变循环发动机部件法建模及优化

madio

摘要：
; U: V0 M$ t  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
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
, q/ O( G4 z* n; |) c6 B" B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
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
* }! u0 b; E" V8 i( S  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
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。
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
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
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，
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
示：
指标 出口总温 出口总压 出口流量
. }5 t8 L8 f5 U# B' E; c0 a! X* H风扇 379.2879 1.3057 19.0477
: y6 L. L0 {/ |( UCDFS 420.3209 1.7973 17.1329
  u0 B, f8 h5 U1 N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
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
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
. o1 n9 R9 B* u: Q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
# i9 R1 \  g2 i  f; U& h* O算法的最优解如下表所示：
2
/ ~: n0 m: \, b* \变量 H n CL Z CDFS Z CH Z *
4 T TH Z TL Z
- f1 ]  R3 n& L牛顿—拉夫逊法 0.950 0.541 0.451 0.306 1800 0.201 0.14
7 B3 y% q7 g  P( O遗传算法 0.919 0.455 0.477 0.293 1800 0.172 0.1
- \/ J( F* `+ D* y1 b3 k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
$ i* v$ F/ r6 s9 j4 i面比较了2 种算法的有效性，结果如下表所示：
评价指标 收敛性 计算精度 计算效率 其他指标
+ Y2 `  S: b* c, ?, Y牛顿-拉夫逊法 局部收敛性 高精度 较高 对始值较敏感
遗传算法 全局收敛 高精度 不理想 无始值要求，通用
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
3 x* _+ X' }5 @. j8 K  @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
8 w$ ?3 N3 a, T. P* j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
  f# ?; ]6 e- B0 }& qCDFS 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：
CDFS  CH  8 A
' a; \% R; t' w$ A$ J  o" A-5 2.78 9.51103
+ Z% i' K8 _$ v0 g; }. |5 }2 q3 u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，
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
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、
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
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。
Ma CDFS  CH  8 A F Fs scf
& M4 u# q- {2 p/ ?1.1 -4.89 -0.3600 9.53103 9557.3 719.8540 0.1551
7 m& T" s6 L. N  l9 k1.2 -3.55 -0.8430 9.63103 10292 720.1292 0.1516
1.3 -4.95 0.3930 9.51103 10507 695.1700 0.1520
) a/ |/ g5 @; G( c1.4 -4.99 -4.9900 9.54103 9405.8 612.7537 0.1730
' }5 O/ ^# S$ i) F0 ^7 F/ s1.5 -5.00 2.7800 9.51103 12458 715.1500 0.1329
$ k: i) k' @  `7 m1.6 -4.69 6.0300 9.56103 14492 752.7750 0.1164
/ s, }2 Z1 D6 k4 L+ z- 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
多目标优化
1 {: I7 l& G. E
! Z; e1 }. I' C