本文選題：變循環(huán)發(fā)動機　切入點：數(shù)學模型　出處：《南京航空航天大學》2015年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：可變涵道比的變循環(huán)發(fā)動機通過改變自身部件的幾何尺寸來改變氣動熱力循環(huán),以滿足不同飛行條件下飛機對發(fā)動機的不同要求,在整個大飛行包線內(nèi)都能提供較高的推力和較低的耗油率,相當于兼具了渦扇發(fā)動機和渦噴發(fā)動機的性能優(yōu)勢,具有極大的發(fā)展?jié)摿?逐漸成為當前航空發(fā)動機領域的主流研究方向。本文以雙外涵變循環(huán)發(fā)動機為研究對象,建立了部件級數(shù)值仿真數(shù)學模型,并在模型基礎上開展了變循環(huán)發(fā)動機魯棒控制和性能尋優(yōu)控制技術的研究。論文首先研究了變循環(huán)發(fā)動機部件級模型的建立方法。針對變循環(huán)發(fā)動機的特征部件開展了建模方法研究,采用葉尖葉根分段建模技術建立了風扇數(shù)學模型,使之更適用于變循環(huán)發(fā)動機;基于流場分析,建立了活門角度、外涵道進口總壓、動壓與外涵道總壓恢復系數(shù)之間的智能映射,完善了外涵模型。對建立的變循環(huán)發(fā)動機部件級模型進行了數(shù)值仿真,通過與參考文獻數(shù)據(jù)對比驗證了模型的有效性。針對變循環(huán)發(fā)動機部件級模型共同工作方程較多、方程求解難度較大的情況,提出了自校正Broyden擬牛頓法,結(jié)合牛頓法平方收斂和Broyden擬牛頓法超線性收斂特性,通過自適應調(diào)整計算步長和校正函數(shù),在非線性系統(tǒng)中具有更好的計算性能。通過以變循環(huán)發(fā)動機部件級模型為對象的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)仿真計算,驗證了自校正Broyden擬牛頓法相對于牛頓法和Broyden擬牛頓法對復雜計算環(huán)境更強的適應性和更快的收斂速度。此外,還設計了變循環(huán)發(fā)動機性能蛻化估計模塊,利用卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計能力,對發(fā)動機性能蛻化進行估計。其次,論文研究了變循環(huán)發(fā)動機多變量魯棒控制技術。從變循環(huán)發(fā)動機的諸多輸出中通過基于魯棒穩(wěn)定性和條件數(shù)(RSCN)方法篩選出了被控參數(shù),研究了變循環(huán)發(fā)動機的穩(wěn)態(tài)控制規(guī)律的建立方法。為使系統(tǒng)獲得魯棒跟蹤和干擾抑制能力,采用多目標微分進化算法對性能指標進行優(yōu)化搜索,設計了三變量LQ/H∞控制器。以抗干擾能力強的自抗擾控制技術設計變循環(huán)發(fā)動機限制保護控制器,通過對主回路被控參數(shù)指令值的修正對多個約束參數(shù)實施限制保護。為驗證三變量LQ/H∞控制器和限制保護控制器的控制性能,分別進行了變循環(huán)發(fā)動機過渡態(tài)控制仿真,以及不同工作模式間的切換控制仿真。仿真結(jié)果表明,本文設計的三變量LQ/H∞控制器具有良好的動態(tài)性能和魯棒跟蹤性,而限制保護控制器能夠快速有效的通過對主回路指令值的修正達到對多個超出安全限制的約束參數(shù)限制保護的目的。在變循環(huán)發(fā)動機部件級模型和魯棒控制系統(tǒng)的基礎上,建立了變循環(huán)發(fā)動機性能尋優(yōu)控制平臺,研究了序列二次約束二次規(guī)劃算法(SQCQP)在性能尋優(yōu)控制中應用的可行性,提出采用DE算法求解QCQP子問題,使SQCQP算法在工程上更容易實現(xiàn)。開展了基于SQCQP算法的變循環(huán)發(fā)動機性能尋優(yōu)控制,并與目前常用于航空發(fā)動機性能尋優(yōu)的SQP算法進行比較,仿真結(jié)果表明SQCQP算法的尋優(yōu)收斂速度快于SQP算法,驗證了算法的有效性。在SQCQP算法的基礎上結(jié)合序列線性方程組(SSLE)算法中構造方程組的思想,提出了序列方程組二次規(guī)劃(SEQP)算法。為保證算法的收斂速度和收斂精度,算法精簡了SQCQP算法子問題的二階約束項,以迭代點軌跡預測的方式判斷有效約束并構造非線性積極方程組,通過求解該方程組更新迭代點。通過對SEQP算法收斂性的分析證明了該算法的全局收斂能力和一定條件下的強收斂性。相比于傳統(tǒng)SQP算法,SEQP算法的優(yōu)化速度更快,同時優(yōu)化收斂精度更高,在變循環(huán)發(fā)動機性能尋優(yōu)控制中具有明顯的優(yōu)勢。論文最后針對采用群體智能算法在性能尋優(yōu)控制中的應用展開了研究。在自組織遷移算法和粒子群算法的基礎上,提出了粒子遷移智能算法(PSMA),采用罰函數(shù)自適應調(diào)整策略及多領導者遷移策略,使得算法具有較強的求解帶約束優(yōu)化問題的能力。與多種典型群體智能算法進行通用函數(shù)測試對比,結(jié)果表明PSMA算法具有更高的收斂精度和更快的收斂速度。將PSMA算法應用于變循環(huán)發(fā)動機性能尋優(yōu)控制中,通過與多種群體智能算法和非線性規(guī)劃算法作對比,結(jié)果表明:PSMA算法相比其他群體智能算法具有更好的優(yōu)化效果,而在包含等式約束的最小油耗控制和最低渦輪溫度控制中的優(yōu)化效果優(yōu)于SQP算法,證明了PSMA算法在變循環(huán)發(fā)動機性能尋優(yōu)控制中具有可行性。
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【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V233.7

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本文編號：1651434