基于元启发式优化算法的航空发动机性能优化综合研究

【作者】 陈映雪； 迟浩然； 缑林峰；

【机构】 西北工业大学；

【摘要】 为满足飞机飞行过程中适航标准以及安全性要求,航空发动机往往需要留有很大的安全裕度,从而不能发挥全部的潜力。而发动机性能寻优控制可以根据实际工况来优化发动机的工作点,通过减小发动机约束的余量,找到最佳的控制量,实现性能的最佳优化。为了有效提高发动机推力、降低耗油率和延长使用寿命,针对长期服役的发动机出现部件退化后不能自适应调整以及传统优化算法优化精度低的问题,本文提出一种改进鹦鹉优化器(IPO)的发动机稳态控制规律智能寻优方法,引入螺旋搜索机制,提升算法的全局收敛性,旨在实现最低的油耗率,以提升燃料效率;在功率需求最高时实现最大推力,以满足特定飞行需求;或维持涡轮前温度在最低水平,以确保涡轮的使用寿命。基于该算法通过输入发动机可调参数,包括主燃烧室供油量、尾喷管喉部面积、尾喷管出口面积、FLADE涵道喷口面积、FLADE导叶角度、风扇导叶角度、带核心风扇机(CDFS)导叶角度以及压气机导叶角度,开展发动机最低耗油率、最大推力以及最低涡轮前温度寻优控制仿真。仿真结果表明,相比于鹦鹉优化器(PO),基于IPO算法的控制规律优化,最低耗油率控制模式可降低油耗1.09%,最大推力控制模式可提升推力2.38%,最低涡轮前温度控制模式可降低温度0.68%。上述结果表明,本研究所提出智能寻优方法的性能远优于改进前方法,能够极大提高控制规律的优化效果并提升发动机的性能。且本文所提出的方法也可以应用于航空发动机过渡态控制研究,从而为航空发动机运行的可靠性和安全性提供保障。更多还原