[发明专利]一种航空发动机数字工程模型的构建方法在审

专利信息
申请号: 202111315645.0 申请日: 2021-11-08
公开(公告)号: CN113987686A 公开(公告)日: 2022-01-28
发明(设计)人: 肖洪;王奉明;林志富;唐轲;王栋欢;李爽;于艾洋 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06F30/15 分类号: G06F30/15;G06F30/27
代理公司: 成都坤伦厚朴专利代理事务所(普通合伙) 51247 代理人: 杨敬禹
地址: 710000 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 航空发动机 数字 工程 模型 构建 方法
【说明书】:

发明属于数字工程技术领域,具体涉及一种航空发动机数字工程模型的构建方法。具体技术方案为:一种数字工程模型构建方法,基于数字工程对象所属的待构建模型对应实物和该实物实际工作匹配关系,构建与物理架构完全对应的智能数字工程模型。本发明公布的数字工程模型具备物理规则运行、性能紧密跟踪和动态极速响应的特点,并能同时运用整机试验数据和部件系统级试验数据,有效提高了航空发动机数字工程的精度与速度。

技术领域

本发明属于数字工程技术领域,具体涉及一种航空发动机数字工程模型的构建方法。

背景技术

航空发动机的数字化转型是其产品研发、生产制造和保障模式革新换代的重要技术途径,而航空发动机数字工程模型是数字化转型的核心内容之一。在论证阶段,数字工程模型可接入模拟环境生成设计方案,根据效能、成本和风险等对方案进行权衡分析,得到最优备选方案。在研制阶段,数字工程模型基于装备设计方案依次开展数字化试验鉴定,可加快研制进程。在装备生产阶段,数字工程模型依据自动采集分析生产数据建立数字化的质量保证流程,对制造过程进行优化和控制,提升制造成熟度水平。在装备保障阶段,数字工程模型依据自动获知的装备状态信息,实现基于预测性分析的装备精确维修保障。

但航空发动机工作原理复杂,控制参数众多,结构化数据和非结构化数据交叉融合,参数采集的频率高、体量大、结构多样、时效性强,因此,如何运用运维数据建立数字工程模型是一个巨大挑战。

传统的航空发动机模型先以试验数据或仿真数据为基础,建立部件、系统或元件的部件特性,再通过部件法根据航空发动机物理工作机理建立各部件连接关系,通过共同工作方程迭代寻找匹配工作点。以涡扇发动机气路模型为例,即通过进气道、风扇、压气机、燃烧室、高压涡轮、低压涡轮、外涵道、混合室、加力燃烧室、尾喷管等各部件共同工作方程在各自特性图上寻找匹配工作点。空气系统模型以引气和冷却、封严终端参数为基础,通过各流路元件的流量和能量平衡为共同工作方程在元件特性数据上寻找匹配工作点。但该方法很难将气路、空气、滑油、附件和控制系统耦合在统一模型框架。且各部件特性建立后固定不变,不能跟踪航空发动机的性能衰减,从而无法用于航空发动机全寿命周期的数字工程。另外,以传统航空发动机模型为基础的自适应模型能部分调整部件特性,但不能调整全部的部件、系统和元件特性,不能用于航空发动机机载数字模型。同时,传统航空发动机模型也不能体现个性化差异,不能用于数字化试验。

现有技术中还有使用数据驱动建立的航空发动机模型,将航空发动机试验或仿真数据输入“黑匣子”智能网络,训练航空发动机模型网络。其根据所要建立的航空发动机模型的结构,采集航空发动机状态变量模型的输入、输出、状态变量数据;对数据去噪后作为训练数据对神经网络模型进行训练,得到航空发动机智能网络模型;基于所建立的航空发动机智能网络模型,根据所要建立的航空发动机模型参数的偏导数表达,以链式求导法则进行输出量到输入量的偏导数计算,从而建立基于数据驱动的航空发动机状态变量模型。但该方法收到航空发动机物理规则限制,会出现超限物理规则的危害,而且所需采集和处理的数据量巨大。

现有技术中还存在数据加物理模型驱动的航空发动机模型,其基本思路是对传统方法建立的航空发动机模型进行校正,再通过深度学习技术搭建数据驱动模型;或者通过人工智能技术对传统方法建立的航空发动机模型动态进行调整。但该方法仍旧以传统的航空发动机模型为基础,不能将气路、空气、滑油、附件和控制系统耦合在统一模型框架,精度有限,动态调整速度也受限。

因此,如果能提供一种基于智能架构驱动的航空发动机数字工程模型的构建方法,将具有重要的科研价值和现实意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于智能架构驱动的航空发动机数字工程模型的方法。

为实现上述发明目的,本发明所采用的技术方案是:一种数字工程模型构建方法,基于数字工程对象所属的待构建模型对应实物和该实物实际工作匹配关系,构建与物理架构完全对应的智能数字工程模型。

优选的,将待构建模型对应实物的结构从大到小划分为:系统、部件。

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