CN112182789A - 自适应变循环发动机多目标优化设计方法 - Google Patents
自适应变循环发动机多目标优化设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112182789A CN112182789A CN202011229839.4A CN202011229839A CN112182789A CN 112182789 A CN112182789 A CN 112182789A CN 202011229839 A CN202011229839 A CN 202011229839A CN 112182789 A CN112182789 A CN 112182789A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- adaptive variable
- cycle engine
- optimization
- engine
- design
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Testing Of Engines (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
本发明公开了一种自适应变循环发动机多目标优化设计方法。本发明方法以自适应变循环发动机的推力、耗油率及红外辐射强度满足设计指标作为优化目标,对自适应变循环发动机的循环参数进行多目标参数循环分析优化。相比现有技术,本发明根据参数循环分析模型,通过多目标优化算法对自适应变循环发动机在设计阶段调节发动机循环参数,进而优化变循环发动机总体性能,为提高自适应变循环发动机总体性能提供参考依据。
Description
技术领域
本发明属于航空宇航推进理论与工程中的系统建模与仿真领域,具体涉及一种自适应变循环发动机多目标优化方法。
背景技术
在涡扇发动机总体设计方面,国外的发动机设计体系已经较为完善,各大发动机公司大量采用飞/发一体化的设计方法,建有完整的包含设计软件、设计数据库、设计规范与设计经验在内的设计体系,包括美国的GE公司、PW公司与AE公司,俄罗斯的Klimov、Omsk、Perm等公司或设计局,英国的RR公司,以及法国的SNECMA公司。美国凭借其强大的经济和科技实力,开展飞/发一体化隐身技术,在总体设计阶段就考虑到红外隐身和雷达隐身,极大程度上降低了隐身措施对发动机性能的影响,成功发展并装备了多种具有红外隐身能力或雷达隐身的发动机,同时还有多个在研型号。
2007年,美国选择了GE公司和罗罗公司来一同开发和研制自适应循环发动机,并开展了自适应通用发动机技术(ADVENT),提出的自适应循环发动机如图1、2所示,该发动机其特殊之处在于采用下一代LEAP高压压气机、高温陶瓷基复合材料及增材制造部件等,其结构和材质可以使发动机耗油率降低25%、飞机的飞行航程增加30%,其推力也比军用战斗机发动机F135提高5-10%。其自适应风扇会产生第3股气流用于更大的功率提取或热管理,该涵道将使安装阻力减小,改进进口总压恢复,更低的排放温度,这对红外隐身的意义重大。第三涵道冷空气穿越核心发动机喷流时,已经带走一部分热量,降低排气温度,而外涵道气流升温后在内层喷管中形成更高压力,起到增推作用。另外,自适应循环发动机中心尾椎和内层喷管有效地遮挡了涡轮,使得发动机的后向雷达隐身大有改善。
与国外相比,我国自主研制的发动机型号产品相对较少,工程经验积累有限,技术验证不够充分,正处于从仿制到自主设计的过渡阶段。同时由于隐身技术被美国等军事强国列入国防关键和核心技术,尽管确认先进作战飞机和发动机采取了红外隐身措施,只能通过飞机外形和发动机进/排气系统流道等进行推测,无法掌握其关键技术。因此在采用传统设计方法时,飞机、发动机分开设计,而后再反复协调的设计方法,一般只能选出一个较好满足飞行任务要求的发功机方案。但是这种方法必须在两个部门间往返协调,工作量大,设计周期长,不可能对更多的方案进行评选,因此难以实现飞机和发动机性能最优化设计,研制出具有高隐身性高性能的发动机。
综上,国内外在进/排气系统红外隐身技术研究中做了较多的研究和工作,但并未考虑到其对发动机总体设计的影响。倘若在发动机总体设计阶段通常未考虑到隐身性能,将导致部分红外隐身措施使用在发动机上时,会影响到原发动机的工作状态,降低发动机的性能。为此,研究自适应变循环发动机多目标优化设计方法具有重要意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足,提供一种自适应变循环发动机多目标优化设计方法,使设计的自适应变循环发动机具有更好的总体性能,并在设计过程中考虑发动机排气系统红外辐射,进一步提高发动机红外隐身性能。
本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题:
自适应变循环发动机多目标优化设计方法,以自适应变循环发动机的推力、耗油率及红外辐射强度满足设计指标作为优化目标,对自适应变循环发动机的循环参数进行多目标的参数循环分析优化;其中,优化目标函数具体如下:
式中,sfc、IR、F分别为自适应变循环发动机的耗油率、红外辐射强度、推力,sfci为设计点耗油率初始值,IRi为设计点红外辐射强度初始值,Fi为设计点推力初始值,ω1,ω2,ω3分别为耗油率、红外辐射强度、推力对应的权重。
优选地,所述自适应变循环发动机的循环参数包括:Flade涵道流量与风扇进口流量之比α,负外涵流量与CDFS进口流量之比α1,外涵总流量与高压压气机进口流量之比α2,Flade部件压比πflade,风扇压比πf,CDFS部件压比πCDFS,高压压气机压比πc,冷却高低压涡轮的引气系数ε1、ε2,燃烧室温度T4。
进一步优选地,在优化过程中的约束条件为:所述循环参数在预设范围内。
优选地,使用FSQP算法进行所述多目标的参数循环分析优化。
优选地,所述自适应变循环发动机的红外辐射强度通过下式计算:
式中,I为红外辐射强度,AC、εC、TC分别为中心锥的投影面积、材料发射率和表面温度,A5e、ε5e、T5e分别为5截面的投影面积、材料发射率和表面温度,An、εn、Tn分别为喷管扩张段内壁的投影面积、材料发射率和表面温度,A16e、ε16e、T16分别为16截面的投影面积、材料发射率和表面温度,A19n、ε19n、T19分别为19截面的投影面积、材料发射率和表面温度,Igas为喷流中心线上的气体辐射贡献值。
进一步优选地,Igas按照固体壁面红外辐射贡献总值的8%给定。
相比现有技术,本发明技术方案具有以下有益效果:
本发明对自适应变循环发动机在设计阶段根据参数循环分析模型,通过多目标优化算法调节发动机循环参数进而优化变循环发动机总体性能,为提高自适应变循环发动机总体性能提供参考依据。
附图说明
图1为自适应变循环发动机的结构示意图;
图2为自适应变循环发动机重要流路截面编号;
图3为具体实施方式中所采用的优化设计流程图。
具体实施方式
为在设计阶段优化自适应变循环发动机总体性能,本发明的解决思路是以自适应变循环发动机的推力、耗油率及红外辐射强度满足设计指标作为优化目标,对自适应变循环发动机的循环参数进行多目标的参数循环分析优化。
为便于公众理解,下面结合附图来对本发明的技术方案进行详细说明:
为在设计阶段优化自适应变循环发动机总体性能,需建立自适应变循环发动机设计点模型及进行参数循环分析,其建模原理可参考文献[Mattingly J D,Heiser W H,Pratt D T.Aircraft Engine Design,Second Edition[M].2015]。图1为自适应变循环发动机结构图,图中标明了各截面编号。
为优化自适应变循环发动机总体性能,需确定发动机优化变量参数。对于自适应变循环发动机来说,最有用的质量流量比包括下列各项:
除上述选取的涵道比,优化过程中可选择的控制变量还包括各个压缩部件的压比参数:Flade部件压比πflade,风扇压比πf,CDFS部件压比πCDFS,高压压气机压比πc,冷却高低压涡轮的引气系数ε1,ε2,燃烧室温度T4。
在自适应变循环发动机模型里考虑发动机排气系统红外辐射强度,可采用现有或将有的各种方法计算发动机红外辐射强度。本发明优选采用一种排气系统正后向红外辐射强度预测方法,具体可参考专利[陈浩颖,张海波,汪勇等.带引射喷管涡扇发动机的建模方法及红外辐射预测方法.ZL201910235387.1]。自适应变循环发动机排气系统简化图如图2所示,其排气系统固体壁面红外辐射强度计算方程如下:
式中,I为红外辐射强度,AC、εC、TC分别为中心锥的投影面积、材料发射率和表面温度,A5e、ε5e、T5e分别为5截面的投影面积、材料发射率和表面温度,An、εn、Tn分别为喷管扩张段内壁的投影面积、材料发射率和表面温度,A16e、ε16e、T16分别为16截面的投影面积、材料发射率和表面温度,A19n、ε19n、T19分别为19截面的投影面积、材料发射率和表面温度。
本发明在红外辐射计算中还考虑了喷流中心线上的气体系数,为此上述方程变为:
式中,Igas为喷流中心线上的气体辐射贡献值,可根据经验按照固体壁面红外辐射贡献总值的8%给定。
以上述自适应变循环发动机及其排气系统红外预测模型为研究对象,在总体设计阶段进行自适应变循环发动机多目标优化,兼顾考虑发动机推力,耗油率及红外辐射强度,既要满足发动机需求推力,还需降低发动机耗油率及红外辐射强度,提高发动机经济性及红外隐身性。为此,本发明优选通过FSQP算法实现变循环发动机推力、耗油率和红外辐射强度等性能指标的综合优化设计,其优化设计流程图如图3所示。
通过对目标函数归一化和线性加权将多目标优化问题转换为单目标优化,
式中,sfc、IR、F分别为自适应变循环发动机的耗油率、红外辐射强度、推力,sfci为设计点耗油率初始值,IRi为设计点红外辐射强度初始值,Fi为设计点推力初始值,ω1,ω2,ω3分别为耗油率、红外辐射强度、推力对应的权重。
针对自适应变循环发动机模型,优化设计中可选取的调节变量参数有u={πfladeπf πCDFS πc α1 α2 α3 ε1 ε2 T4},且为保证优化过程中获取可行解,调节变量满足相应约束umin≤u≤umax,即循环参数在预设范围内:
由于在设计过程中发动机稳定运行已作为前提条件给出,在设计过程无其他约束条件,为此建立自适应变循环发动机循环参数优化问题如下:
在优化过程中,FSQP算法计算符合优化目标的最佳调节变量参数组合。下面通过一算例加以说明:表1给出了设计参数的上下约束限制,表2给出了基准自适应变循环发动机设计性能及不同优化目标下的发动机性能对比,表中为针对高单位推力,低耗油率,低红外辐射强度三种单优化目标问题及兼顾三者的多目标优化问题优化参数及发动机性能优化结果,针对单一目标优化,该优化设计方法可迭代得出满足约束条件的优化结果,然而在高单位推力优化目标中,随着单位推力的增大,耗油率及红外辐射强度也随之增大,相反,低耗油率及低红外辐射强度优化目标会使得单位推力降低过于明显。为此需兼顾这三种优化目标考虑多目标优化,选择适当的权重值来决定自适应变循环发动机设计结果,在表中选择取了ω1=0.3,ω2=0.5,ω3=0.2(以经济性为主的发动机设计目标)及ω1=0.3,ω2=0.5,ω3=0.2(以单位推力为主的发动机设计目标)两种优化方案,并给出了相应的优化后的设计参数及发动机性能结果。相比较于单一目标优化,多目标优化可综合考虑发动机推力,耗油率及红外辐射总体性能,在以经济性为主的设计目标中,既降低了发动机耗油率,又减少了推力的损耗,满足发动机推力需求。而在高推力为主的设计目标中,虽然推力比高单位推力优化目标有所下降,但其耗油率及红外辐射强度相比于单目标优化有显著降低。
表1自适应变循环发动机设计参数约束限制
表2自适应变循环不同优化目标下的发动机性能对比
Claims (6)
2.如权利要求1所述自适应变循环发动机多目标优化设计方法,其特征在于,所述自适应变循环发动机的循环参数包括:Flade涵道流量与风扇进口流量之比α,副外涵流量与CDFS进口流量之比α1,外涵总流量与高压压气机进口流量之比α2,Flade部件压比πflade,风扇压比πf,CDFS部件压比πCDFS,高压压气机压比πc,冷却高低压涡轮的引气系数ε1、ε2,燃烧室温度T4。
3.如权利要求2所述自适应变循环发动机多目标优化设计方法,其特征在于,在优化过程中的约束条件为:所述循环参数在预设范围内。
4.如权利要求1所述自适应变循环发动机多目标优化设计方法,其特征在于,使用FSQP算法进行所述多目标的参数循环分析优化。
6.如权利要求5所述自适应变循环发动机多目标优化设计方法,其特征在于,Igas按照固体壁面红外辐射贡献总值的8%给定。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011229839.4A CN112182789B (zh) | 2020-11-06 | 2020-11-06 | 自适应变循环发动机多目标优化设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011229839.4A CN112182789B (zh) | 2020-11-06 | 2020-11-06 | 自适应变循环发动机多目标优化设计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112182789A true CN112182789A (zh) | 2021-01-05 |
CN112182789B CN112182789B (zh) | 2023-10-13 |
Family
ID=73917573
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011229839.4A Active CN112182789B (zh) | 2020-11-06 | 2020-11-06 | 自适应变循环发动机多目标优化设计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112182789B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112784380A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-05-11 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种外内涵压比优化设计方法及系统 |
CN113032899A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-25 | 南京航空航天大学 | 一种涡扇发动机设计参数优化方法 |
CN113361006A (zh) * | 2021-05-23 | 2021-09-07 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种航空发动机红外与电磁信号特征综合抑制的设计方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150362923A1 (en) * | 2014-06-16 | 2015-12-17 | General Electric Company | Systems and methods for control of an adaptive-cycle engine with power-thermal management system |
CN109918839A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 南京航空航天大学 | 带引射喷管涡扇发动机的建模方法及红外辐射预测方法 |
-
2020
- 2020-11-06 CN CN202011229839.4A patent/CN112182789B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150362923A1 (en) * | 2014-06-16 | 2015-12-17 | General Electric Company | Systems and methods for control of an adaptive-cycle engine with power-thermal management system |
CN109918839A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 南京航空航天大学 | 带引射喷管涡扇发动机的建模方法及红外辐射预测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
徐植桂: "低红外涡扇发动机循环参数优化与建模技术研究", 万方学位论文, pages 66 - 77 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113032899A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-25 | 南京航空航天大学 | 一种涡扇发动机设计参数优化方法 |
CN113032899B (zh) * | 2021-03-11 | 2024-02-20 | 南京航空航天大学 | 一种涡扇发动机设计参数优化方法 |
CN112784380A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-05-11 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种外内涵压比优化设计方法及系统 |
CN112784380B (zh) * | 2021-03-23 | 2022-02-22 | 北京清软创想信息技术有限责任公司 | 一种外内涵压比优化设计方法及系统 |
CN113361006A (zh) * | 2021-05-23 | 2021-09-07 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种航空发动机红外与电磁信号特征综合抑制的设计方法 |
CN113361006B (zh) * | 2021-05-23 | 2022-06-24 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种航空发动机红外与电磁信号特征综合抑制的设计方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112182789B (zh) | 2023-10-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112182789B (zh) | 自适应变循环发动机多目标优化设计方法 | |
CN109977524B (zh) | 涡扇发动机红外辐射强度预测方法及性能寻优控制方法 | |
CN113032899B (zh) | 一种涡扇发动机设计参数优化方法 | |
CN104110326A (zh) | 一种新概念高速飞行器推进系统布局方法 | |
CN112901369B (zh) | 一种二元喷管冷却气流量控制方法 | |
Hao et al. | A new design method for mode transition control law of variable cycle engine | |
Cai et al. | Thermodynamic analysis of a novel precooled supersonic turbine engine based on aircraft/engine integrated optimal design | |
Xin et al. | Performance optimization of adaptive cycle engine during subsonic climb | |
Florea et al. | Flow-control-enabled aggressive turbine transition ducts and engine system analysis | |
CN113482797B (zh) | 串联式tbcc发动机模态转换控制方法及装置 | |
CN113027614A (zh) | 基于改进模拟退火算法的航空发动机最大推力控制优化方法 | |
CN112949159A (zh) | 基于ipso的变循环发动机加速过程最优控制方法 | |
Kyprianidis et al. | On Intercooled Turbofan Engines | |
Nie et al. | Control law design of variable cycle engine based on DQN | |
Shwin | On-design cycle analysis of a separate-flow turbofan engine with an interstage turbine burner | |
CN108592085A (zh) | 一种变几何超声速燃烧室 | |
Hongxia et al. | Development Strategy Study for Commercial Aero Engine Companies in European Countries and the United States | |
Gutakovskis et al. | Performance Assessment of the Thermodynamic Cycle in a Multi-Mode Gas Turbine Engine | |
CN112904715B (zh) | 一种变循环发动机加速过程最优控制方法 | |
Fanqi et al. | Performance Calculation of Rocket-Based Combined Cycle Engine | |
CN112926254B (zh) | 基于改进遗传算法的变循环发动机最大推力控制优化方法 | |
Guo et al. | Conceptual Multidisciplinary Design Optimization of Commercial Aero-engine System | |
Linyuan et al. | Steady state control schedule optimization for a variable cycle engine | |
CN115470575A (zh) | 用于变循环航空发动机加速过程的控制参数优化方法 | |
CN118030285A (zh) | 高通流变循环发动机模式切换控制方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |