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摘 要:+ t, e- }7 R `9 ~, H
本文对变循环发动机部件法建模,非线性方程与方程组及多变量性能寻优2 b* O: d) B2 ]* U% o' m# {8 A
问题进行了研究。) u9 p" }' w: D
在问题一中,本文首先利用附录3 提供的压比函数值定义式计算即可得到' W: d( P" n4 u' c4 {
各换算转速、各增压比值对应的压比函数值,然后画出流量随压比函数值变化' _3 s' Z& I3 I6 K& S9 F+ I, z
的图形(图2)。接着利用附录1 及附录3 的公式在Matlab 中编程求解,其中
! ~/ ~ w' ?! C$ P9 b8 k' Q( c增压比和换算流量涉及到了插值计算。求解结果如下:风扇的出口总温3 m1 d- f5 ?+ x
378.34852K 、总压1.28834bar 和流量19.04771,CDFS 的出口总温419.37667K 、: f& u- p) [8 X5 X) d3 t
出口总压1.77447bar 和流量16.93963。) n0 s' D X/ F; g* Q
针对问题二首先通过部件法建模法,将进气道、风扇、CDFS 等12 个部件
! ]) t) K2 i4 T的特性计算组成涉及7 个变量的发动机全流程参数计算,而7 个平衡方程组成& A9 U/ ?- r0 e
了非线性方程组。该非线性方程组无明显的数学表达形式,因此不可能得到解/ f4 K8 S* X' H0 p. S" w
析解,需要采用数值计算方法来求解。问题的实质是求解一组隐式非线性方程
. d O2 Q- K, S& P组,满足残差最小的优化目标。本文首先分别应用牛顿-拉弗森算法与遗传算法% B: B U9 U% ^" C: w0 \' p2 q
分别对变循环发动机模型的非线性方程组求解。考虑到牛顿-拉弗森算法与遗传
7 j! T M6 ^9 m* b M1 V) V# P算法的各自优点,本文设计了遗传算法与牛顿-拉弗森算法相结合的混合算法。
7 ^- m) n, e/ V" v3 V- E4 T" p在所设计的算法流程中,首先由牛顿-拉弗森算法求解,对于牛顿-拉弗森算法
0 V+ j/ u; L1 E! b9 l7 |求解不收敛的工作点,则调用遗传算法重新确定一点,作为牛顿-拉弗森算法新
% K4 ~& Q* `, N4 m6 k, `0 ^的迭代初值,如此反复。既保持了牛顿-拉弗森算法的高计算效率,又吸收了遗 [- B3 G6 W3 {+ W7 D. O
传算法全局收敛的优点,在保持与现有模型计算效率一致的情况下,彻底突破
5 x* a+ V. x- h. G% E了发动机非线性数学模型中平衡方程与非线性方程常规解法的局限,实现了模
3 e: j4 n) ~5 \1 v- Z1 l2$ E. V* J% C/ X0 A6 u2 l
型在整个包线范围内的收敛。经过综合求解,最后出 7个变量的值为高速 转速 0.879 、主燃烧出口温度 、主燃烧出口温度 1520 、 风扇、 风扇CDFSCDFS CDFS、压气机高涡 轮低、压气机高涡 轮低、压气机高涡 轮低、压气机高涡 轮低轮的压比函数分别为 0.554 、0.634 、0.793 、0.213 、0.0254 。
8 Z, F, p5 j- S( [9 l" T# L8 W' P问题三 的实质是单涵道模式下,变循环发动机 CDFSCDFS CDFS导叶角度、低压涡轮 导叶角度和喷管喉道面积 三个 可调 变量在各自的范围内,需要对可调 变量进行性能寻优, 使得设 定的性能目标达到最优 。本文 采用遗传算法对变循 环发动机的变几何量进行编码, 执遗传操作对某一性能目标寻优分别 对变循环发动机的在 固定和变化 马赫数下进行最大推力、小耗油率 两种优化 目标的 性能寻 优控制 ,结果见表 3、表 4。: a8 D5 g4 J; S& ?& n' [2 ^5 D
本文综合运用数理统计、 牛顿 -拉弗森 法 、遗传算法 、遗传算等数学 方法, 利用 Matlab Matlab软件, 结合多种模型对所提出问题进行了研究,具有很好的实用性与推广。 最后,总结了模型的 最后,总结了模型的 优点与不足 ,并 提出了基于 牛顿 -拉弗森 法和 BP 神经网络 的混合模型,为后续研究此类问题学者提供了一个新思路 。+ A" l% u1 `" Q
关键词 关键词 :变循环 发动机、 发动机、 部件 法建模、 牛顿 -拉弗森 法、 遗传算BP 神经网 络6 j" j7 ^& ]: o) k& y
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