基于多项式泰勒展开法的航空发动机火焰筒振动与推力优化

发布时间：2017-09-14 08:00

  本文关键词：基于多项式泰勒展开法的航空发动机火焰筒振动与推力优化

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【摘要】：火焰筒是航空发动机燃烧室非常重要的一个部件。根据其工作原理,火焰筒的优化计算涉及多个学科的知识,如振动模态分析和推力计算中包含物理学、化学、燃烧学、振动学和气体动力学等学科的知识,同时各个学科之间也是相互交错的,因此传统的优化算法不利于火焰筒的优化计算,而应采用多项式优化算法进行优化。本文利用Matlab有限元工具箱编写火焰筒的振动模态分析和推力计算程序,然后基于二阶多项式泰勒展开法来对系统方程展开。系统方程中出现的一阶灵敏度和二阶灵敏度,采用拉格朗日因子函数对其进行求解,对设计变量迭代的最优变化值利用BFGS法来进行优化求解,步长运用黄金分割法来进行求解。本文火焰筒的优化计算分两部分:一部分是在振动模态分析的基础上,运用求解的模态向量和固有频率作为系统方程的响应向量和响应值。本文把火焰筒有限元模型划分为八个单元组,选其中第三、第四、第五和第六单元组的杨氏模量作为设计变量,利用Matlab有限元工具箱并选择不同的修正参数来编写算法程序,根据程序运行的结果,可以较准确地求出迭代值,并通过比较选出振动模态分析中的最优方法;另一部分是在推力计算的基础上,按照各个部分产生的推力值和火焰筒表面因膨胀压力产生的应力值作为响应值和响应向量,选取喷嘴喷出燃料的角度、燃气流量、燃料扩散的最大压力和压气机出口处的压力四个变量作为优化的设计变量。同时也利用Matlab有限元工具箱并选择不同修正参数和修正范围来编写算法程序,根据程序运行的结果,可以求出高精度的迭代值,并根据推力优化中的迭代次数和迭代精度选出推力优化算法的最优方案。总之,本文提出了针对火焰筒优化的一种新方法,并且优化的结果和目标值比较接近,推力优化后的平均迭代精度能够达0.5%以下,此精度已经特别高;振动模态分析虽然迭代精度为2%以下,但还是比较理想的。通过本研究,也对多项式泰勒展开法再次进行了理论验证,说明多项式泰勒展开法是一种行之有效的优化方法,利用该方法可对其它复杂的结构来进行优化计算。
【关键词】：火焰筒 振动模态分析 推力计算 多项式泰勒展开法
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V231
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题研究背景与意义13-15
• 1.2 国内外研究现状综述15-18
• 1.2.1 火焰筒的优化研究现状15
• 1.2.2 振动模态分析的发展现状15-16
• 1.2.3 发动机推力计算的发展与现状16-17
• 1.2.4 多项式优化算法的国内外研究现状17-18
• 1.3 研究内容18
• 1.4 本章小结18-19
• 第2章 模型的建立19-22
• 2.1 火焰筒实体模型的建立19
• 2.2 火焰筒有限元模型的建立19-20
• 2.3 本章小结20-22
• 第3章 火焰筒的振动模态分析22-27
• 3.1 火焰筒定位方式22
• 3.2 火焰筒材料属性和单元划分情况22
• 3.3 火焰筒的振动模态分析结果22-26
• 3.4 本章小结26-27
• 第4章 火焰筒的推力计算27-35
• 4.1 燃烧时膨胀压力作用产生的推力计算27-31
• 4.1.1 压力分布的计算27-30
• 4.1.2 火焰筒各部分面积计算30
• 4.1.3 压力载荷30-31
• 4.1.4 等效节点压力载荷31
• 4.1.5 燃烧膨胀产生的推力计算31
• 4.2 气体力产生的推力31-32
• 4.2.1 压力分布的计算31
• 4.2.2 进口和出口压力计算31-32
• 4.2.3 气体力产生的推力计算32
• 4.3 火焰筒产生的总推力32-33
• 4.4 火焰筒的指标参数33-34
• 4.4.1 单位推力33
• 4.4.2 单位燃油消耗率33
• 4.4.3 发动机的推重比33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第5章 多项式泰勒展开法的原理35-41
• 5.1 建立多项式系统方程35-36
• 5.2 使用拉格朗日因子建立响应参数函数36-37
• 5.3 灵敏度的计算37-39
• 5.4 拟牛顿法优化系统方程39-40
• 5.4.1 优化系统方程39-40
• 5.4.2 步长的优化求解40
• 5.5 本章小结40-41
• 第6章 优化算法的运算结果41-60
• 6.1 基于多项式泰勒展开法振动模态分析优化研究41-46
• 6.1.1 多项式优化算法的初始设定41-42
• 6.1.2 优化算法的迭代结果42-46
• 6.2 基于多项式展开法的推力优化研究46-59
• 6.2.1 多项式优化算法的初始设定46
• 6.2.2 选取2G为修正参数的优化结果46-49
• 6.2.3 选取2G、4G为修正参数的优化结果49-52
• 6.2.4 选取1G、2G、4G为修正参数的优化结果52-55
• 6.2.5 选取1G、2G、3G、4G为修正参数的优化结果55-59
• 6.3 本章小结59-60
• 结论与展望60-62
• 结论60-61
• 展望61-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 附录A 攻读硕士学位期间发表论文情况66-67
• 附录B 论文的部分程序67-69

【参考文献】

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本文编号：848809