Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов формирования и использования моделей газотурбинного двигателя на разных этапах его жизненного цикла 24
1.1 . Актуальность проблемы повышения эффективности проектирования, доводки и эксплуатации газотурбинных двигателей ... 24
1.2.Анализ компьютерных сред для моделирования газотурбинных двигателей 26
1.3.Состояние проблемы адекватности и продуктивности моделей, используемых на различных этапах проектирования газотурбинного двигателя 28
1.4. Обзор работ в области методологии формирования и использования моделей на различных этапах проектирования ГТД... 35
1.5.Описание существующих методов идентификации моделей авиационного газотурбинного двигателя 37
І.б.Цель и задачи исследования 41
Выводы по главе 1 42
ГЛАВА 2. Разработка метода формирования и использования на каждом этапе жизненного цикла ГТД соответствующих имитационных сетевых моделей 44
2.1. Согласование структуры и содержания моделей с этапами (процедурами, операциями) на стадиях разработки и эксплуатации газотурбинного двигателя 44
2.2. Сетевое представление внутренней структуры алгоритмов моделей СЭ 57
2.3.Методика последовательного сужения области поиска решения за счет учета и повышения достоверности исходных данных и идентификации моделей при проектировании, изготовлении, испытаниях, доводке и эксплуатации газотурбинного двигателя 64
2.4.Методика идентификации имитационной модели газотурбинного двигателя, его узлов и других элементов 95
Выводы по главе 2 109
ГЛАВА 3. Разработка средств для формирования и использования на каждом этапе жизненного цикла газотурбинного двигателя соответствующих имитационных сетевых моделей 111
3.1. Разработка методов и средств учета при моделировании и идентификации моделей погрешностей и допустимых отклонений параметров - проектных, экспериментальных значений (разработка системы DVIGws) . Ill
3.2. Модификация структурных элементов (модулей) системы имитационного моделирования DVIGws ИЗ
3.3.Анализ эффективности численных методов, используемых решателем системы моделирования 116
3.4.Разработка методов и средств согласования локальных измерений со среднеинтегральными параметрами моделей разной размерности 117
3.5.Разработка методики решения проектно-доводочных задач с использованием сетевых имитационных моделей (в системах DVIGw и DVIGws) 121
З.б.Разработка методов и средств идентификации сетевых имитационных моделей ГТД, их узлов и других элементов по результатам испытаний на разных режимах и в составе разных сборок (разработка DVIGwi) 127
3.7. Представление характеристик узлов в безразмерном виде... 129
Выводы по главе 3 133
ГЛАВА 4. Апробация разработанных методов и средств при идентификации модели конкретного экземпляра ГГ для ГТП -10/95
ГТЭ-10/95 (на базе ГТД Р95Ш), его характеристик, характеристик узлов по результатам испытаний 134
4.1.Исходная информация о структуре, геометрии, проектных и "заводских" характеристиках объекта 134
4.2.Серии испытаний (в составе разных сборок) конкретного экземпляра ГГ для ГТП-10/95 ГТЭ-10/95 (на базе двигателя Р95Ш) 135
4.3.Экспериментальная информация, полученная в серии испытаний разных сборок конкретного экземпляра ГГ для ГТП-10/95 ГТЭ-10/95 (на базе двигателя Р95Ш) 136
4.4.Проектные "заводские" характеристики серийного Р95Ш и его узлов 137
4.5.Формирование модели ГГ для ГТП-10/95 (на базе двигателя Р95Ш) соответствующей структуре имеющейся информации. 140
4.6.Идентификация модели конкретного экземпляра ГТ для ГТП-10/95 (на базе двигателя Р95Ш) средствами базовой версии DVIGw 144
Выводы по главе 4 187
Заключение 189
Литература
- Актуальность проблемы повышения эффективности проектирования, доводки и эксплуатации газотурбинных двигателей
- Согласование структуры и содержания моделей с этапами (процедурами, операциями) на стадиях разработки и эксплуатации газотурбинного двигателя
- Разработка методов и средств учета при моделировании и идентификации моделей погрешностей и допустимых отклонений параметров - проектных, экспериментальных значений (разработка системы DVIGws)
- ГТЭ-10/95 (на базе ГТД Р95Ш), его характеристик, характеристик узлов по результатам испытаний
Введение к работе
Актуальность темы
В процессе развития газотурбинных двигателей (ГТД) улучшаются их характеристики, увеличивается тяга, снижается удельный расход топлива и уменьшается масса двигателя, за счет совершенствования рабочих процессов, оптимизации термодинамических, газодинамических и конструктивных параметров. Повышаются эксплуатационные свойства ГТД: сокращается продолжительность запуска, сокращается время приемистости при одновременном повышении устойчивости работы двигателя и его надежности. Эксплуатационные свойства (запуск, приемистость, устойчивость и т.п.) и реальные характеристики двигателя (конкретного экземпляра - дроссельные, высотные, скоростные и т.п.) могут существенно отличаться от номинальных (проектных или " заводских") характеристик и свойств, определенных для стандартных условий - из-за технологических погрешностей, накопления дефектов в эксплуатации, расширения границ применения силовых установок как по высоте и скорости полета, так и по условиям эксплуатации (атмосферные осадки, температура воздуха атмосферы, порывы ветра и т.п.). Недостаток сведений о взаимном влиянии элементов силовой установки друг на друга, влиянии на характеристики и свойства ГТД работы двигателя в системе силовой установки, а также о влиянии внешних атмосферных условий и режимов полета на характеристики отдельных элементов и двигателя в целом, приводит к трудностям в определении реальных характеристик и эксплуатационных свойств ГТД на стадии их разработки. Отличие фактических характеристик элементов от использованных при проектировании вызывает необходимость доводки двигателя на стадии разработки и отладки при серийном производстве и эксплуатации.
Рост высот и скоростей полета летательных аппаратов (ЛА), повышение требований к эксплуатационным характеристикам и надежности силовых установок приводят значительному увеличению объема исследований ГТД и их элементов в условиях, максимально приближенных к эксплуатационным.
Известно, что от выбора методов исследования зависит качество и надежность экспериментальных данных. Поэтому в настоящее время особое внимание уделяется совершенствованию методов экспериментального исследования характеристик ГТД и их элементов в системе двигателя и силовой установки на наземных и на высотных стендах. Актуальны вопросы точности
оценок характеристик ГТД в серийном производстве двигателей, которые требуют более глубокого изучения влияния изменения атмосферных условий и внутренней аэродинамики стендов для наземных испытаний на характеристики ГТД, для повышения стабильности характеристик ГТД и ЛА.
Повысить эффективность эксперимента позволяет использование математических моделей, в которых в полной мере учитываются известные связи между параметрами двигателя и используются близкие к реальным характеристики элементов ГТД. Целью многих экспериментальных и расчетных исследований, проводимых рядом авторов и коллективов, являются создание математических моделей ГТД, которые описывают с высокой точностью все возможные в эксплуатации режимы работы двигателя, и идентификация математических моделей по результатам испытаний.
В соответствии с концепцией информационной поддержки изделия (ИПИ/CALS) на протяжении всего жизненного цикла изделия (от начала проектирования ГТД до его сдачи в серийное производство и далее в * эксплуатации) его сопровождает непрерывно развивающаяся вместе с ним математическая модель. Для поддержания целостности единого информационного пространства (ЕИП) в процессе доводки и эксплуатации ГТД необходимо согласовывать модели разного уровня между собой, в том числе идентифицировать модели, для того, чтобы математическая модель двигателя была адекватна реальному объекту. Оценка степени и области адекватности модели проводится по результатам испытаний двигателя с использованием различных методов (например, специального метода согласования математической модели с результатами эксперимента, разработанного Литвиновым Ю.А., Боровиком В.О. и т.д.).
Эффективность проектирования, доводки, отладки ГТД, контроля его технического состояния в эксплуатации определяется степенью адекватности используемых на этих этапах моделей. При этом различают среднестатистические модели конкретного типа двигателей и индивидуальные математические модели конкретного экземпляра. Формирование таких моделей и контроль изменения их параметров в процессе жизненного цикла конкретного экземпляра двигателя производится с использованием методов идентификации по ограниченному набору экспериментальных данных.
В разработанной с участием автора имитационной сетевой математической модели ГТД используются характеристики элементов, полученные
экспериментальным или расчетным методом, на основе ранее установленных обобщенных фундаментальных зависимостей. Характеристики элементов известны с определенной точностью. С другой стороны, необходимо разработать инструмент и механизм, позволяющий учитывать и анализировать различие параметров двигателя, полученных экспериментально (на разных режимах испытаний) и их расчетных значений (полученных по математической модели), зависящих от погрешностей систем измерений, количества датчиков, установленных в контрольных сечениях двигателя, степени неравномерности потока в этих сечениях, а также от числа измерений на конкретном режиме. Все это определяет эффективность идентификации модели авиационного ГТД и ее использования при доводке, отладке и контроле технического состояния.
Основной проблемой идентификации моделей на этапе доводки и в эксплуатации ГТД является недостаток экспериментальных данных. В данной работе эта проблема решена путем разработки методов и средств, позволяющих повысить эффективность процесса идентификации имитационной сетевой модели. Апробация и уточнение разработанной методики проведены на основе предоставленных ФГУП "НЛП "Мотор" (г. Уфа) экспериментальных данных испытаний газотурбинного привода энергоустановки ГТЭ-10/95, созданной на базе отечественного двигателя Р95Ш.
Проведенный анализ показал, что в авиадвигателестроении существуют проблемы, связанные с:
сложностью построения адекватных математических моделей, недостаточной глубиной познания и описания рабочего процесса двигателя;
необходимостью совершенствования методов и повышения точности расчета параметров и характеристик при проектировании и доводке ГТД;
потребностью взаимной идентификации в процессе жизненного цикла ГТД математических моделей разного уровня, в том числе по результатам испытаний и контроля параметров двигателя в эксплуатации.
Целью работы является повышение эффективности формирования и использования моделей ГТД на различных этапах проектирования, доводки и эксплуатации. Это позволяет сократить издержки эксплуатации и повысить качество разработки авиационных двигателей и энергоустановок.
Данная цель обеспечивается за счет решения следующих задач: 1. Разработка методики формирования и использования на каждом этапе жизненного цикла ГТД соответствующих имитационных сетевых моделей.
2. Разработка методов и средств идентификации сетевых имитационных
,Щ моделей ГТД и их узлов по результатам испытаний и контроля параметров
двигателя в эксплуатации.
3. Разработка методов и средств учета при моделировании и
идентификации погрешностей и допусков, накладываемых на значения
параметров (проектные или экспериментальные), согласования локальных
ф измерений со среднеинтегральными параметрами модели.
Разработка метода последовательного сужения доверительных интервалов (области поиска решения), учета достоверности исходных данных и результатов моделирования при проектировании и доводке ГТД.
Апробация разработанных методов и средств путем определения характеристик конкретного экземпляра ГТД и его узлов на основе экспериментальных данных.
Методы исследования
к) методы математического моделирования, системного анализа и объектного
подхода при моделировании сложных процессов и изделий, оптимизации и нелинейного математического программирования, теории авиационных двигателей, теории вероятностей и математической статистики, общей теории проектирования систем, численные методы и теория дифференциальных уравнений, теория алгоритмов, теория автоматического управления.
Научная новизна результатов
Новыми научными результатами работы являются:
ф 1. Разработанная методика поэтапного формирования моделей
авиационных ГТД путем согласования структуры модели с номенклатурой
проектных и экспериментальных данных, последовательного изменения
структуры на основе получаемых результатов, упорядоченного привлечения
дополнительной информации с учетом стєпєїіи ее достоверности. Методика
позволяет решать задачи при недостатке проектной и экспериментальной
информации, при этом оригинальными являются:
щ способ представления типовых параметризованных характеристик узлов
и ГТД в целом;
алгоритм получения расходной характеристик турбины (и ее каскадов) на основе предложенной методики;
алгоритм получения для конкретного изделия характеристик узлов и двигателя в целом на основе анализа изменения на разных режимах параметров
І»
«образмеривания» априорно взятых обезразмеренных характеристик (типовых,
< среднестатистических для данного двигателя, по прототипу, аналогу);
итерационный способ получения и выбора единственного решения
задачи идентификации на основе оригинальной трактовки принципа наибольшего
правдоподобия.
2. Предложенная CASE-технология сетевого представления взаимосвязи
Ф параметров в моделях структурных элементов и в модели ГТД в целом, которая
позволяет:
анализировать корректность проектных и идентификационных задач, определять последовательность идентификации, выделяя фрагменты сети с наименьшей неопределенностью;
учитывать при проектировании и доводке ГТД характер взаимного влияния параметров.
1. Разработанные системы моделирования ГТД (свидетельства Роспатента о
Ф регистрации № 2004610473 от 18.02.2004, № 2004610624 от 04.03.2004),
обеспечивающие:
возможность идентификации моделей по результатам многорежимного эксперимента и испытаний в составе разных сборок;
проведение идентификации по результатам эксперимента с учетом точности произведенных измерений (на основе анализа каналов измерений, спектров разброса результатов измерений);
проектирование с учетом погрешностей исходных данных, назначаемых
W допусков на значения проектных параметров.
Практическая ценность результатов
1. Разработанные методы и средства позволяют формировать и эффективно
использовать на каждом этапе жизненного цикла ГТД соответствующие
имитационные сетевые модели и за счет этого сократить издержки и повысить
качество разработки авиационных двигателей и энергоустановок.
2. Предложенная технология формирования и идентификации
Ш имитационных сетевых моделей ГТД путем согласования структуры модели с
номенклатурой проектных и экспериментальных данных, последовательного изменения структуры модели с учетом получаемых результатов, упорядоченного привлечения дополнительной информации с учетом степени ее достоверности позволяет решать задачи при недостатке проектной и экспериментальной информации.
3. Разработанная система моделирования газотурбинных двигателей
DVIGws позволяет:
решать задачи идентификации при проектировании, доводке и эксплуатации с использованием имитационных моделей;
решать задачи идентификации имитационных сетевых моделей ГТД с учетом погрешностей экспериментальных данных (на основе анализа каналов измерений, спектров разброса результатов измерений) и степени достоверности дополнительно привлекаемой информации;
решать проектно-доводочные задачи с учетом допусков, накладываемых на параметры, степени достоверности входных данных и погрешности результатов моделирования;
оценивать погрешность характеристик в полученных расчетных точках,
оценить степень и область адекватности характеристик.
4. На основе полученных результатов и анализа эффективности
разработанной методики сформулированы практические рекомендации по ее
применению в различных проектно-доводочных ситуациях и при контроле
состояния двигателя в эксплуатации.
Новизна и перспективность предложенных методик и алгоритмов подтверждается актом их внедрения в ФГУП "НПП "Мотор", а также актами использования полученных результатов в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета и Самарском государственном аэрокосмическом университете.
На защиту выносятся результаты, полученные лично соискателем: 1. Методика, позволяющая усовершенствовать процесс идентификации имитационной сетевой модели двигателя, его узлов и включающая:
алгоритм получения характеристики турбины на основе предложенного
метода ее аппроксимации;
способ представления обезразмеренных параметризованных типовых характеристик узлов и ГТД в целом;
алгоритм уточнения для конкретного изделия характеристик узлов и двигателя в целом на основе анализа поведения параметров образмеривания априорно взятых обезразмеренных характеристик (типовых, среднестатистических для данного двигателя, по прототипу, аналогу);
итерационный способ получения и выбора единственного решения задачи идентификации на основе оригинальной трактовки принципа наибольшего правдоподобия.
^
Алгоритм решения задачи идентификации в некорректной ситуации (при недостатке экспериментальной информации), путем последовательного изменения в процессе идентификации структуры модели и привлечения дополнительной информации с учетом степени ее достоверности.
Система моделирования DVIGws, позволяющая учитывать погрешности и допуски, назначаемые для значений проектных параметров.
Результаты применения разработанных методов ц средств при определении характеристик конкретного экземпляра ГТД и его узлов на основе экспериментальных данных.
Апробация работы и публикации
Основные положения и результаты, полученные в диссертационной работе,
jk докладывались на Международной научно-технической конференции
«Гражданская авиация на рубеже веков» (МГТУГА, Москва, 2001), Международной научно-технической конференции посвященной памяти Кузнецова (СГАУ, Самара, 2001), Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (УГАТУ, Уфа, 2001), международной научно-технической конференции «Аэрокосмическая техника и высокие технологии - 2002» (ПГТУ, Пермь, 2002), межвузовской научно-практической конференции «Автоматизация и
Щік информационные технологии» (КПГИ, Набережные Челны, 2002), Четвертой
Всероссийской Интернет-конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (ТГУ, Тамбов, 2002), международной научно-технической конференции «Проблемы современного энергомашиностроения» (УГАТУ, Уфа, 2002), Международной конференции «Проблемы и перспективы развития двигателестроения» (СГАУ, Самара, 2003), IV Международной научно-технической конференции «Компьютерное
0 моделирование 2003» (СПГПУ, Санкт-Петербург, 2003), V Международной
конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (УлГУ, Ульяновск, 2003), Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы современного энергомашиностроения» (УГАТУ, Уфа, 2004).
Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 24 печатных работах, в том числе 1 учебно-методическое пособие с грифом УМО ВУЗов РФ по образованию в области АРК, 1 практикум, раздел в монографии, 9 статей, включая три в рецензируемых журналах (Известия вузов. Авиационная техника, Вестник УГАТУ, Информационные технологии), 10 тезисов докладов, 2 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из 208 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, 125 рисунков, 19 таблиц, список литературы из 150 наименований.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В первой главе проведен анализ использования моделей ГТД на этапах проектирования, доводки и при контроле технического состояния в эксплуатации двигателей. Показана необходимость повышения эффективности идентификации моделей на всех этих этапах. Рассматриваются существующие системы моделирования GASTURB (Германия), GECAT (США), JGTS (США), ГРАД (Россия). Анализируются адекватность математических моделей и статистические методы проверки адекватности, существующие модели организации процесса идентификации авиационного ГТД, применяемые в них методы. В результате предложено усовершенствовать процесс формирования и использования модели двигателя на разных этапах проектирования, доводки и в эксплуатации, в том числе при недостатке проектной и экспериментальной информации, путем использования средств имитационного сетевого моделирования, последовательного изменения структуры модели и поэтапного привлечения дополнительной информации с учетом степени ее достоверности.
Обосновывается актуальность решения этой проблемы, необходимость создания универсального способа формирования имитационных сетевых моделей, методов их использования и идентификации. Соответственно формулируются цели и задачи исследования.
Во второй главе проведено обоснование разработки сетевой имитационной модели авиационного ГТД. Показано, что имитационные модели - наиболее эффективный метод исследования и решения сложных проектно-доводочных задач, проведения разнообразных компьютерных экспериментов, организованных
по образу и подобию стендовых испытаний. Перечислены преимущества имитационных методов.
Подробно описан предложенный способ сетевого представления связи параметров в моделях структурных элементов (СЭ) и в модели ГТД в целом.
Показано, как с использованием методов сетевого имитационного моделирования обеспечивается идентификация модели авиационного ГТД.
Разработана методика, которая позволяет усовершенствовать процесс идентификации модели двигателя, в том числе решать задачи при недостатке экспериментальной информации, путем последовательного изменения в процессе идентификации структуры модели и поэтапного привлечения дополнительной информации с учетом степени ее достоверности. Методика включает способ безразмерного параметризованного представления характеристик узлов, получение характеристики турбины на основе обнаруженной универсальной закономерности, а также алгоритм получения характеристик узлов и двигателя в целом на основе анализа поведения параметров "образмеривания" характеристик, взятых априори (среднестатистических, по прототипу или аналогу). Предложен итерационный способ получения и выбора (на основе принципа максимального правдоподобия) единственного решения задачи идентификации при недостатке экспериментальных данных.
Исследованы варианты применения информации по различным сборкам при идентификации. Проведен анализ степени адекватности и учета в модели погрешностей используемых данных и допусков, накладываемых на значения параметров.
В третьей главе описаны разработанные средства, обеспечивающие возможности учета погрешностей и допусков, накладываемых на значения параметров имитационной модели ГТД в различных проектно-доводочных ситуациях. Для этого модифицирована система имитационного моделирования и разработана версия DVIGws путем введения блоков дополнительных операторов расчета коэффициентов влияния и взаимной связи среднеквадратических отклонений параметров в алгоритмах модулей. Приведен пример преобразования модуля "Входное устройство".
Описаны результаты разработки системы моделирования DVIGwi, обеспечивающей идентификацию модели ГТД на основе многорежимных (и полученных в составе разных сборок) экспериментальных данных. Для этого все режимные (потоковые, входные, выходные) параметры, включая ПЗР (параметр,
задающий режим, который может быть различным),, в системе DVIGw преобразованы в массивы с аргументом - номер режима (и сборки).
Приведены безразмерные параметризованные характеристики узлов, представленные оригинальным образом для обеспечения возможности идентификации моделей ГТД при недостатке экспериментальных данных. Проведен анализ численных методов, используемых решателем системы моделирования для получения решений в различных проектно-доводочных ситуациях. Рассмотрено решение задач идентификации, проектирования, отладки, доводки и контроля технического состояния с использованием сетевых имитационных моделей.
В четвертой главе приведены результаты апробации разработанных методов и средств идентификации моделей газотурбинных двигателей, которая осуществлена с использованием данных по испытаниям конкретного экземпляра газогенератора (ГГ) для газотурбинного привода (ГТП) энергоустановки ГТЭ-95/10 (на базе авиационного двигателя Р95Ш), предоставленных ФГУП "НЛП "Мотор". Приводятся и анализируются результаты идентификации модели конкретного экземпляра двигателя по данным испытаний, которая включала в себя идентификацию "в точке", идентификацию по серии измерений на разных режимах, в составе разных сборок и идентификацию с учетом точности измерений и погрешностей дополнительно привлекаемых данных.
Сопоставляются исходные модели двигателя для идентификации в системе DVIGw с результатами, полученными по идентифицированной в НПП «Мотор» модели в системе ГРАД, проводится анализ и сравнение моделей на разных этапах идентификации.
Показаны возможности параметрической и структурной идентификации (по результатам испытаний в составе разных сборок, путем изменения структуры моделей, номенклатуры параметров модели), а также перспективы развития предложенной методики.
История работы
Работа выполнена в НИЛ САПР-Д кафедры Авиационных двигателей УГАТУ, во взаимодействии с бригадой 1 ФГУП "НПП "Мотор". Автор выражает глубокую благодарность ведущему конструктору "НПП "Мотор" Магадееву А.Я и научным консультантам - коллегам по НИЛ САПР-Д кандидатам технических наук, доцентам кафедры АД Горюнову И.М., Ахмедзянову Д.А.
Актуальность проблемы повышения эффективности проектирования, доводки и эксплуатации газотурбинных двигателей
В своем развитии авиационные газотурбинные двигателя (ГТД) IV и V поколений достигли высокой степени сложности, уровень параметров близок к предельно достижимому, а требования к эффективности процесса их разработки все более ужесточаются. Номенклатура проектных параметров и признаков с учетом количества рассматриваемых вариантов приблизилась к величине, которая оценивается в 1010, объем и сложность задач по моделированию и согласованию моделей стали таковы, что в рамках используемой технологии проектирования ли двигатели VI поколения с существенно более высокими показателями уже не могут быть созданы [3, 110]. Требования, предъявляемые к VI поколению двигателей [94, 97, 110, 113, 136], отражают часть проблемы (повышение температуры, увеличение степени повышения давления за компрессором, увеличение ресурса и т.д.), определяющей становится проблема информации на протяжении всего жизненного цикла изделия. Современная технология проектирования и доводки стала невозможна без применения методов параллельных вычислений и средств, позволяющих Ш1 применять CALS-технологии [9, 75, 76, 122, 126]. Жизненный цикл двигателя сопровождается формированием и развитием его многоуровневой многоаспектной модели [3,23]. Непрерывное совершенствование двигательных установок летательных аппаратов, все более высокие требования, предъявляемые к их характеристикам, возрастающие объемы используемой информации приводят к непрерывному усложнению процесса их проектирования. Резко возрастают сроки и стоимость М проектирования, а также число участвующих в нем специалистов [140].
При проектировании авиационных газотурбинных двигателей и контроле их технического состояния в эксплуатации в настоящее время используют достаточно совершенные и надежные методы газодинамического расчета, позволяющие с высокой точностью определить параметры рабочего процесса и характеристики двигателя [10, 11,16, 57, 94, 102,122,123,127].
Существует, однако, большой класс практически важных задач, решение которых с помощью обычных методов газодинамического расчета громоздко и неудобно. К ним относятся разнообразные задачи, связанные с анализом взаимосвязи между параметрами отдельных элементов двигателя и их влиянием на характеристики двигателя в целом. Вопросы такого рода особенно часто возникают в процессе доводки ГТД, когда приходится анализировать результаты испытаний, выяснять причины обнаруживающихся дефектов, оценивать возможные последствия различных конструктивных, эксплуатационных или производственных изменений, находить пути улучшения параметров двигателя путем корректировки режимов или рационального регулирования его элементов [138]. Такие же вопросы возникают при оценке технического состояния двигателей в эксплуатации.
Используемые методы проектирования и поддержки в эксплуатации оказывают существенное влияние на технические характеристики и конкурентоспособность сложных технических объектов, к числу которых, несомненно, относятся авиационные двигатели. Традиционные методы уже не достаточны, все шире применяются различные методы оптимизации двигателей и их узлов (при проектировании), оценки технического состояния (в эксплуатации) с использованием математических моделей [127].
Математическая модель, давая возможность более обоснованно планировать испытания и повышать информативность их результато, позволяет обеспечить большой экономический эффект при рациональном сочетании экспериментальных и расчетных исследований на стадии летных и стендовых испытаний при доводке двигателя и контроле его технического состояния в эксплуатации [5, 6, 61, 127, 138].
Структура и точность математической модели определяются характером задачи, для решения которой они предназначены.
С использованием методов оптимизации при проектировании ГТД [48] для каждого из вариантов основные характеристики рассчитываются по математической модели. На основе рассчитанных характеристик формируется критерий оптимизации, который позволяет оценить проектируемое изделие со всех точек зрения. Точность математической модели играет существенную роль в надежности выбора оптимального варианта. Повысить ее можно двумя путями: на основе тщательного исследования и математического описания всех особенностей рабочего процесса (традиционный путь). Особенность значительное увеличение сложности математических моделей, большое количество времени и материальных ресурсов; путем идентификации по результатам испытаний. При этом уточняются параметры моделей по результатам испытаний. По уточненной математической модели ГТД производится повторная оптимизация, в процессе которой варьируются те размеры, изменение которых в изготовленном двигателе является реальным. Особенность - уточнение математической модели получается за счет изменения величины варьируемых параметров без увеличения сложности модели.
Большое количество работ посвящено вопросам проектирования двигателей, применению системного подхода и методам автоматизации. Существует ряд научных школ, которые занимаются проблемами автоматизации различных этапов проектирования двигателя, его систем, узлов и деталей (см. таблицу П1.1, прил. 1).
Согласование структуры и содержания моделей с этапами (процедурами, операциями) на стадиях разработки и эксплуатации газотурбинного двигателя
Системное автоматизированное проектирование, изготовление, испытания и доводка сопровождается формированием, развитием и использованием на каждой стадии, этапе, в каждой операции и процедуре соответствующих (по степени детализации, аспекту моделирования и т.д.) моделей. При этом модель должна обеспечивать требуемую степень (и соответствовать по области) адекватности, быть продуктивной (давать возможность принять очередное проектное решение на основе имеющейся на данном этапе информации) и быть достаточно робастной (чувствительность результата к погрешности или степени достоверности входных данных не должна превышать определенный порог). На рис. 2.1 показана структурная схема моделей, необходимых для информационной поддержки жизненного цикла (ЖЦ) ГТД в рамках единого информационного пространства (ЕИП), предусматриваемого в CALS (ИЛИ) -технологии. На схеме показано, что каждая модель соответствует определенному элементу в структуре изделия и его частей, определенному аспекту моделирования (функциональный, конструкторский, технологический, эксплуатационный..., а в рамках функционального, например, термогазодинамика, кинематика, механика, гидравлика, ...), характеризуется учитываемыми факторами (размерность - Od, Id, 2d, 3d; стохастичность — детерминированные, стохастические; учетом фактора времени - стационарные, нестационарные). На схеме условно выделены зоны, внутри которых модели соответствуют стадиям (предпроектные исследования, разработка, эксплуатация, утилизация), этапами внутри них (ТЗ, Тех. предложение, ЭП, ТП, РП, Производство, Ф Испытания, Поставка), (Транспортировка, Хранение, Монтаж, Отладка,
Эксплуатация, Ремонт, Продолжение эксплуатации, Утилизация), процедурам и операциям. Так, например, можно выделить зоны и соответствующие модели для процедур (Выбор размерности, Выбор параметров цикла, Тепловой расчет, т} расчет характеристик - дроссельных, высотно-скоростных, климатических,...)
На рис. 2.1 показано, что выделение из множества моделей конкретной модели (которая в частности, может быть, как рассматриваемая ниже, сетевой имитационной, определенной степени детализации) производится на основе IDEF0 и IDEF1X - моделей, построенных для процесса разработки ГТД (или его ЖЦ в целом), построенных для случая "как есть" ("As is"). Это соответствует концепции реинжиниринга, опирается на методологию SADT и W CASE технологии. Еще более перспективно использование для этого RUP технологии (язык UML средства Rational Rose и др.).
Семейство моделей вида М: Y = F(x) (где Y - вектор входных, X - вектор выходных данных) может быть представлено набором программных модулей, связанных с ЕРШ в виде базы данных (БД) по изделию. Модель изделия, представленная в БД, может иметь иерархическую или сетевую структуру. Такой вариант ИЛИ показан на рис. 2.2. В этой ситуации каждая модель М: Y = F(x) (рис. 2.1) соответствует единой проектно-доводочной процедуре (в рамках соответствующего этапа, стадии ЖЦ ГТД). Это определяется прежде всего номенклатурой входных X и выходных Y данных модели. Такая организация ИЛИ называется процедурной. В ней программные модули моделируют проектно-доводочные процедуры. ф\ Современный объектный подход требует, чтобы программные модули моделировали сам объект - ГТД и его структурные элементы (СЭ) - в определенном аспекте, с учетом определенных факторов.
Такой подход реализован в современных системах моделирования, таких как разработанная в НИЛ САПР-Д МетаСАПР/Framework САМСТО [20] и разработанные с участием автора приложения на ее основе (версии системы DVIG [50, 87,124]).
Разработка методов и средств учета при моделировании и идентификации моделей погрешностей и допустимых отклонений параметров - проектных, экспериментальных значений (разработка системы DVIGws)
В процессе проектирования, доводки и оценки технического состояния авиационных ГТД на различных стадиях (этапах, процедурах, операциях) используются разные по степени детализации и аспекту представления модели (гл. 2). В соответствии с концепцией CALS, ЕРШ и системного проектирования, модель изделия в процессе проектирования развивается в виде дерева проекта и с добавлением внутриуровневых связей представляет собой сеть, в частности, однонаправленный граф (ОНГ) [3].
В объектно-ориентированных компьютерных средах, таких как: GASTURB 8.0 for Windows [148], GECAT[149], The Java Gas Turbine Simulator, ГРАД [48, 49], DVIGw [50, 124] имеется решатель для обработки сетевых структур [47, 48, 49, 124]. С их использованием на различных стадиях проектирования производится анализ математических моделей двигателей. Однако во всех перечисленных системах, кроме программы ГРАД (п. 1.2), модели являются детерминированными и не учитывают погрешности задания параметров и их влияние на погрешности результатов моделирования, в т.ч. с учетом используемых методов «сведения невязок» в сетевой модели.
Для того, чтобы предоставить проектировщику возможность на любом этапе учитывать или задавать погрешность и допуски, накладываемые на значения параметров (проектные или экспериментально полученные), автором разработаны специальные методы и на их основе создана система моделирования DVIGws [87], позволяющая учитывать стохастичность задаваемых и получаемых при моделировании данных. Она, в частности, позволяет решать задачи идентификации при проектировании, доводке и контроле состояния двигателя с использованием сетевых имитационных моделей. При этом с помощью предложенного сетевого представления внутренней структуры модулей (рис. П2.6, П2.7, приложение 2) реализуется выбор соответствующей модели и определяется последовательность действий в конкретной проектно-доводочной ситуации. Открытая технология МетаСАПР САМСТО [20, 21, 22] при этом позволяет формировать, развивать и использовать математические модели двигателей с учетом взаимного влияния параметров и их погрешностей, на различных этапах проектирования. В разработанной автором версии системы моделирования DVIGws это реализуется путем введения блоков дополнительных операторов расчета коэффициентов влияния и взаимной связи среднеквадратических отклонений параметров в алгоритмах модулей (см. п. 3.2).
Благодаря этому, версия системы моделирования DVIGws позволяет решать не только обычные проектные задачи, но и учитывать при этом точность сетевой имитационной модели, задавать допуски на значения параметров, вычислять и подбирать требуемую точность задания и расчета параметров для определенных условий в различных проектно-доводочных ситуациях [81, 83-86].
Ниже (п. 4.9.7) предложенная методика решения задач идентификации апробирована с использованием разработанной системы моделирования ГТД DVIGws, данных по испытаниям конкретного экземпляра ГГ для ГТП-10/95 (на базе авиационного двигателя Р95Ш), при проектировании ряда энергоустановок и их систем управления (Табл.1). Методика опирается на метод сетевого представления взаимосвязи параметров в модели (рис. 3.1).
В разработанных на базе Мета САПР САМСТО [20, 21, 22] системах моделирования используется библиотека модулей, моделирующих структурные элементы (СЭ).
Каждый модуль в системе имитационного моделирования типа DVIG состоит из информационных блоков [40, 124]: функциональное назначение; информационная модель; входные параметры; входные глобальные параметры; схема входного устройства; блок схема; алгоритм; выходной глобальный параметр; выходной поток; выходные параметры.
В отличие от базовой версии DVIGw в алгоритм каждого модуля версии системы моделирования DVIGws введены блоки дополнительных операторов для расчета коэффициентов влияния и взаимной связи среднеквадратических отклонений параметров (рис. 3.2-3.4). При этом линеаризованы уравнения математической модели [61, 127, 137]. Коэффициенты влияния представляют собой число (частную производную), которое показывает, на сколько изменится один из основных эксплуатационных параметров изделия при изменении исследуемого параметра (фактора).
ГТЭ-10/95 (на базе ГТД Р95Ш), его характеристик, характеристик узлов по результатам испытаний
При проведении работ по идентификации и получению индивидуальной модели испытывавшегося экземпляра ГГ использовались созданный в НИЛ САПР-Д электронный чертеж ГТП-10/95, электронный чертеж двигателя Р95Ш (рис. П4.1.1, П4.1.2, П4.1.3) в CAD-системе и трехмерные модели его узлов (рис. П4.1.4, П4.1.6, П4.1.7) в CAD/САМ системе Cimatron, которые приведены в приложении 4. Эти модели позволили получить представление о структуре объекта (для формирования имитационной сетевой модели) и требуемые геометрические данные.
Для того, чтобы при идентификации модели учесть погрешности измерения параметров, в том числе из-за их неравномерности по высоте ПЧ и по окружности, потребовались данные об испытательном стенде, о препарировании (расположении датчиков и элементов измерений), а также о системе измерений.
На рис. 4.2 показана схема проточной части (ПЧ) двигателя со стендовым входным устройством (лемнискатное, с сеткой), с коническим соплом и с выхлопной системой; на схеме показаны сечения, элементы препарирования (датчики, элементы измерений). Подробное описание и характеристики системы измерений приведены в приложении 4.
Испытания проведены в несколько серий. Каждая серия различалась вариантом сборки двигателя (таблица П4.3 в приложении 4).
В таблице П4.4 приложения 4.3 приведена первичная информация, полученная при испытаниях в каждой серии (в составе разных сборок двигателя).
Описанная в главе 3 система DVIGw и ее версии DVIGws, DVIGwi позволяют для идентификации модели непосредственно использовать первичную информацию в виде, приведенном в таблице П4.4 приложения 4. Однако в материалах [115], предоставленных НПП "Мотор", произведен пересчет параметров, и они приведены в виде, показанном в таблице П4.5 приложения 4.
На рисунке 4.3 - 4.5 в виде дроссельных характеристик в графическом виде показаны вторичные (после обработки) экспериментальные результаты испытаний ГТ для ГТП-10/95 (сборка 6).
В таблицах П4.7, П4.8 приложения 4 приведены результаты расчета дроссельной характеристики двигателя Р95Ш, выполненные с использованием системы моделирования DVIGw и среднестатистических данных двигателя.
Реальные характеристики узлов в составе конкретного экземпляра, конкретной сборки двигателя различаются по вариантам исполнения и экземплярам. Характеристики двигателя различаются по вариантам сборок (когда устанавливаются сопла с разными Fc, турбины с разными FCA и разные
КС). Диапазон изменения параметров при этом оценивается по коэффициентам влияния [139]. Для Р95Ш с номинальными (среднестатистическими) параметрами, указанными в таблице П4.6-П4.8 (приложение 4, П4.4) и на рис. 4.6-4.11, коэффициенты влияния для ряда режимов (и, =100%, 80%, 60%) определены с помощью систем DVIGw, DVIGws и приведены в таблицах П4.9-П4.12 и на рис. П4.5.1 - П4.5.3 (приложение 4, П4.5).
Ниже (п. 4.5 - 4.6) рассмотрены результаты формирования модели и ее идентификации по результатам испытаний конкретного экземпляра Р95Ш (в дальнейшем использованного в качестве ГГ ГТП-10/95 для ГТЭ-10/95). Этот экземпляр испытан в составе различных сборок, когда менялись узлы (камера сгорания, турбина высокого и низкого давлений, реактивное сопло).
Идентификация модели - уточнение фактических характеристик узлов и ГТД в целом потребовалась для последующей доводки ГТП и ГТЭ на базе этого экземпляра Р95Ш. Такая индивидуальная модель может использоваться для отладки и контроля технического состояния ГТД в эксплуатации.
В соответствии с постановкой задачи, на основе сведений об объекте (рис. 4.2, П4.1.1-П4.1.6, приложение 4) средствами систем DVIGw, DVIGws, DVIGwi сформирован ряд моделей ГГ для ГТП-10/95 в виде двухвального ТРД (с отборами таблица 4.1, рис. 4.12), двухвального ТРД с явно представленными элементами разгрузочных полостей (рис. П4.6.1, П4.6.2 приложения 4), в виде ТРД с явно представленными элементами системы измерения (датчики) (рис. 4.13, П4.6.5 приложения 4). Разработанные в данной работе методы и средства позволяют производить идентификацию таких и еще более полных моделей
