CN112231835A - 综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,所述方法包括:S1、构建一线性的目标函数;S2、确定目标函数的初始值和约束条件:S3、迭代计算,获得收敛情况下的最大目标函数值Z及对应的最优喷管出口面积值。本申请所提供的方法能够解决推力矢量发动机偏转推力损失偏大、偏转效率偏低的问题,最大程度发挥发动机矢量性能,更好的满足飞机使用需求,且计算过程简单、计算结果精确。
Description
技术领域
本申请属于燃气轮机设计技术领域,特别涉及一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法。
背景技术
推力矢量发动机通过控制矢量喷管的偏转,从而为飞机提供额外的操纵力矩,实现飞机的姿态控制。推力矢量发动机的偏转推力损失和偏转效率ηδ是推力矢量发动机的两个重要性能参数,其中偏转推力损失是指喷管偏转时的总推力与非偏转时的总推力的相对减小量,偏转效率是指推力矢量角δF(偏转后推力方向与发动机轴线的夹角)与几何矢量角δJ的比值。在喷管进口参数不变的条件下,随着几何矢量角的增大,喷管的推力系数Cf降低,进而偏转推力损失增大,且后体阻力增大;相同几何矢量角时,偏转效率越高,提供的侧向力越大,当侧向力不满足飞机使用时,需增加几何矢量角度。因此,在实际使用过程中,为更好的满足飞机对推力性能和矢量力矩的需求,发动机矢量喷管出口面积的控制应保证偏转推力损失尽可能小,偏转效率尽可能大。
在相同发动机状态和几何矢量角下,喷管出口面积决定了气流的膨胀程度和流动特性,是影响非偏转推力、偏转推力损失和偏转效率的最重要参数。针对矢量喷管出口面积可独立控制能够实现无极可调的特点,目前推力矢量发动机矢量喷管面积的控制方案,在偏转和非偏转状态下均按照非偏转状态时使气流完全膨胀的面积比进行控制规律设计。
然而,现有技术中矢量喷管出口面积的控制规律无论是非偏转状态还是偏转状态,均按照非偏转状态保证气流完成膨胀的面积比进行设计的方案,虽然能够保证喷管非偏转状态时推力性能最优,但是在偏转状态时现有技术方案存在以下缺点:
1)喷管偏转后气流的流动特性改变,仍采用非偏转状态的面积比无法保证推力性能最优,使得偏转推力损失偏大;
2)未考虑对偏转效率的影响,采用现有出口面积控制方案可能导致偏转效率偏低,为满足飞机对侧向力的需求,不得不增加几何偏转角,导致偏转推力损失进一步增大;当几何矢量角达到机械限位时,低的偏转效率导致侧向力无法满足使用需求。
以上均会导致无法充分发挥推力矢量发动机的矢量性能,甚至出现不能满足飞机使用需求的现象。
发明内容
本申请的目的是提供了一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,以解决或减轻背景技术中的至少一个问题。
本申请的技术方案是:一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,所述方法包括:
S1、构建目标函数,所述目标函数为Z=a·Cf+b·ηδ
式中,a、b为加权系数,且0≤a≤1、0≤b≤1、a+b=1;Cf为矢量喷管推力系数,ηδ为偏转效率,Cf=f(πE,A8,A9,δJ),ηδ=f(πE,A8,A9,δJ),πE为喷管落压比,A8为喷管喉道面积,A9为喷管出口面积,δJ为几何矢量角;
S2、确定目标函数的初始值和约束条件:
初始值:A9(0)=A9min+rand·(A9max-A9min),VA9(0)=rand·(A9max-A9min)
约束条件:A9的范围[A9min,A9max],A9的变化速度:VA9max=A9max-A9min
式中,A9min为A9的最小机械面积,A9max为A9的最大机械面积,VA9为A9的运动速度,VA9max为A9的最大运动速度;
S3、迭代计算,获得收敛情况下的最大目标函数值Z及对应的最优喷管出口面积值A9,其中,迭戈过程为:
A9(n)=A9(n-1)+VA9(n)
VA9(n)=W·VA9(n-1)+C·rand·[A9opt-A9(n-1)]
式中,W为惯性权重,C为学习因子,n为迭代次数。
在本申请中,在非偏转或飞机调整姿态的较小偏转角度下,追求推力最大,目标函数中a=1,b=0;飞机进行过失速机动飞行时需要较大侧向力,追求更大的侧向力和尽量小的推力损失,此时a=0,b=1。
在本申请中,随机数rand为0~1之间的数。
在本申请中,所述惯性权重W的值为0.5~1。
在本申请中,所述学习因子C的值为1~3。
在本申请中,迭代计算的次数不超过200次。
在另一方面,本申请提供的技术方案是:一种矢量喷管,所述矢量喷管的出口面积通过如上任一所述的方法进行优化得到。。
本申请所提供的方法能够解决推力矢量发动机偏转推力损失偏大、偏转效率偏低的问题,最大程度发挥发动机矢量性能,更好的满足飞机使用需求,且计算过程简单、计算结果精确。
附图说明
为了更清楚地说明本申请提供的技术方案,下面将对附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例。
图1为本申请的优化方法流程示意图。
图2为本申请实施例中的目标函数Z的迭代曲线图。
图3为本申请实施例中的目标函数A9的迭代曲线图。
图4为本申请实施例中的推力系数Cf的迭代曲线图。
图5为本申请实施例中的偏转效率ηδ的迭代曲线图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
喷管推力系数Cf和偏转效率ηδ是矢量喷管的两个重要特性参数,其与喷管的可用落压比πE、喉道面积A8、出口面积A9、几何矢量角δJ有关,即Cf=f(πE,A8,A9,δJ),ηδ=f(πE,A8,A9,δJ)。由于喷管偏转以后采取了相应的措施,确保了发动机主机工作状态与非偏转时保持不变,即偏转与非偏转状态的喷管进口参数一致,在给定的几何偏转角下,喷管落压比πE、喉道面积A8都是确定的(即几何矢量角δJ、喷管可用落压比πE、喉道面积A8在飞机飞行的任何状态下均为确定的值),因此可通过调节喷管出口面积A9,使推力性能和偏转效率最优。
通过优化矢量喷管出口面积控制规律,解决推力矢量发动机偏转推力损失偏大、偏转效率偏低的问题,最大程度发挥发动机矢量性能,更好的满足飞机使用需求。
为此,本申请提供了一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,所述优化方法具体包括如下:
1)构件目标函数
基于矢量喷管部件特性和实际使用方式,以推力性能最优和偏转效率最大为目标,确定矢量喷管出口面积,但推力和偏转效率随喷管面积比是耦合关系,即推力系数和偏转效率不能在相同A9下同时达到最大值,因此,在本申请中采用了线性加权法构建了目标的评价函数,即目标函数为Z=a·Cf+b·ηδ
式中:a、b为加权系数,0≤a≤1、0≤b≤1,且a+b=1,a越大表示更注重推力系数,b越大表示优化中更注重偏转效率。如在非偏转或飞机调整姿态的小偏转角度下,追求推力最大,此时目标函数中a=1,b=0;飞机进行过失速机动飞行时需要较大侧向力,追求更大的侧向力和尽量小的推力损失,此时a=0,b=1。
2)确定目标函数的初始值和约束条件
通过迭代确定喷管出口面积最优值A9opt,使目标函数的Z值最大,A9初始值随机产生,在全局范围内进行搜索,不断调整、更新A9的值,进而得到最优值A9opt。
喷管出口面积A9的范围[A9min,A9max],A9min为A9的最小机械面积,A9max为A9的最大机械面积。
喷管出口面积A9运动的最大速度:VA9max=A9max-A9min。
A9初始值A9(0)的确定:
A9(0)=A9min+rand·(A9max-A9min),VA9(0)=rand·(A9max-A9min)
利用推力系数和和偏转效率特性得到A9=A9(0)时的目标值Z(0),并令A9opt=A9(0),Zopt=Z(0)。
在本申请中,rand为0~1之间的随机数,VA9为A9的运动速度。
3)迭代计算,确定第n次迭代中A9值A9(n)的确定
A9(n)=A9(n-1)+VA9(n)
VA9(n)=W·VA9(n-1)+C·rand·[A9opt-A9(n-1)]
其中n为迭代次数,W为惯性权重,C为学习因子。
在本申请中,惯性权重W的建议取值为0.5~1,例如取值0.7298;学习因子C的建议取值为1~3,例如取值为2。
若迭代过程中新值超出给定的范围,则限定其为边界值。
利用推力系数和和偏转效率特性得到A9=A9(n)时的目标值Z(n),如果Z(n)>Zopt,则更新Zopt=Z(n),A9opt=A9(n)。
为了减小计算资源的浪费,在本申请中设置有终止条件,即迭代次数不超过200次,在实践中一般迭代100次以内即可寻找到A9opt。
下面以某型矢量喷管为例,该喷管的推力系数和偏转效率特性参数为已知,选取的工作状态点为:πE=5,A8=0.5,δJ=20°,本实施例中,喷管出口面积A9值兼顾推力系数和偏转效率,因此a、b分别选取了0.5,优化方法包括:
1)构建目标函数,目标函数Z=0.5·Cf+0.5·ηδ
2)确定目标函数的初始值和约束条件
初始值:A9(0)=0.4+rand·0.6,VA9(0)=rand·0.6
约束条件:A9的范围[0.4m2,1m2],A9的变化速度:VA9max=1-0.4=0.6m2
3)迭戈过程为A9(n)=A9(n-1)+VA9(n),
VA9(n)=0.7298·VA9(n-1)+2·rand·[A9opt-A9(n-1)]
其中,惯性权重W=0.7298;学习因子C=2。
优化结果及迭代过程见图2~图5所示,迭代计算仅为47次即达到收敛,目标函数Z值、变量A9及推力系数Cf、偏转效率ηδ达到最优值,此时对应的目标函数Z值达到最大为1.0394,对应的最优A9opt=0.7832。
本申请所提供的方法能够解决推力矢量发动机偏转推力损失偏大、偏转效率偏低的问题,最大程度发挥发动机矢量性能,更好的满足飞机使用需求,且计算过程简单、计算结果精确。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、构建目标函数,所述目标函数为Z=a·Cf+b·ηδ
式中,a、b为加权系数,且0≤a≤1、0≤b≤1、a+b=1;Cf为矢量喷管推力系数,ηδ为偏转效率,Cf=f(πE,A8,A9,δJ),ηδ=f(πE,A8,A9,δJ),πE为喷管落压比,A8为喷管喉道面积,A9为喷管出口面积,δJ为几何矢量角;
S2、确定目标函数的初始值和约束条件:
初始值:A9(0)=A9min+rand·(A9max-A9min),VA9(0)=rand·(A9max-A9min)
约束条件:A9的范围[A9min,A9max],A9的变化速度:VA9max=A9max-A9min
式中,A9min为A9的最小机械面积,A9max为A9的最大机械面积,VA9为A9的运动速度,VA9max为A9的最大运动速度;
S3、迭代计算,获得收敛情况下的最大目标函数值Z及对应的最优喷管出口面积值A9,其中,迭戈过程为:
A9(n)=A9(n-1)+VA9(n)
VA9(n)=W·VA9(n-1)+C·rand·[A9opt-A9(n-1)]
式中,W为惯性权重,C为学习因子,n为迭代次数。
2.如权利要求1所述的综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,在非偏转或飞机调整姿态的较小偏转角度下,追求推力最大,目标函数中a=1,b=0;飞机进行过失速机动飞行时需要较大侧向力,追求更大的侧向力和尽量小的推力损失,此时a=0,b=1。
3.如权利要求1所述的综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,随机数rand为0~1之间的数。
4.如权利要求1所述的综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,所述惯性权重W的值为0.5~1。
5.如权利要求4所述的综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,所述学习因子C的值为1~3。
6.如权利要求1所述的综合推力性能和偏转效率的矢量喷管出口面积优化方法,其特征在于,在迭代计算过程中,迭代计算的次数不超过200次。
7.一种矢量喷管,其特征在于,所述矢量喷管的出口面积通过如权利要求1至6任一所述的方法进行优化得到。
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