申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2021-12-28

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114117967B

主分类号：G06F30/28

分类号：G06F30/28;G06F30/15;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：一种飞行包线下飞机油箱内燃油温度的动态快速预测方法，涉及飞机平台和推进系统的燃油热管理领域。步骤包括：通过CFD仿真计算得到样本点的输出值，采用方差分析法进行灵敏度分析，最后根据灵敏度法分析的结果判断输入参数对输出参数的敏感程度；采用拉丁超立方试验设计在输入参数范围内取样，基于CFD仿真计算结果建立样本点数据库，然后建立代理模型并验证代理模型的精度；最后采用燃油温度动态预测控制方程和数值计算方法来实时预测飞机在典型飞行任务剖面下油箱内燃油的温度。本发明获得的燃油温度变化结果与工程经验符合良好，并节省了仿真过程的计算量，极大的提高了效率。

主权项：1.一种飞行包线下飞机油箱内燃油温度的动态快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：灵敏度分析，建立飞机油箱内燃油流动换热模型，确定模型的输入和输出参数，在参数范围内采用正交试验设计生成样本点，然后通过CFD仿真计算得到样本点的输出值，采用方差分析法进行灵敏度分析，最后根据灵敏度法分析的结果判断输入参数对输出参数的敏感程度；步骤S2：建立代理模型，根据灵敏度分析的结果，去除对输出参数影响程度较低的输入参数后，采用拉丁超立方试验设计在输入参数范围内取样，对取样的样本点进行CFD仿真计算，基于CFD仿真计算结果建立样本点数据库，然后建立代理模型，最后采用加点验证或交叉验证方法验证代理模型的精度；步骤S3：燃油温度预测，通过飞行任务剖面获得代理模型的输入参数，通过代理模型预测得到油箱壁面的平均对流换热系数，采用燃油温度动态预测控制方程和数值计算方法来实时预测飞机在典型飞行任务剖面下油箱内燃油的温度；在所述步骤S1中，所述CFD仿真计算通过燃油流动换热的CFD模拟，油箱内燃油流动换热过程由质量守恒、动量守恒及能量守恒定律共同决定，其控制方程为Navier-Stokes方程，包括质量守恒、动量守恒以及能量守恒方程： 式中θ为流体密度，u为速度矢量，p为压力，E为内能，ka为导热系数，kt为湍动导热率，与为切应力张量，t为时间，g为重力加速度，T为温度： 式中，μ为动力粘度系数，I为单位张量,μeff为等效粘度，是动力粘度μ及湍动粘度μt之和；其中，μt由湍流模型获得 其中，Cμ为模型常数，k为湍流动能，ε为动能耗散率；使用有限体积法求解上述控制方程，采用COUPLED算法进行压力-速度耦合，湍流模型选用RNGk-ε模型；在所述步骤S1中，采用F值出现概率的大小推断两个总体方差是否相等或比较伴随概率p的方法判断因素的显著性水平：若即伴随概率p≥0.05，表明因素对考察指标的影响不显著；若即0.01≤p0.05，表明因素对考察指标的影响显著；若即p0.01，表明因素对考察指标的影响极显著；在所述步骤S2中，采用响应面方法建立代理模型，是使用最小二乘回归矩阵的数学方法将一组抽样数据点拟合为多项式函数，形式是包含二次项和所有双因子相互作用的二阶多项式函数，其表示为： 其中，是代理方法预测的近似响应函数，n是样本点数据库中样本的数量，β0,βi,βii和βij是常数，由最小二乘回归矩阵确定，xi、xj表示输入变量；关于取样的数量，有效的试验次数应该是输入维度的10倍左右；在所述步骤S2中，衡量代理模型精度的指标为均方根误差RMSE和决定系数R2， 其中，m是验证点的数量，是输出参数的预测值，yi是输出参数的真实值，是验证点输出参数真实值的平均值，RMSE的值越小表示模型精度越高；R2的范围为0～1，R2的值越接近1，表示模型的精度越高；在所述步骤S3中，油箱内燃油的流动和传热过程视为有工质进出的开口系统，根据热力学第一定律，开口系统能量方程简化为：dEcv＝H2δm2-H1δm1+δQ其中，δQ为控制体从热源吸收的热量，dEcv为控制体储存能的变化，δm为流经系统边界的工质质量，下标1和2分别代表开口系统的进口截面和出口截面，H为焓；即为根据油箱燃油流动的实际问题简化的开口系统控制体的能量平衡方程，将其应用于油箱内燃油流动换热问题，具体形式为 其中，c为燃油的比热容，Ai为第i个油箱壁面的面积，hi是第i个油箱壁面的平均对流换热系数，Tw,i,1是第i个油箱内壁面的温度，Tf为燃油的温度，对于油箱系统，min和Tin分别是进入油箱内燃油的质量和温度；mre和Tre分别是来自再循环系统热回油的质量和温度；mexit和Texit分别是离开油箱系统的燃油的质量和温度，ΔEsys为油箱系统存储能的变化量；油箱系统存储能的变化导致了油箱内燃油温度的变化，即ΔEsys＝cmfΔTf其中，mf为油箱内燃油的总质量，ΔTf为油箱内燃油平均温度的变化量，代入公式将油箱内燃油平均温度的变化量表示为 假设已知燃油在t＝n时刻的平均温度则燃油在t＝n+1时刻的平均温度为 其中，hi通过代理模型预测得到，代理模型的输入参数由飞行任务剖面给出；所述Tw,i,1通过如下方式求得：通过傅里叶定律，油箱第i个壁面内外壁间的导热热量Φi为 其中，λi为油箱第i个壁面的导热系数，Ai为第i个油箱壁面的面积，上式具体写成 其中，Tw,i,2是第i个油箱外壁面的温度，δth,i为第i个油箱壁面的厚度，Φi的变化量为 其中，Tw,i,2近似取附面层内的恢复温度 其中，TH为飞行高度H上的大气热力学温度，κ为空气的等熵指数，κ＝1.4；r为恢复系数，对于层流r＝Pr0.5，对于湍流r＝Pr0.33，式中Pr为空气的普朗特数，已知t＝n时刻的那么t＝n时刻的通过下式求解： 其中，为Φi在t＝n时刻到t＝n+1时刻的变化量，考虑到对流换热过程是一个连续过程，当时间间隔足够小时，Φi在t＝n时刻到t＝n+1时刻的变化量大致相等，即 在这种情况下，公式变为： 通过计算获得Tw,i,1；通过飞行剖面、燃油的物性参数和油箱模型参数得到边界条件参数min,Tin,mre,Tre,mexit和cmf，由于流进油箱内的燃油与油箱内原本的燃油充分混合，取Texit和Tf值相等；所述步骤S2中采用响应面方法、径向基函数方法或Kriging方法建立代理模型。

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