摘要：针对航空发动机传统加速优化采用并行优化方法,未能有效利用燃油与几何变量的配合作用,提出了一种基于双向优化策略的加速控制规律优化方法。并行单向优化方法中的目标函数集中在发动机当前性能上,燃油的主导作用限制了紧贴约束边界优化过程几何变量的调节范围;而几何变量是通过增加空气流量、提高旋转部件效率等措施改善燃油流量的变化速率来间接提高发动机加速性能。因此,双向优化策略根据控制量在提高加速性作用方式的不同,将多变量并行优化分解为燃油单变量和几何多变量优化,并分别采用不同的目标函数,通过确定的加速燃油控制规律正向优化几何加速调节规律,然后根据几何调节规律反向求解加速燃油控制规律。仿真结果表明:在正向优化过程中,喘振裕度不再紧贴约束限制线,优化后的加速时间从4.44 s缩短至3.32 s,双向优化策略的加速时间优于传统并行方法,且优化出的多变量控制规律更平稳,更便于线性化。

摘要：本文总结了国内外针对混合动力推进系统及飞机发展专门开发的数字化设计工具,归纳了其相应设计方法及特点。综合来看,为了满足混合动力飞机的设计需求,集成高精度电系统和热能管理系统模型,建立针对性的性能评估体系、飞机与发动机设计的数据耦合交互、研究设计与安全性分析相统一的建模方法、基于人工智能方法提高优化设计管理能力是目前面向其特点的关键发展方向,并为其后续的实验验证、适航条例制定等工程应用提供重要的技术支撑和设计依据。

摘要：为研究超声速可调进气道喉道调节过程中的内流结构及节流特性,设计了工作马赫数范围为0~4的超声速可调进气道,在来流马赫数为2.9的风洞中借助高速纹影观测系统和动态压力测量系统开展了试验研究。结果表明当内收缩比(ICR)为1.79时,进气道通流流场存在设计和非设计流态的内流双解现象。其中,在设计流态下进气道内通道中的波系结构正常建立;而在非设计流态下进气道内收缩段中存在局部分离诱导的复杂波系结构,导致其整体压升高于设计流态,并存在宽频、低频的小幅振荡。此外设计和非设计流态下进气道的下游节流性能相当,其临界堵塞度分别为42.4%和41.7%,临界压比分别为15.8和16.0。在两类流态的下游节流过程中扰动均以结尾斜激波串的形式向上游传播,且临界状态下激波串头波刚好位于喉道附近,但两类流态的结尾激波串在空间分布特征和振荡特性上均存在明显区别。

摘要：为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合(NN-PSM)的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵,用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量。基于神经网络建立发动机基线模型,用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系,利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度;设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CPSM)进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内,而CPSM的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点。

摘要：为了实现倾转旋翼机旋翼变转速过程中动力系统的高品质控制,提出了基于序列变速的倾转旋翼动力系统综合控制方法。在两级变速传动机构与变速动力涡轮涡轴发动机的基础上,设计倾转旋翼序列变速控制(SSC)算法,以实现低功耗变转速控制。为解决SSC过程中涡轴发动机重新接入时动力涡轮转速下垂过大的问题,提出并设计结合自适应总距前馈与增益自调度的动力系统综合控制方法,利用发动机输出扭矩与旋翼转速的变化率适应性调节控制器增益,以达到改善动力系统响应品质的目的。结果表明:相比于同步变速控制,SSC可使换挡过程中离合器的功率耗散有效降低40%以上;相比于自适应总距前馈,带增益自调度补偿环节的动力系统综合控制方法可使序列变速过程中动力涡轮转速的下垂量减小27%以上,呈现出更优越的动态控制性能。

摘要：为了进一步研究几何非对称的高超声速内转式进气道流动特性,通过特征线法设计了基于多道激波加等熵压缩波的基准流场,在此基础上通过流线追踪法设计了双模块内转式进气道。通过数值仿真和风洞试验相结合的方法,获得了内转式进气道的内外流特性。研究结果表明:在内转进气道最大半径对应的角区位置存在大量的边界层堆积,受第二道激波/边界层干扰,在激波根部卷起锥形旋涡。在内转式进气道内部,唇罩激波和管道边界层干扰显著,管道内存在自唇罩指向压缩面的强周向压力梯度,从而诱导管道内边界层均往一处汇聚,卷起大尺度流向涡。仿真和试验结果表明,在来流马赫数5.74,攻角0°状态下,进气道气动性能优良,出口总压恢复系数系数达到0.58,最大抗反压为112倍。

摘要：涡桨发动机采用定转速工作方式,试车数据集中分布在几个不同转速工作状态附近。为利用大量分布不均匀的试车数据进行部件特性修正,提出一种改进参数的模拟退火粒子群算法,解决多工作点性能匹配时易陷入局部最优的问题,提高涡桨发动机部件特性修正精度。针对以往依靠经验和试错确定修正系数定义域时效率低下,且限制了算法搜索能力的问题,提出一种根据相邻等转速线确定非设计点区域修正系数上下限的方法。模型计算结果与实验数据对比表明,修正后模型各参数平均误差从3.95%降低到0.89%,最大误差从11.32%降低到2.37%,精度明显提高。

摘要：为了研究外压式进气道处于临界工况时结尾正激波同时与压缩面和侧板上边界层的相互干扰,专门设计了三组具有不同前伸长度侧板的简化构型作为研究对象,利用数值模拟手段评估了侧板边界层厚度对正激波/边界层干扰特性的影响。仿真结果表明,当没有侧板边界层参与干扰时流动呈现较好的准二维特性,但当侧板边界层参与干扰后将形成较强的角区干扰结构,该角区三维干扰结构与对称面上的准二维干扰结构存在此消彼长的关系。此外,波系的空间形态也将由"准二维λ波"结构变为"双λ波+角区压缩波"结构,波系形态的改变则进一步导致壁面回流区分布以及摩擦力线拓扑结构变得更加复杂。

摘要：为提升涡扇发动机的加速性能,对传统的转子加速度N-dot控制结构进行了改进,提出了一种基于跟踪误差的主动切换控制策略,在跟踪误差较大时,执行N-dot控制回路,否则执行稳态控制回路。同时提出了基于等高度线的N-dot控制计划制定方法,采用差分进化算法对加速过程进行优化,最大限度地减小与最大转速之间的误差。以优化出的不同高度下最大高压转子加速度作为N-dot控制计划,并采用紧格式动态线性化无模型自适应控制(CFDL-MFAC)算法设计N-dot控制器。与常规Min-Max选择结构下的PID控制N-dot相比,主动切换MFAC的N-dot控制在某中等推力军用涡扇发动机设计点上加速时间减小了0.7 s,在非设计点上加速减少了约1.2 s。

摘要：智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题,获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态,为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入,以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理,并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明,相似变换后,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%,平均误差降低了43.50%;未进行相似变换时,相比深层静态神经网络,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%,平均误差降低了2.35%,仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。