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发动机单元体性能分析与趋势预测研究

发布时间:2017-07-30 18:30

  本文关键词:发动机单元体性能分析与趋势预测研究


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【摘要】:航空发动机是一类高度复杂的、可修复的多部件系统,作为飞机的心脏,是航空维修保障的重点。对发动机性能衰退规律的研究,准确发现发动机潜在的故障,制定好维修策略,可以减少发动机维修成本,对于航空发动机这类非常复杂的非线性动力系统的状态及其性能的长期预测具有重大意义。传统发动机由于内部监测条件有限,只能布置少数温度压力传感器,因而无法对发动机单元体状态进行监控及研究。得益于技术进步,新型发动机内部增加了大量传感器,使得对单元体性能参数进行研究变得可行。在分析国内外有关文献的基础上,重点对单元体衰退机理和利用气路参数评估单元体性能的方法进行了归类总结;提出压气机气路性能衰退模型性能评估法,针对压气机长期运行引起的叶片积垢及叶尖间隙增大等典型衰退机理,引入衰退因子,从压气机原理角度构建不同转速下叶片积垢和叶尖间隙增大的压气机性能衰退定量分析模型。结果表明叶片积垢和叶尖间隙增大单独作用对性能的影响小于共同作用对性能的影响,而共同作用对性能的影响小于叶片积垢和叶尖间隙增大单独作用之和,衰退因子对效率的影响大于对压比的影响;将分形理论引入航空发动机状态监控。建立压气机关联维数模型,计算了压气机叶片积垢和叶尖间隙增大影响下的压比维数和效率维数,并与压气机气路性能衰退模型进行对比分析,表明关联维数模型与气路性能衰退模型结果相符;建立De Wijs压气机分形模型,用De Wijs压气机分形模型研究压气机的性能衰退规律,结果表明高低压压气机效率衰退规律可以分别用分形维数为0.761和0.469的De Wijs分形曲线近似。
【关键词】:航空发动机 单元体 衰退因子 分形维数
【学位授予单位】:中国民航大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V233
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-17
  • 1.1 选题背景和意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-16
  • 1.3 本文的研究内容16-17
  • 第2章 发动机单元体性能分析与参数选取17-41
  • 2.1 发动机单元体的概述17-20
  • 2.1.1 PW4077D发动机单元体17-19
  • 2.1.2 GE90发动机单元体19-20
  • 2.2 单元体性能参数分析20-30
  • 2.2.1 压气机20-25
  • 2.2.2 涡轮25-30
  • 2.3 单元体可测参数分析30-33
  • 2.3.1 发动机传感器的发展史30-31
  • 2.3.2 PW4077D和GE90发动机的可测参数31-33
  • 2.4 单元体性能参数与可测参数33-35
  • 2.4.1 PW4077D单元体性能参数与可测参数33-34
  • 2.4.2 GE90单元体性能参数与可测参数34-35
  • 2.5 单元体性能衰退因子35-37
  • 2.5.1 压气机性能衰退因子35-36
  • 2.5.2 涡轮性能衰退因子36-37
  • 2.6 单元体性能衰退因子对性能参数的影响37-40
  • 2.6.1 压气机性能衰退因子对性能参数的影响37-39
  • 2.6.2 涡轮性能衰退因子对性能参数的影响39-40
  • 2.7 本章小结40-41
  • 第3章 分形理论分析41-48
  • 3.1 经典性能分析方法与存在问题41-43
  • 3.2 分形理论概述43-45
  • 3.2.1 分形的提出43
  • 3.2.2 分形定义43-44
  • 3.2.3 求分形维数的方法44-45
  • 3.3 分形算法45-47
  • 3.4 本章小结47-48
  • 第4章 压气机单元体性能分析48-65
  • 4.1 单元体和数据选择48-51
  • 4.1.1 单元体选择48-49
  • 4.1.2 数据预处理49-51
  • 4.2 压气机气路性能衰退模型51-57
  • 4.2.1 性能衰退模型建立51-54
  • 4.2.2 结果分析与验证54-56
  • 4.2.3 相关性分析与对比56-57
  • 4.3 压气机关联维数分形模型57-64
  • 4.3.1 算法原理57-58
  • 4.3.2 算法改进58-60
  • 4.3.3 参数计算60-62
  • 4.3.4 模型计算62
  • 4.3.5 结果分析62-64
  • 4.4 本章小结64-65
  • 第5章 压气机单元体性能趋势分析65-72
  • 5.1 De Wijs分形模型65-66
  • 5.2 基于De Wijs的压气机分形模型66-71
  • 5.2.1 模型计算67-69
  • 5.2.2 结果分析69-71
  • 5.3 本章小结71-72
  • 第6章 结论与展望72-74
  • 6.1 结论72-73
  • 6.2 展望73-74
  • 致谢74-75
  • 参考文献75-80
  • 附录80-87
  • 作者简介87

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