[發明專利]一種航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法

在審

• 申請號: 202310245693.X
• 申請日: 2023-03-14
• 公開（公告）號: CN116305564A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 羅忠;吳東澤;李洪雨;崔澤文
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06F119/14
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 高意;李洪福

1.一種航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法，其特征在于，包括：

構建數值模型，計算轉子動力學特性，獲取轉子動力學數據；

構建人工智能模型，將所述數值模型獲取的轉子動力學數據輸入至人工智能模型，對人工智能模型進行訓練預測；

構建更新模型，通過更新模型和實時試驗數據，使轉子試驗臺數據在運行過程中更新修正。

2.根據權利要求1所述的航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法，其特征在于，所述數值模型采用Timoshenko梁單元對轉軸進行建模，將盤筒化為集中質量單元，轉子系統共包括26個Timoshenko梁單元和4個盤單元，轉子系統在旋轉時，將考慮旋轉引起的陀螺效應，因此，轉子系統的動力學方程為：

其中，M，G，C，K，Q，u分別代表轉子質量矩陣，陀螺矩陣，阻尼矩陣，剛度矩陣，力以及位移值；因此，可以確定轉子系統中每個點的位移值，速度值和加速度值，同時，臨界轉速成為動態特性的重要參數，可以從特征問題中獲得：

[K-λ²(M-jωG)]φ＝0

其中，λ是轉子系統臨界轉速對應的固有頻率，φ是振型；

由于運行過程中會出現不平衡現象，從而產生額外的離心力：

F＝meω²

其中，F代表離心力，m代表離心質量，e代表偏心距離，ω代表旋轉角速度；因此，轉子系統在不平衡的條件下，動力學方程如下所示：

3.根據權利要求1所述的航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法，其特征在于，所述人工智能模型采用高斯過程回歸模型對轉子系統的動態特性進行實時預測。

4.根據權利要求3所述的航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法，其特征在于，所述高斯過程回歸模型針對于回歸問題的一般模型表示為：

其中，回歸模型中的x和y的關系由任意假設的函數f(x)表示，y＝[y₁,y₂,···,y_n]^T是受噪聲污染的n×1維的觀測適量，ε是相互獨立服從高斯分布的觀測噪聲向量，為噪聲方差，I_n是單位陣；x＝[x_i,1,···,x_i,d]^T(i＝1,2,···,n)，x∈R^d是n×1維的服從高斯分布的隨機變量。

5.根據權利要求4所述的航空發動機轉子系統數字孿生模型試驗臺設計方法，其特征在于，所述高斯過程回歸模型經過對觀測數據的學習，能精確地描繪出函數f(x)，所述高斯過程回歸模型是由均值函數m(x)和協方差函數k(x,x)唯一確定的，因此，所述高斯過程回歸模型進一步被定義為：

f(x)GP(m(x),k(x,x))

其中，