基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

作     者：任立坤 谢静 秦海勤 谢镇波 REN Likun;XIE Jing;QIN Haiqin;XIE Zhenbo

作者机构：海军航空大学青岛校区航空机械工程与指挥系山东青岛266041 

出 版 物：《航空动力学报》 (Journal of Aerospace Power)

年 卷 期：2023年第38卷第7期

页      面：1571-1582页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2021QE193)。 

主　　题：涡扇发动机 热力学模型 神经网络模型 飞行数据 融合方法 

摘      要：由于无法掌握不同发动机的真实部件特性,传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差;同时,热力学模型在特性图边界线附近迭代时,容易迭代到特性图之外,造成迭代过程的不收敛。针对上述问题,本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法,在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化,提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程,将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程,提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试,结果表明,在相当宽松的准稳态数据下,论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右,比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。