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公开(公告)号：CN111878252A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010770915.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种进气道引射喷管模型。本发明基于准一维流理论建立了一种计算复杂度大幅降低的进气道引射喷管模型，模型的计算复杂度降低，便于移植和集成于发动机总体计算软件中，并易于与涡扇发动机模型相结合，构成带有进气道引射喷管的涡扇发动机模型。本发明还公开了一种包括上述进气道引射喷管模型的涡扇发动机模型。本发明建立的基于准一维流理论的进气道引射喷管模型相比于二维理论计算方法速度有效提高，便于移植和集成于发动机总体计算软件中，并可与涡扇发动机模型相结合，构成带有进气道引射喷管的涡扇发动机模型，用于分析不同任务段引射喷管的引射效果，进一步提高模型的置信度。
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公开(公告)号：CN109977524B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201910215845.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种涡扇发动机红外辐射强度预测方法，用于对涡扇发动机排气系统正后向红外辐射强度进行预测，仅考虑排气系统高温壁面和尾喷流的红外辐射以及尾喷流对高温壁面红外辐射的吸收。本发明还公开了一种涡扇发动机性能寻优控制方法，在亚音速巡航飞行状态下，以发动机能安全稳定地工作为约束条件，以燃油量、尾喷管喉道面积、从外涵道引气用于冷却中心锥和尾喷管扩张段内壁的冷却空气流量的占比作为控制变量，通过上述涡扇发动机红外辐射强度预测方法与涡扇发动机部件级实时仿真模型来预测涡扇发动机红外辐射强度，并以涡扇发动机红外辐射强度最小为目标对涡扇发动机进行寻优控制。本发明可有效抑制涡扇发动机的红外特征。
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公开(公告)号：CN109446605B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811199959.7
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种涡轴发动机非线性动态逆控制方法。本发明首次将非线性逆控制方法引入涡轴发动机控制，从而可有效减小直升机机动飞行过程涡轴发动机动力涡轮转速出现的超调与下垂量。本发明进一步利用雅各比矩阵以及序列二次优化算法在线获取能准确表达不同飞行条件下涡轴发动机稳、动态特性的状态变量模型，用于涡轴发动机非线性动态逆控制，提升了非线性动态逆控制器的鲁棒性。本发明还公开了一种涡轴发动机非线性动态逆控制装置。本发明不仅能适用于不同飞行条件下涡轴发动机动力涡轮转速闭环控制，而且可有效减小直升机机动飞行时动力涡轮转速超调与下垂量，实现了涡轴发动机快速响应控制。
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公开(公告)号：CN110219736B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910531675.1
申请日：2019-06-19
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性模型预测控制的航空发动机直接推力控制方法。本发明方法直接以推力为控制目标，而不是传统控制方法采取不可测参数为控制目标的方法。采用在线滑动窗口深度神经网络作为预测模型，该模型采用深度学习结构，可提高模型精度，并基于滑动窗口方法来在线选取训练数据，降低了对训练数据噪声的敏感性。相比于目前流行的控制方法相比，所提出的方法将加速时间缩短了0.425秒，响应速度提高了1.14倍左右。
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公开(公告)号：CN110516394A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910823633.5
申请日：2019-09-02
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的航空发动机稳态模型建模方法，利用深度神经网络构建航空发动机稳态模型，所述深度神经网络为逐层批归一化的深度神经网络，其在相邻隐含层之间均增加一个批归一化层，用于对前一隐含层的输出进行标准化处理。本发明利用深度神经网络进行航空发动机稳态模型的建模，并通过在深度神经网络中引入批归一化层来增加神经网络层数，提高网络的拟合能力，进而提高航空发动机稳态模型的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516391A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910823121.9
申请日：2019-09-02
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的航空发动机动态模型建模方法，利用神经网络构建航空发动机动态模型，所述神经网络为最小批量下降神经网络，其使用最小批量下降法进行神经网络的训练。相比于现有技术，本发明提出的建模方法不仅具有较高的测试精度，而且还有更少的数据存储量、计算复杂度和测试时间，这几个性能指标是能否作为机载模型的重要指标，因而本方法更适合作为航空发机自适应机载动态模型。
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公开(公告)号：CN110488609A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910823671.0
申请日：2019-09-02
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机直接推力逆控制方法，逆控制器根据所输入的发动机推力命令得到初步的燃油流量，然后根据燃油流量限制对初步的燃油流量进行修正，最后按照修正后的燃油流量向航空发动机输入相应流量的燃油；所述逆控制器是以当前和历史的发动机推力以及历史的燃油流量作为输入并以当前的燃油流量作为输出的在线滑动窗口深度神经网络，所述在线滑动窗口深度神经网络利用发动机非线性模型所估计出的发动机推力进行在线学习。本发明还公开了一种航空发动机直接推力逆控制装置。本发明可在发动机退化时获得所需的推力，同时发动机具有快速的响应能力。
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公开(公告)号：CN109918839A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910235387.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种带引射喷管涡扇发动机的建模方法。该方法包括：步骤1、建立引射喷管模型；步骤2、基于上述引射喷管模型，建立涡扇发动机整体气动热力学模型，分别通过参数循环分析和性能循环分析对设计点和非设计点进行计算，以确定带引射喷管涡扇发动机设计参数。本发明还公开了一种带引射喷管涡扇发动机的红外辐射预测方法。通过本发明方法所建立的带有引射喷管的涡扇发动机模型不需获取部件特性，为发动机建模降低难度，简化了发动机计算，但同时保证了模型的相应精度。
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公开(公告)号：CN105868467A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610184251.9
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种动稳态航空发动机机载模型构建方法，属于航空发动机控制技术领域。首先利用相似准则及及泰勒展开原理进行采样数据的压缩，大幅降低采样数据量及时间；然后利用压缩后采样数据中的动态数据和稳态数据分别训练基于稀疏自动编码器的动态机载模型以及基于BP神经网络的稳态机载模型，最后设置相应的相应的准稳态判断逻辑，在动态过程使用稀疏自动编码器动态模型，在稳态过程使用BP网络稳态模型。相比现有技术，本发明所构建航空发动机机载模型在动态和稳态条件下均具有更高的精度，并且实时性更好，对数据存储量的要求更低。
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公开(公告)号：CN113032899B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110263090.3
申请日：2021-03-11
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/28 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种涡扇发动机设计参数优化方法。所述涡扇发动机的排气系统为带有直二元喷管的直二元排气系统；以高推力、低耗油率和低红外辐射强度为目标，对所述涡扇发动机的设计参数进行多目标优化，本发明的优化模型以推力、耗油率和红外辐射强度的线性加权和作为目标函数，同时考虑各设计参数的上下限约束。相比现有技术，本发明方法针对带有直二元排气系统的涡扇发动机，以高推力、低耗油率和低红外辐射强度为目标，对设计参数进行多目标优化，可同时实现高推力、低耗油率和低红外辐射强度的目标，且优化模型简单清晰，优化过程简便易行。
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