某转速下的风车状态临界流量点。在数值模拟的基础上,重点对比了同一转速线上压气机工况点(小流量工况)、风车临界点和涡轮工况点下叶尖泄漏损失的演化机制,同时探究了叶片通道内流动分离的演化过程。 结果显示,随着转速的增加,转子风车状态临界流量呈现近似线性的变化趋势。而同转速下随流量增大,叶尖泄漏流从吸力面流向压力面,并与压力面上的低能量流体进行掺混,造成了流动堵塞。同时,从压气机模式转向涡轮模式的过程中,叶尖区域的流动分离从吸力面分离转变为压力面分离,随后分离强度和尺寸逐渐增大,造成的气动损失显著增加;而在轮毂区域,流动分离始终保持吸力面分离,其分离尺度沿径向有所发展。     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

iGMAS分析中心产品一致性分析及其应用研究

通过比较不同分析中心提供的精密轨道与钟差产品发现，不同分析中心的轨道和钟差表现出明显差异，并且轨道径向和钟差的相对偏差存在很强的相关性和周期特性。经过数据分析，BDS、GPS、GLONASS的轨道径向和钟差相对偏差具有12h和24h周期项，而Galileo具有12h周期项。因此，提出了一种新的钟差拟合及加权综合方法，通过建立多项式+不同周期项模型对钟差进行拟合求得残差序列，利用残差序列对不同分析中心产品的钟差值进行定权，并将加权均值作为钟差综合值。通过与ISC钟差对比发现，提出的钟差综合模型可以明显提高部分分析中心产品的钟差精度，并优化iGMAS分析中心钟差产品的一致性。