应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测
2021-02-24赵海刚任丁丁王俊琦
科学技术与工程 2021年3期
赵海刚, 任丁丁, 王俊琦
(中国航空工业集团公司, 中国飞行试验研究院发动机所, 西安 710089)
现代先进战斗机要求高亚音速和跨音速飞行机动性、超机动性,由此引起进气道流场的严重分离,进气道与发动机气动截面上大范围高强度的动态气流畸变,这种动态气流畸变显著地影响发动机压缩系统的气动稳定性[1],稳定性的评估需要建立动态气流畸变的评价体系[2-3]。要研究进气道的动态气流畸变对发动机压缩系统气动稳定性的影响,首先必须要确定在关键的飞行条件下气动截面上总压随时间的变化关系;其次,在此基础上寻找最大瞬时畸变。最大瞬时畸变的预测方法可以分为两类:确定性方法[4]和畸变合成法。
在20世纪70~80年代,不少学者提出了畸变合成法对动态畸变进行预测,基本方法有:①由测量的紊流度和随机数合成脉动总压;②脉动总压加稳态总压得动态总压;③根据每一个测点的动态总压寻找最大瞬时畸变和相应的图谱。比如Jacocks法[5]、Motycka法[6]、Stevens法[7]和Sedlock改进的统计预测方法[8]等。从已发表的论文来看,中国只有西北工业大学的吴虎等[9-10]、刘胜[11],南京航空航天大学的梁德旺等[12-14]对于预测动态总压最大瞬时畸变做过一定的理论研究,但是无论是在飞机/推进系统设计的任何阶段,都没有应用该方法做过最大瞬时动态总压畸变的预测,在飞行试验中,也多是采用俄罗斯的综合畸变指数来评价动态总压畸变。到了20世纪90年代,出现了将计算流体……
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