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发动机的总体性能研究
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发动机的总体性能研究

分类:
公司新闻
作者:
来源:
2018/03/26 16:18

  前言在发动机的总体性能研究中,发动机部件特性图的准确程度对总体性能的计算结果有显著的影响。经验表明,若部件特性选用不当,在有些工况往往得不到在发动机中的匹配工作点;在整机试验时,准确的部件特性对于发动机性能的监测和故障诊断也有重要意义。在对一台已投入运行的发动机进行性能研究、分析和监测时,由于部件特性的数学模型或测量装置本身存在的理论误差和随机误差以及各部件的安装影响和工作环境等因素的变化,都会使发动机部件的实际特性与部件计算或试验得到的不完全一致。因此,需要由有限的发动机已知性能数据推测出接近实际工作中的部件特性。利用发动机性能的耦合优化计算得到相关部件特性的修正系数,并利用该修正系数对原有特性进行修正。

  耦合优化计算方法已较成熟,但用于部件特性修正时,一般采用简单的近似。本文是利用发动机稳态性能的耦合优化计算,得到部件特性在各个工作点的耦合系数,采用基于特性图相似性的非线性最小二乘拟合,对发动机的部件特性曲面进行修正,以获得更接近实际运行情况的部件特性。

  由于样点在特性图上可以是任意分布的,本文采用了曲面的形式来描述部件特性。如有分布在整个特性范围上的大量样点数据,则可直接采用这些离散数据点估计出曲面的一、二阶导数,并拟合出光滑的特性曲面.但是,通常很难得到足够多的数据点,因此,必须参考原来特性图的变化规律进行修正。基于同一类型部件特性图变化规律的相似性,在修正计算中,将特性曲面网格的节点值作为曲面拟合时的自变量;节点的各一、二阶导数和混合偏导数作为优化目标的一部分,以基本保持原特性曲面的变化规律。曲面拟合,采用非线性最小二乘法,使各样点的特性值,在最小二乘的意义上,充分接近于由耦合优化计算得到的值(等于耦合系数与参考特性值的积)。这样,修正后的特性能够更好地与实际特性相符合,也可以较好地保持特性曲面的变化规律。

  由于在样点采用局部双三次插值,一个样点值只影响相邻16个节点的修正。为提高计算速度,将特性区域划分为含样点的部分和不含样点的部分,分别部件特性图的非线性最小二乘拟合修正在这两个域内,依次循环迭代,进行非线性最小二乘拟合,直至满足精度要求为止。以上方法,可以使各样点的总误差水平,在最小二乘的意义上趋于最小。在验证修正后的部件特性的准确程度时,同样采用发动机性能的耦合优化算法。由耦合系数的定义可知,若采用修正后的特性计算,得到的耦合系数越接近于1,则说明与真实特性的一致性越好。

  4计算结果以燃烧室效率特性为例进行说明。

  为了便于观察变化情况,将特性修正前各样点的耦合系数按从小到大的顺序画出,并按这些点的顺序画出经特性修正后各点的修正系数。由图1可见,经过特性修正后,各样点的修正系数都集中在1.0附近,特别是原来偏差大的点得到了很好的改善。由于在特性修正中,考虑的是所有样点的总体误差水平趋于最小,因此,原来一些接近1.0的修正系数会有不太大的偏离趋势。这一方面是由于受到其他点的影响,也与稳态数学模型的准确程度有关。

  5结论利用建立在同类部件特性相似性基础上的非线性最小二乘拟合算法,可以由离散样点的特性修正系数得到更加符合部件实际特性的特性图,算法是可行和有效的。修正后的部件特性图能够更准确的反映其实际工作特性,结果精度与发动机的稳态模型同实际工况的接近程度(如算法的精确程度、对实际工作条件和过程模拟的准确程度等等)、原始数据量的多少及其准确程度等因素密切相关。此外,应对各部件特性的特点进行详尽的数学描述,如其变化规律和变化范围等等,并在实现非线性最小二乘拟合算法时充分考虑这些特点,使修正后的特性图能更好地反映部件特性的真实规律。

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