《变循环发动机部件法建模及优化》

madio

摘 要：
本文研究的是变循环发动机部件法建模及优化问题。
对于第一问，首先要求分析风扇特性，通过部件法建模，风扇属于压气机
模型，根据压气机压比函数的定义，利用matlab 线性插值将附录4 中增压比转
换成压比值，作出在不同转换速度下的流量随压比函数值的曲线图，如图2 所
$ y% u* ~& s: U$ @示。为计算风扇和CDFS 出口的总温、总压和流量，根据附录1 的计算公式，构
建进气道模型和风扇、CDFS 的压气机模型。根据已知数据，在亚音速状态下代
入构建的进气道、风扇和CDFS 计算模型即可得到所求变量值：风扇出口总压为
1.2883、总温为378.3326、流量分别为19.0477；CDFS 的出口总温为419.3767，
. S8 }- J! r* K. n2 Q: c% b总压为1.7745，出口流量为16.9401。其余中间变量见表1 至表3 所示。
/ p8 T( R' l6 A* c第二问，要求解7 个平衡方程组成的非线性方程。首先，分析发动机的整
1 }% c1 W9 w; _- B6 d机模型，根据部件法构建发动机的各部分计算模型。在发动机各部件匹配工作
时，受7 个平衡方程制约。根据已知的参数和发动机模型，设定七个适当的未
" P. T+ p9 Q' y* v知数，分别为：高压转速
H n 、风扇、CDFS、高压涡轮、低压涡轮的压比函数值：
CL Z 、
CDFS Z 、
CH Z 、TH Z 、
TL Z 以及主燃烧室的出口温度*
4 T 。由构建的发动机模
型与其工作时各部件匹配的7 个平衡方程可得到一组非线性方程组。为求解此
2 |3 |' E% M) d4 i方程组,采用粒子群算法。将非线性方程组的潜在解视为粒子，设定的未知量可
6 }0 e1 t' f) T: {% S7 E/ W+ T* a看作粒子的位置，粒子群中的粒子个体根据适应性函数引导进行迭代，向非线
* V0 L2 W2 l* g  G0 x性方程组的最优解不断逼近 ，通过迭代法，更新粒子的位置，以搜索到全局极
( B& j) }; v5 z0 a) r% X值，即获取非线性方程组的最优解。经过多次试验，粒子群算法均能搜寻到能
$ r* N2 \' [. u) @& ^* x4 d得到比较准确的非线性方程的解。在给定不同的群体数和初值时，可得到以下
比较理想的解：
) n$ L7 o5 R7 U$ n- _1 X9 T- 2 -
变量
  f5 b( Y) P* d* m8 b+ hH n *
4 T
CL Z
CDFS Z
. B5 ~( W$ L- I7 q# `) `( Q含义 高压转速
5 }5 g$ s4 w- F8 m9 X4 N2 K, t主燃烧室出口
温度
! i6 K1 J  [+ \; U风扇压比函数值
$ ]) M) @9 q+ cCDFS压比函
数值
1 ~- |$ z5 ~) e3 ]' `最优解 0.78 1369.9999 0.3394 1
变量
CH Z TH Z
TL Z
含义
高压压气机压
7 H3 V2 Z6 u/ Z5 V$ g2 c比函数值
- q. C9 _% k0 O. u) o高压涡轮压比函数
  c: A8 ?, k5 L, }& J值
低压涡轮压比函数
5 o" j+ O# e9 s/ M% |; N6 ]值
9 G& a) Q& ], p* L最优解 0.2899 0.246 0.9112
+ e$ t, q6 V  p0 O0 l对于第三问，求解发动机性能最优时，发动机CDFS导叶角度、低压涡轮导叶
; m7 ?- P) g. ?% j. I0 t角度和喷管喉道面积3个量的取值。本题的求解为单涵道模式下最优解的查找问
# u4 |/ \- h4 d* F! E$ |3 `* |# y题，可按照与问题二类似的步骤，首先根据发动机的整体模型和部件法构建发动
, I- J+ T' ?: V7 L) k* q6 D机的各个部分计算模型；在单涵道工作模式下，在发动机各部件匹配工作时，受
( o$ A- C9 ]) ~; m& f8个平衡方程制约。设定相应的未知量，建立关于发动机CDFS导叶角度CD  、低
压涡轮导叶角度l 
! [- @, ^6 h( G- f0 N以及喷管喉道面积A 这三个位置参量的非线性方程组，求出
其他未知量与CD  ， l 
8 ]8 z* s( g8 m8 a: g/ s8 }# z， A 的关系。进而表示出发动机性能参数推力F，耗油率
0 g/ ]  F) T+ Hsfc，单位推力Fs的函数关系，另外根据性能最优要求，建立性能评价函数，得到
关于CD  ， l 
' W+ _6 J2 x4 @8 M! a" ~! k， A 的三元函数，通过粒子群算法，求解函数的极值，便是性能最
优时的参数设定。但鉴于时间有限，本文中只建立模型，分析了求解算法，后续
的求解过程和结果仍在研究过程中。
! f; y# U, o- t
% K0 Z5 B0 V; l$ e- _2 C* d, C5 h" |

wyl123

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模天大楼

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