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摘 要:
4 _; |, M, _3 I- y# J$ y0 ~本文研究的是变循环发动机部件法建模及优化问题。! X. ? \8 f7 G* ^1 ?1 y- N
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
8 v2 |( U2 i) m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
4 d, u( U7 G) K7 t4 |# T' @1 y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0 P' k0 p' b9 H. d$ _
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
! }: N: N" w7 d G. N9 L, y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
; J5 Z" ]) E7 V% R/ o" [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3 S; i% y6 z% K% s; D
1.2883、总温为378.3326、流量分别为19.0477;CDFS 的出口总温为419.3767,
: L( z; k8 w# r5 d; S/ ]* \; n8 G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。0 V. S) u& p9 [; ~: M: p
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4 K+ S% q( I) D$ Y1 t% z
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
g- n3 X1 E) C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$ x, B! `0 e& P7 p" a6 |
知数,分别为:高压转速# j2 l7 x5 ?- E
H n 、风扇、CDFS、高压涡轮、低压涡轮的压比函数值:2 B9 q+ t6 h$ q+ [, o% F
CL Z 、8 `8 w0 a7 t8 O+ q) a5 A
CDFS Z 、; G; v2 L$ r( c6 z4 e0 R) i; [
CH Z 、TH Z 、1 p2 y# ]+ C, U4 ~! Q0 n
TL Z 以及主燃烧室的出口温度*
1 q* r& f: x& J w0 {5 X5 I7 B- i4 T 。由构建的发动机模
7 ?# h5 O" L( ]# P: |# R# D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- p+ z7 t4 O1 H; m0 Z
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
% x. R: L- R- z1 d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 Y+ l9 K, j' P8 r9 h" }& D
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
* L0 c- P# U) [! e" }, `5 E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
& H0 M2 o) M' x1 \/ I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1 I7 x& P1 N( l* }) L
比较理想的解:5 }9 d! [2 L/ J7 T, G5 K; N$ s$ O
- 2 -
" y6 G3 m0 E# g% G* n变量
9 P6 O* |- x) T/ o2 k' D$ s' rH n *
% d* v: }# E# e! X4 B' _4 T( S! E: W; _, R6 {5 Z% n
CL Z# G) k; b: D' h) p' n
CDFS Z) F M$ W1 F6 Z( G, N& t: N, I- e
含义 高压转速
7 |/ k, |* O* i主燃烧室出口5 d, B7 f$ h( |
温度4 d4 R6 B- m( \" r
风扇压比函数值
7 |! N; a! w. K6 j h7 m% P- HCDFS压比函6 K* F/ s0 [% ~
数值- H7 r6 C0 x' `
最优解 0.78 1369.9999 0.3394 1
) C" m, Q; f% F' i) f变量
% C! b# t4 ]- r: X7 RCH Z TH Z
- Z" k1 L1 l$ @5 u/ UTL Z' E' M) c4 v3 J* \4 K7 s9 f. R
含义
4 i5 J+ a% Y- W2 d1 U% E6 t高压压气机压- P/ u8 y, a# B; L @2 Z' p
比函数值
; V, i; U. e# N+ q8 ]4 D" m/ `! z高压涡轮压比函数' S# E3 R4 ]0 g. d. \# ]1 h+ N
值
5 t( {. \! j2 d- F1 q! L! c低压涡轮压比函数& C" d" i `% f% |. ~: l# d& t- H
值
0 z5 ?& q n7 S- ~. k! e最优解 0.2899 0.246 0.91122 c% R0 S* x& M4 ~: }( X6 z+ ?- w& s
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7 g }# f2 j: }: c! @
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
2 G$ |1 O* t' R; v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) x' b( t& n1 V: {, M
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$ H7 w) g9 |. R# B9 w
8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
2 a7 `" F; e H$ Y* r; V压涡轮导叶角度l
% _! G7 Y9 j+ ?: M# [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
+ g a% I0 Y5 ?其他未知量与CD , l
$ m6 @# F, ?: K: T( y" z, A 的关系。进而表示出发动机性能参数推力F,耗油率8 H/ q( k7 `& q$ w$ x- P" y
sfc,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- G# O3 t. f T1 H& I
关于CD , l 2 }! L" N5 f' X+ N; f/ z
, 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8 Q. w3 w* F7 _' w& O" z
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
4 t" C; u% d, T0 o# D! T的求解过程和结果仍在研究过程中。
7 `5 ]) T1 y/ m4 N; D) M% _' P. q2 g2 w; a! X2 F& G+ w
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