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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:
    4 g4 r( b8 }+ \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, ?; h/ y7 J$ _  b. s( Z
    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" B6 D% I. E7 f* c$ L/ g
    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- e& H/ X: _/ t6 ~; 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
    ( X5 K) J# M; M) L5 }, B) s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' t1 ^& T6 N: Q6 a/ q# o
    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。
    # _2 D+ r5 {% C( B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
    * b  a9 B& |, {% c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
    + ^' I! T; L0 _  S5 O9 ]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,/ B5 a) }: t; n
    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' `& R" y! y$ R! m. b
    示:- I- u! V) {! H9 V: C( U: t
    指标 出口总温 出口总压 出口流量) Z6 w, j- k/ Z
    风扇 379.2879 1.3057 19.0477, M% A" Q2 {4 N
    CDFS 420.3209 1.7973 17.1329
    : S! f) i; U+ I8 F( w- y* D  ?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: M, c: h( M( N% N4 h/ T  `9 T4 f
    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
    ; u6 x  I- g4 u( M3 B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
    ( ?5 R* k) G  C: C+ z8 y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. R5 m9 h; T9 q; m0 X8 m) H
    算法的最优解如下表所示:
    + w% Y9 h6 H- k' o5 g8 d7 X3 k2
    + D& m+ A; d* l& x3 @1 W变量 H n CL Z CDFS Z CH Z *1 N  V! J  D  H
    4 T TH Z TL Z( u- K4 _9 A; `6 _4 M* j5 l
    牛顿—拉夫逊法 0.950 0.541 0.451 0.306 1800 0.201 0.14
    6 P2 y5 V$ j  D2 }$ N* I遗传算法 0.919 0.455 0.477 0.293 1800 0.172 0.1
    : v1 v3 g) c4 s3 L3 j7 Y* ^: C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( w5 v5 M$ l) ]; n) A  X& d1 _: y
    面比较了2 种算法的有效性,结果如下表所示:
    * D0 ~% T% \9 S5 a评价指标 收敛性 计算精度 计算效率 其他指标8 C, F( j# T. L5 i+ x
    牛顿-拉夫逊法 局部收敛性 高精度 较高 对始值较敏感7 {5 Z4 |: S8 v$ L1 `0 `0 S
    遗传算法 全局收敛 高精度 不理想 无始值要求,通用4 T# l! |2 y$ e4 i7 q/ p9 C
    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2 p) c: ~$ I: ?$ G+ x  d) 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; l8 Y% J6 X* R7 f5 M# c: h/ E2 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* I1 `' R( N$ X6 w" _- E
    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:1 C! H% G6 t( J
    CDFS  CH  8 A' f1 P  g0 ?2 U) d2 S' Q
    -5 2.78 9.51103
    - D2 I* H2 p4 g: {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 H2 |0 o3 p! p  O* @
    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
    5 C) R- i" ~7 [5 A8 c  |, r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、; s; W) F0 B3 g" N
    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3 W, J4 K' K% \+ ]7 Y
    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 J. ^0 J( L2 I! x
    Ma CDFS  CH  8 A F Fs scf
    % D9 ~7 i: i' U( H0 M1.1 -4.89 -0.3600 9.53103 9557.3 719.8540 0.15517 p5 B/ }! |' H6 @
    1.2 -3.55 -0.8430 9.63103 10292 720.1292 0.15168 ~. @; p  @& x  S
    1.3 -4.95 0.3930 9.51103 10507 695.1700 0.1520
    + ]$ a; w& V9 ]  b' o5 t1.4 -4.99 -4.9900 9.54103 9405.8 612.7537 0.17301 g" [: A! ~& N* B
    1.5 -5.00 2.7800 9.51103 12458 715.1500 0.1329
    + E! D+ G: W, b) \- `1.6 -4.69 6.0300 9.56103 14492 752.7750 0.11646 p: K! ~: P# {' F1 k4 T
    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
    8 i' B7 C4 A6 Z' D  O. S多目标优化( a8 @& i( C0 ?' R2 v

    3 \- F) L! a* [% \! _9 l$ Q8 L

    A题三峡大学11075020队.pdf

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