变循环发动机部件法建模及优化

madio

摘要：
本文主要解决的是变循环发动机部件法建模及优化问题。建立了基于多维
" Z, }5 k5 A: c% J0 u5 ?非线性隐式方程组的变循环发动机部件模型，分别采用牛顿—拉夫逊法和遗传
算法对模型求解；建立了以发动机推力F 和耗油率scf 为目标的多目标最优化
/ d! ~" [) b0 p/ L3 T模型，采用遗传算法对发动机单涵道工作模式下的工作参数进行优化，以使其
达到最佳性能。具体讨论了发动机性能最优时，CDFS 导叶角、低压涡轮导叶
角、尾喷管喉道面积等发动机参数随飞行马赫数变化的规律。
: e3 l8 C  n; s1 i7 _; V针对问题一：首先根据附件3 中的标准化公式，对附录4 给出的风扇的增
压比进行标准化处理得到zz 值。然后画出风扇流量在9 种不同的换算转速下随
* O* c* p+ B2 t" C压比函数值变化的曲线图，如图4 所示。根据附件2 给出的各部件计算公式，
采用发动机部件建模法求出风扇和CDFS 的出口总温、总压和流量，如下表所
' o4 I: T! b* G4 f示：
) Z9 }. Z& N$ u( @9 b指标 出口总温 出口总压 出口流量
风扇 379.2879 1.3057 19.0477
, b: h( d/ s) K/ m5 ?7 a# W. iCDFS 420.3209 1.7973 17.1329
针对问题二：在双涵道模式下，建立了发动机工作平衡的多维非线性隐式
方程组。针对多维非线性隐式方程组模型的复杂性及隐式性的特点，由于迭代
过程存在可能不收敛，因此本文采用了牛顿-拉夫逊法和遗传算法2 种不同算法
# l- G/ J  v& W, H2 `$ Z进行求解。对于方程组采用两种算法分别求得牛顿—拉夫逊法的满意解和遗传
算法的最优解如下表所示：
2
: w2 q- t) d/ q8 o7 M' j3 `变量 H n CL Z CDFS Z CH Z *
4 T TH Z TL Z
, [4 u8 s9 t8 |9 J; e( _: N3 o牛顿—拉夫逊法 0.950 0.541 0.451 0.306 1800 0.201 0.14
遗传算法 0.919 0.455 0.477 0.293 1800 0.172 0.1
  s( K# O& _9 {; N: T1 K# D; g根据题目要求，在文中陈述了相应算法的关键步骤及其解释，并从多个方
$ A% a. K3 W  `面比较了2 种算法的有效性，结果如下表所示：
评价指标 收敛性 计算精度 计算效率 其他指标
牛顿-拉夫逊法 局部收敛性 高精度 较高 对始值较敏感
遗传算法 全局收敛 高精度 不理想 无始值要求，通用
  S) _' K4 m2 N0 \% ~对于问题三：第1 小问是在单涵道模式下，建立了以发动机推力F 和耗油
率scf 为目标的多目标最优化模型，并首先采用加权适应度函数将多目标优化问
: d* x" l% @, w4 X: d3 r题转换为了单目标求解问题，采用遗传算法进行求解，得到发动机性能最优时
% [8 c1 V' p% g/ y) G! s; r! y8 MCDFS 导叶角度、低压涡轮导叶角度、尾喷管喉道面积值如下表所示：
CDFS  CH  8 A
5 E0 c! N& _9 P2 y7 ~-5 2.78 9.51103
第2 小问在第1 小问的基础上，增加了马赫数的变化范围从1.1 到1.6，
6 m  g# z0 N, a$ B5 u且后混合器内、外涵道可调等条件。采用第1 小问的遗传算法，选定了马赫数
为1.1、1.2、1.3、1.4、1.5、1.6 时，求解发动机性能最优时CDFS 导叶角度、
- f' J6 x& E" Q; k, O% r低压涡轮导叶角度、尾喷管喉道面积的值如下表所示，并分别作出了CDFS 导
( T2 s/ n* w! W叶角度、低压涡轮导叶角度、尾喷管喉道面积随马赫数变化规律的曲线图。
1 Q4 S* s; B2 k& SMa CDFS  CH  8 A F Fs scf
2 Z+ ~4 B( s1 b2 Q4 K4 P1.1 -4.89 -0.3600 9.53103 9557.3 719.8540 0.1551
1.2 -3.55 -0.8430 9.63103 10292 720.1292 0.1516
1.3 -4.95 0.3930 9.51103 10507 695.1700 0.1520
1.4 -4.99 -4.9900 9.54103 9405.8 612.7537 0.1730
1.5 -5.00 2.7800 9.51103 12458 715.1500 0.1329
! d% G) U, d" ^# ]8 C% E  I1.6 -4.69 6.0300 9.56103 14492 752.7750 0.1164
9 S$ U8 H$ V( N! a关键词：多维非线性隐式方程组 牛顿-拉夫逊法 遗传算法 加权适应度函数
) w  _' S. h* ~1 O* ?8 F多目标优化
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