应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性。结果表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力。从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法。

某型发动机喘振特征分析及消喘系统验证试验

分别采用吊舱进口安装扰流板和提高发动机慢车以上状态供油量进行某型发动机地面逼喘试验,研究了两种方法的特点,分析了喘振过程中发动机参数变化情况和喘振原因.结果表明,安装扰流板间歇缓推油门杆和提高供油量快推油门杆逼喘试验均能够有效反映干扰因子对发动机稳定性的影响:安装扰流板后的加速过程中,总压畸变和空气流量减少引起喘振,前者是主要因素,风扇先喘压气机后喘;提高供油量后的加速过程中,燃烧室油气比始终偏大,稳定工作裕度降低,高压燃气堆积并堵塞了空气流,压气机和风扇先后喘振.喘振过程中消喘系统可靠投入工作.获得了该型发动机的临界畸变指数.为该型发动机空中逼喘试验及稳定性评定奠定了基础.

进气道旋流畸变地面模拟与测量试验

基于飞行试验的应用特点,提出了进气道旋流畸变测试方法和评定指标,以某发动机试车台为试验平台,搭建了旋流模拟与测量系统,进行了整体涡旋流、对涡旋流、局部涡旋流的模拟与测量试验,验证了旋流模拟、测量方法与评价指标的有效性。建立三维数值模型进行了相应工况数值计算,并将试验结果和数值计算结果进行分析对比,发现结果吻合良好,误差较小。研究结果表明:研制的旋流发生器可模拟出不同涡结构和强度的旋流畸变,其中整体涡强度可达17°;提出的旋流测量方法行之有效且精度较高,旋流评定指标合理可行,能够较为直观地反映出旋流流场的强弱和结构,可应用于飞行试验。研究结果为后续型号进气道旋流畸变试飞提供了技术储备。