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[2013A题优秀论文] 变循环发动机部件法建模及优化

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madio        

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    发表于 2014-8-30 17:47 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    摘要:5 |3 T* R) [! b) y+ F
    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
    9 i7 U+ b" S* o/ r1 x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/ x% N- k" q( J' e  m; ^4 U
    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/ V3 p, Y/ a2 k: k/ q5 k+ C( y9 {
    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2 X2 c& g+ J8 K, \: B& r' B
    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& ?+ I9 o& r* `) ^
    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。
    : N- U# |# O* j; T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! L9 o5 Y& I1 U
    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* Z1 R' P6 k- S( s
    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,; h& L+ y6 W) v4 U0 }
    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
    ! }9 A. A+ o9 B( G示:
    ) b$ i; h" t1 w, f; n- S指标 出口总温 出口总压 出口流量
    8 e; l& V, P/ ]9 F& M' U/ n) |/ p风扇 379.2879 1.3057 19.0477
    . H( @/ b1 m% A$ l0 {7 C; TCDFS 420.3209 1.7973 17.1329
    ' L$ N6 t0 @2 V7 [" v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4 X2 m$ t/ O% U. H
    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* v5 t' B$ }7 F2 |
    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& n9 x& l, j& C" a2 y4 d% D+ J
    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! T% p7 w1 j! K- y9 p
    算法的最优解如下表所示:9 S- h) K" e. a7 ^" z6 h
    24 D& x4 K" b8 }$ y4 |- l
    变量 H n CL Z CDFS Z CH Z *5 v; s6 H/ }7 F9 I& j- F! F
    4 T TH Z TL Z8 O5 M$ o/ u# y$ |; b
    牛顿—拉夫逊法 0.950 0.541 0.451 0.306 1800 0.201 0.14
    ( F. c+ P7 e5 b4 m2 h遗传算法 0.919 0.455 0.477 0.293 1800 0.172 0.1
    % F. X# Y; s  H3 Z) f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
    $ [7 L1 w8 C( _: [面比较了2 种算法的有效性,结果如下表所示:5 c  P; k3 k4 A1 N' j% @4 ~3 U
    评价指标 收敛性 计算精度 计算效率 其他指标6 o8 Y8 K* c8 |. K
    牛顿-拉夫逊法 局部收敛性 高精度 较高 对始值较敏感( p+ c' o1 V& y* @% R
    遗传算法 全局收敛 高精度 不理想 无始值要求,通用9 a) E+ s0 j$ h6 ^
    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- x9 w% m6 z3 d+ M: ~" o7 H; M4 F
    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
    3 N2 m) v2 g& m5 W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# X) R* e' S% G2 Q' C8 P7 Z
    CDFS 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:
    " s# q& Y% c+ J6 h; |0 x' V' ]3 eCDFS  CH  8 A
    ! e7 t) Y8 A6 [0 I6 A; r% I-5 2.78 9.511039 j0 I5 p: l: B$ P+ t
    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," b8 T1 f$ c4 C2 c" u$ l
    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
    % v0 H/ h" h- {" q7 g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、
    4 W/ w" q" \* \; {3 H+ y9 K. D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
    6 @5 @3 p  S  t+ l% G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。, `. X0 ?/ t- ^% J# b" Y
    Ma CDFS  CH  8 A F Fs scf7 j- g% {/ d: ^! z- m/ E
    1.1 -4.89 -0.3600 9.53103 9557.3 719.8540 0.1551
    8 \. ]: d, y  z1.2 -3.55 -0.8430 9.63103 10292 720.1292 0.1516! g2 O8 s7 n' ~9 f2 {% c
    1.3 -4.95 0.3930 9.51103 10507 695.1700 0.15204 O, O, {( U0 m- Q
    1.4 -4.99 -4.9900 9.54103 9405.8 612.7537 0.1730! T  |- ^6 V) p8 f# `3 l2 E9 Z
    1.5 -5.00 2.7800 9.51103 12458 715.1500 0.1329
      M0 v. I# l# f# G- I1.6 -4.69 6.0300 9.56103 14492 752.7750 0.1164; C! `7 q6 K! k6 m2 y
    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
    : S  T; j3 Z4 O7 l' y1 N多目标优化
    # B0 s; F5 U4 j/ N' U$ a+ H3 `6 T; q) @$ Z  T$ _- Q

    A题三峡大学11075020队.pdf

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