Dynamic neighborhood genetic learning particle swarm optimization for high-power-density electric propulsion motor

To maximize the power density of the electric propulsion motor in aerospace application, this paper proposes a novel Dynamic Neighborhood Genetic Learning Particle Swarm Optimization (DNGL-PSO) for the motor design, which can deal with the insufficient population diversity and non-global optimal solution issues. The DNGL-PSO framework is composed of the dynamic neighborhood module and the particle update module. To improve the population diversity, the dynamic neighborhood strategy is first proposed, which combines the local neighborhood exemplar generation mechanism and the shuffling mechanism. The local neighborhood exemplar generation mechanism enlarges the search range of the algorithm in the solution space, thus obtaining high-quality exemplars. Meanwhile, when the global optimal solution cannot update its fitness value, the shuffling mechanism module is triggered to dynamically change the local neighborhood members. The roulette wheel selection operator is introduced into the shuffling mechanism to ensure that particles with larger fitness value are selected with a higher probability and remain in the local neighborhood. Then, the global learning based particle update approach is proposed, which can achieve a good balance between the expansion of the search range in the early stage and the acceleration of local convergence in the later stage. Finally, the optimization design of the electric propulsion motor is conducted to verify the effectiveness of the proposed DNGL-PSO. The simulation results show that the proposed DNGL-PSO has excellent adaptability, optimization efficiency and global optimization capability, while the optimized electric propulsion motor has a high power density of 5.207 kW/kg with the efficiency of 96.12%.     

考虑蠕变和应力松弛的发动机高温构件寿命分析方法

建立了考虑蠕变和应力松弛的航空发动机涡轮叶片等高温构件的持久寿命和低循环疲劳寿命预测方法。用该方法对某型发动机低压涡轮工作叶片在实际飞行载荷谱作用下的持久寿命和低循环疲劳寿命进行了分析。研究结果表明,所建立的寿命预测方法是合理可行的。      

超声电喷推进机理研究

超声电喷推进是一种新型的电推进技术,主要用于解决胶体推力器等电推力器发射点集成困难、发射点数密度低的问题。通过将超声振动产生的大量微细驻波作为发射源,超声电喷推进将从根本上提高发射点的数目和密度,形成较大的推力密度。文章对超声电喷推进的发射机理进行了研究,得到相应的理论发射模型。通过对发射表面上微细驻波的形成过程、带电液滴的分离过程进行理论分析,建立了静电场条件下微细驻波波峰临界状态的平衡方程,推导出微细驻波波峰局部半径以及发射液滴尺寸的理论解,并提出了发射电流、比冲和推力的估算方程。在此基础上,分析了极间电场强度、超声振动频率、超声振动功率、推进剂性能黏度、推进剂表面张力系数和电导率对超声电喷推进性能的影响规律,并进行了试验验证。     

多任务模式电推进技术

调研了多任务模式电推进技术在地球静止轨道卫星和深空探测器中的应用情况,电推进技术的应用由南北位置保持任务模式逐步向南北位置保持和轨道转移等多任务模式发展;总结了多任务模式电推进技术在功率需求、比冲、推力等方面的技术特点;从卫星平台技术、推力器技术、可变功率电源转换及控制技术、可变流量调节技术,以及多自由度、大角度矢量调节技术等方面,分析了多任务模式电推进在工程应用中要解决的关键技术。     

推进系统优化控制模式研究

在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。      

亚超剪切混合层燃油雾化特性试验研究

为了摸清亚超大梯度剪切混合层内直射式喷嘴的燃油雾化特性,设计了用于向亚超剪切混合流中进行燃油喷射的直射式喷嘴,建立了亚超剪切混合层中燃油雾化试验系统。利用粒子图像测速系统（PIV）,对亚超大梯度混合层中油雾场进行测量。通过改变喷嘴流量、喷射角度和喷嘴数量研究不同参数对雾化特性的影响,并应用图像处理技术对亚超大梯度剪切混合层内的油雾场进行分析,总结归纳其雾化规律。试验结果显示：随着流量增大,穿透深度会随之增大,破碎后的颗粒分布峰值所对应的液滴直径会逐渐变小,雾化效果提升;相同流量条件下,喷嘴的角度改变对雾化效果有影响,顺喷和逆喷的雾化效果均好于垂直喷射;逆喷的喷射高度最高,随着流量的增长,燃料将会碰壁;顺喷条件下,随着角度的增加,穿透长度会有所增加;综合燃油轨迹边界,逆喷的效果相对较好。相同流量条件下,喷孔个数的改变对雾化效果和穿透深度的影响不大。     

一种超声速状态下机载推进系统模型的建模方法

为了满足机载航空推进系统模型对精度、实时性及数据存储量的苛刻要求,提出了一种机载模型建模方法.对传统的机载稳态模型建立过程中使用的相似准则进行了充分讨论,得出了一种具备更高建模精度的相似准则.在新的相似准则基础上,建立了包含泰勒展开式中非线性2阶项的高精度稳态变量模型,有效解决了分段线性稳态变量模型在大包线、变状态条件下精度难以保证的问题;为了解决超声速状态下安装推力与发动机净推力差别较大的问题,建立了考虑外流特性的简化进气道模型,给出了一种计算安装推力的方法,即由简化发动机模型计算安装推力中符合相似准则的部分,由进气道模型计算溢流阻力、放气阻力及发动机推力中不符合相似准则的部分.仿真结果表明:基于新的相似准则所建立的机载模型具有大包线、变状态适应性,输出参数误差均在0.5%以内.      

指数型单元混联系统可靠性综合的信息论方法

研究了一种求解具有多层指数型数据混联系统可靠性近似限的信息论方法。根据单元试验信息提供的信息量与系统折合试验应提供的信息量相等的原理,导出了单元试验信息等效折合的基本公式,给出了指数型单元混联系统可靠性综合的基本模型和方法步骤,建立了系统可靠性近似限的基本模型,并以实例形式说明了方法的具体应用。      

基于部件匹配技术的涡扇发动机起动过程数值模拟

为了克服通用部件特性模型计算不同的发动机起动过程带来的计算误差,本文发展了基于发动机部件匹配仿真原理的一维数学模型和软件,研究涡轮发动机的起动过程。并对某小型涡扇发动机起动过程进行了计算分析。从计算结果看出,本文发展的方法捕捉到了起动过程高压压气机出口压力在达到稳定之前出现的跳越现象,而且计算结果还表明,在起动的初始段,燃烧室存在富油燃烧现象。