【摘 要】
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航空发动机的研制耗时长、花费大，通常借助航空发动机数学模型对其进行仿真分析。为了提高基于模型的分析结果的置信度，航空发动机模型精度、实时性及考虑退化时模型的适应性变得尤其重要，从而受到研究者的广泛关注。本文以涡扇发动机为对象，开展全寿命期的航空发动机不确定性实时模型建模方法研究。 考虑发动机中的容积惯性和热惯性，建立包含转子动力学方程、容积动力学方程和温度动力学方程在内的航空发动机非线性实时模型
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航空发动机的研制耗时长、花费大，通常借助航空发动机数学模型对其进行仿真分析。为了提高基于模型的分析结果的置信度，航空发动机模型精度、实时性及考虑退化时模型的适应性变得尤其重要，从而受到研究者的广泛关注。本文以涡扇发动机为对象，开展全寿命期的航空发动机不确定性实时模型建模方法研究。
考虑发动机中的容积惯性和热惯性，建立包含转子动力学方程、容积动力学方程和温度动力学方程在内的航空发动机非线性实时模型。针对高低压转子，分别建立了它们的转子动力学方程；选取了发动机中的5个容腔，分别建立了对应的容积动力学方程；针对高压涡轮及低压涡轮部件建立了对应的温度动力学方程。基于涡扇发动机部件与整机工作原理和上述动力学方程，建立了涡扇发动机非线性实时模型。模型仿真结果表明，该模型具有良好的动态、稳态精度，且模型实时性得到改善。
研究了航空发动机中不确定性因素的表征方法，建立航空发动机全寿命期非线性实时模型。在航空发动机全寿命周期内，分析了发动机中不确定性因素的构成及其来源，建立了不确定性因素与航空发动机性能参数转子流量和转子效率之间的映射关系，结合建立的非线性实时模型，建立航空发动机全寿命期非线性实时模型。
研究了基于系统矩阵特征值及奇异值和聚类算法的航空发动机性能分析和飞行包线划分。基于发动机全寿命非线性实时模型，建立不同飞行循环数、不同高压换算转速下的发动机线性模型，并分析其系统矩阵特征值及奇异值，结果表明，随着飞行循环数的增加，航空发动机退化加剧，发动机的动态特性变慢，高频响应降低。采用K-means聚类算法，以聚类簇均值更新聚类中心，对飞行包线进行划分，样本点测试及奇异值表征意义表明该方法适用于航空发动机飞行包线划分。
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