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数智两机丨西工大顶刊:在航空发动机数字孪生人工智能算法领域取得新进展

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近日,西北工业大学动力与能源学院肖达盛、肖洪、王占学等在航空发动机整机数字孪生领域2篇论文先后在该领域的国际著名期刊《Advanced Engineering Informatics》、《Journal of Engineering for Gas Turbines and Power》上公开发表。

团队在物理知识架构驱动的整机数字孪生建模方法的基础上,发展了新的人工智能算法,通过对算法和网络架构的改进,模型能够更加精准地捕捉到发动机在各种复杂工况下的动态变化,显著提高了数字孪生建模的精度。

针对时间和空间特征的耦合处理问题,团队在网络架构层面提出了一种时空解耦的人工智能算法,实现对时间特征和空间特征的解耦处理,有效提升了整机数字孪生模型的精度,并且具备在实际应用部署中灵活应对传感器变采样频率场景的能力。

     

文章链接

https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.103218      


团队通过应用新的人工智能算法,进一步增强了模型对航空发动机运行数据中时空特征的感知能力。在人工智能算法层面,加入了独立循环神经网络和多头自注意力机制,以有效捕捉长期时间特征和复杂空间特征。该成果应用于包括机载推力在内不可测参数的虚拟测试,实现了对发动机机载性能的实时监控,为大规模开展机载虚拟测试提供了新的技术路径。

图片      

文章链接

https://doi.org/10.1115/1.4066292      


上述成果可应用于航空发动机整机数字化试验、航空发动机险情预警、航空发动机虚拟传感器等领域,特别是“以虚补实”的整机数字化试验和“以虚预实”的探边摸底试验。此外,团队在复杂构型流场的间断伽辽金算法荣获2024年中国空气动力学会自然科学二等奖,这一成果为进一步开展从整机到零件级的数字孪生建模提供了理论方法。

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来源:两机动力先行
航空理论数字孪生试验人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-04-02
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两机动力先行
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两机仿真丨中科院工热所顶刊:自适应变循环航空发动机风扇的气动特性和损失机理

变循环发动机结合了大涵道比涡扇发动机在亚声速飞行条件下的低油耗,以及小涵道比涡扇甚至涡喷发动机在超声速飞行条件下的高推力、低油耗的优势,能够适应不同任务条件下的性能需求,是未来战机的理想动力装备。为了实现流量大范围的调节,其总体结构通常采用多涵道设计,并且包含多个复杂可调部件,如模式选择阀门、可变面积涵道引射器。自适应变循环风扇在模式转换过程中,模式选择阀门开度将直接影响自适应变循环风扇的气动性能,因此厘清其气动特性及损失机理是自适应变循环风扇设计技术的关键。 图1 外涵节流中不同工况转子叶顶轴向速度分布本文搭建了自适应变循环风扇单涵道和双涵道三维构型,其中模式选择阀门开度由外涵背压控制,通过固定内涵背压增加外涵的方式模拟涵道比降低的过程,获取了自适应变循环风扇在不同内涵背压的特性图谱。结果表明,在外涵无回流的情况下,单涵道与双涵道构型的特性几乎相同,随着外涵背压的增加,激波和泄漏涡的轨迹逐渐前移,且两者的相互作用在叶顶区域诱发大面积堵塞区。当外涵出现回流时,自适应变循环风扇的工作点进一步向失稳边界靠近,并且回流改变了气动参数的展向分布,降低风扇的效率。关注公 众号: 两机动力先行,免费获取海量两机设计资料,聚焦两机知识和关键技术!进一步,对分流环域进行了熵产分析精准定位损失源头,通过降低机匣型线曲率有效抑制了外涵粘性剪切损失。 图2 不用工况下转子叶顶涡量云图及涡结构分布 图3 优化前后机匣和轮毂型线对比图4 分流环域控制体划分 图5 分流环域不同控制体内熵产分析文章信息Numerical investigation of the aerodynamic performance and loss mechanism in a low bypass ratio variable cycle engine fan Zhong-gang Fan(范忠岗),Chen Yang(杨晨),Dun Ba(巴顿),Min Zhang(张敏),Juan Du(杜娟)* Physics of Fluids 36, 036101 (2024) https://doi.org/10.1063/5.0190914 来源:两机动力先行

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