(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110161941.3 (22)申请日 2021.02.0 5 (71)申请人 中国航发商用航空发动机有限责任 公司 地址 200241 上海市闵行区莲 花南路3998 号 (72)发明人 张琦　严红明　李华雷　 (74)专利代理 机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100 专利代理师 喻学兵 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/06(2020.01)G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 压气机特性处 理方法 (57)摘要 本发明提供一种压气机特性处理方法， 通过 引入骨架特性参数代替传统特性参数来表征压 气机的特性， 所述骨架特性参数包括功系数、 流 量系数和损失系数， 所述传统特性参数包括压 比、 换算流量和 效率， 以根据所述骨架特性参数 建立起来的最小损失点为骨架主干， 并以非最小 损失点与所述最小损失点的所述骨架特性参数 的关系建立 分支， 扩展延伸形成全转速范围内的 所述压气机的特性， 在所述最小损失点的选择以 及所述非最小损失点与所述最小损失点的所述 骨架特性参数的关系建立的过程中， 采用优化算 法对所述最小损失点的位置进行调整和优化。 该 压气机特性处理方法能够高效高质量地利用少 量工况的特性 来获得其 余工况的特性。 权利要求书1页 说明书6页 附图8页 CN 114861517 A 2022.08.05 CN 114861517 A 1.压气机特性处理方法， 通过引入骨架特性参数代替传统特性参数来表征压气机的特 性， 所述骨架特性参数包括功系 数、 流量系 数和损失系数， 所述传统特性参数包括压比、 换 算流量和效率， 以根据所述骨架特性参数建立起来的最小损失点为骨架主干， 并以非最小 损失点与所述最小损失点的所述骨架特性参数的关系建立分支， 扩展延伸形成全转速范围 内的所述压气机的特性， 其特征在于， 在所述最小损失点的选择以及所述非最小损失点与 所述最小损失点的所述骨架特性参数的关系建立的过程中， 采用优化算法对所述最小损失 点的位置进行调整和优化。 2.如权利要求1所述的压气机特性处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取所述压气机的机械相关参数， 以及部分换算转速下的多个数据点的所述传统 特性参数的实际值； S2、 计算所述多个数据点的所述功系数和所述损失系数； S3、 将每个所述换算转速下的多个所述数据点中， 所述损失系数最小的所述数据点设 为对应的所述换算 转速下的假设最小损失点； S4、 采用优化算法调节每个所述换算转速下的所述假设最小损失点的位置， 获得每个 所述换算 转速下的优化 最小损失点； S5、 根据所述部分换算转速下的多个所述优化最小损失点的所述骨架特性参数的关系 和变化趋势， 扩展延伸得到其 他换算转速下的扩展最小损失点； S6、 根据每个所述优化最小损 失点或所述扩展最小损失点的所述骨架特性参数， 获取 对应的所述部分换算转速或所述其他换算转速下的所述非最小损失点的所述骨架特性参 数； S7、 根据所述优化最小损失点、 所述扩展最小损失点、 所述非最小损失点的所述骨架特 性参数计算所述传统特性 参数。 3.如权利要求2所述的压气机特性处理方法， 其特征在于， 所述优化算法采用粒子群优 化算法， 所述粒子群优化 算法的适应度函数的计算方法包括： 获取当前的所述 假设最小损失点的所述骨架特性 参数； 根据所述当前的假设最小损失点的所述骨架特性参数， 计算对应的所述换算转速下的 多个所述数据点的骨架特性 参数； 根据多个所述数据点的所述骨架特性参数， 反推计算多个所述数据点的所述传统特性 参数的计算 值； 将所述传统特性参数的所述计算值与所述步骤S1中获取的所述传统特性参数的实 际 值进行标准化处理； 计算所述计算值与 所述实际值的偏差， 将同一所述换算转速下的多个所述数据点的所 述偏差的总和作为所述 适应度函数。 4.如权利要求2或3所述的压气机特性处理方法， 其特征在于， 所述步骤S4进一步包括， 对所述优化 最小损失点进行 人工核查和调节。 5.如权利要求1或2所述的压气机特性处理方法， 其特征在于， 所述优化算法采用群集 智能算法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114861517 A 2压气机特性处理 方法 技术领域 [0001]本发明涉及航空发动机性能仿真技 术领域， 具体涉及一种压气机特性处 理方法。 背景技术 [0002]目前商用航空发动机行业在国内尚处于起步阶段， 其仿真工具及方法缺乏技术沉 淀及积累， 其中对于压气机特性的处理方法大多依托于现有的商业工具软件， 其功 能有限 且未提供核心算法及原理， 未能满足全工况 下高精度发动机性能仿真的需求。 [0003]传统的压气机部件特性处理方法采用压比π、 换算流量Wc和效率η来表征压气机的 特性， 如图1和图2所示， 图1和图2中对压气机的压比π、 换算流量Wc和效率η均进行了标准化 处理， 其中πds、 Wc,ds和 ηds分别表示设计点的压比、 换算流量和效率， 图1和图2中每条特性曲 线上的数据为该曲线所对应 的换算转速nc的值。 在航空发动机 的研发和试验过程中， 往往 仅能获得部 分转速下的特性曲线， 其他转速下的特性曲线则需要通过计算机仿 真和性能计 算提供。 传统的压气机部件特性处理方法所提供 的特性由于工作范围较小， 特性 曲线范围 有限， 且在压气 机、 搅拌机及涡轮状态之间过渡时， 效率 η存在零点 或奇点， 如图2所示， 使得 性能计算 不能光滑过渡， 导 致计算出现问题。 [0004]美国通用电气公司(GE)于20世纪80年代为美国国家航空航天局(NASA)开发了一 种压气机和涡轮特性的参数化表示方法(Extended  parametric  representation  of  compressor  fans and turbines)。 该方法基于叶轮机械工作机理以及大量试验经验和数 据， 通过引入功系数Ψ、 流量系数 和损失系数Ψloss等骨架特性参数代替压比π、 换算流量 Wc和效率η等传统特性参数来表征压气机和 涡轮的特性， 将每个换算转速nc下， 即每条特性 曲线上的损失系数Ψloss最小的点作为骨架点(backbone)， 也叫最小损失点， 首先确定不同 换算转速nc下的最小损失点的骨架特性参数的关系和变化趋势， 从而由已知的换算转速nc 下的最小损失点扩展得到其他换算转速nc下的最小损失点， 连接不同换算转速nc下的多个 最小损失点即形成如图3中的虚线所示的骨架线， 再根据每个换算转速nc下的最小损失点 的骨架特性参数， 获得同一换算转速nc下的非最小损失点的骨架特性参数， 最小损失点和 非最小损失点的骨架特性参数可以转换为传统特性参数， 从而获得全转速范围内的压气机 特性， 以下将该方法简称为骨架特性原理。 相比于效率η的定义方法， 在发动机全状态过程 中， 损失系数Ψloss的变化是连续的， 且没有奇点， 因此， 采用骨架特性原理进行压气机部件 的特性处理， 可以有效地基于部分转速的特性趋势， 扩展延伸获得全转速范围内的压气机 特性， 为发动机起动性能及风车性能计算 提供数据基础。 [0005]但在航空发动机的研发和试验过程中， 对于每个换算转速nc， 往往仅能获得有限 的几个数据点的特性， 以上骨架特性原理并未提供有效的根据有限的几个数据点来确定理 想的最小损失点的位置的方法， 目前尚未能形成一套合适的基于骨架特性原理的计算方法 及工具， 对压气机特性进行处 理， 以保证性能计算的准确有效性。说　明　书 1/6 页 3 CN 114861517 A 3