Отправить статью по E-mail 
Разработка нейросетевой модели малоразмерного газотурбинного двигателя
- Авторы: Кузнецов А.В.1, Макарьянц Г.М.1
-
Учреждения:
- Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)
- Выпуск: Том 15, № 2 (2016)
- Страницы: 131-144
- Раздел: МАШИНОСТРОЕНИЕ И ЭНЕРГЕТИКА
- URL: https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/3068
- DOI: https://doi.org/10.18287/2412-7329-2016-15-2-131-144
- ID: 3068
Цитировать
Полный текст
Аннотация
С использованием рекуррентной нейронной сети разработана математическая модель малоразмерного газотурбинного двигателя (МГТД), отражающая его функционирование на переходных режимах. В процессе моделирования учёт температуры и давления перед компрессором, зависящих от высоты и скорости летательного аппарата (ЛА), осуществлялся в явном виде. Для верификации применялась термодинамическая динамическая модель МГТД, основанная на поузловом описании агрегатов двигателя. Выполнено сравнение разработанной модели с существующей, в которой для учёта скорости и высоты полёта ЛА использовались приведённые параметры. Результаты показали, что разработанная модель даёт значительно меньшую погрешность расчёта динамических характеристик МГТД по сравнению с существующей. При этом время расчёта моделей отличается незначительно.
Ключевые слова
Об авторах
А. В. Кузнецов
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)
Автор, ответственный за переписку.
Email: a.v.kuznetsov91@mail.ru
Инженер
РоссияГ. М. Макарьянц
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)
Email: georgy.makaryants@gmail.com
Доктор технических наук, доцент
Профессор кафедры автоматических систем энергетических установок
Список литературы
- Васильев В.И., Жернаков С.В., Муслухов И.И. Бортовые алгоритмы контроля параметров ГТД на основе технологии нейронных сетей // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2009. Т. 12, № 1(30). С. 61-74.
- Жернаков С.В., Гильмашин А.Т. Новые алгоритмы бортовой диагностики авиационного газотурбинного двигателя на базе нейронечётких сетей // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2015. Т. 19, № 2 (68). С. 63-68.
- Куликов Г.Г., Погорелов Г.И., Бадамшин Б.И., Абдулнагимов А.И. Методика построения нейросетевой модели двухвального ГТД с соблюдением условий структурной адекватности // Авиационно-космическая техника и технология. 2014. № 9(116). С. 68-73.
- Asgari H., Chen X.Q., Morini M., Pinelli M., Sainudin R., Spina P.R., Venturini M. NARX models for simulation of the start-up operation of a singleshaft gas turbine // Applied Thermal Engineering. 2016. V. 93. P. 368-376. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2015.09.074
- Nikpey H., Assadi M., Breuhaus P. Development of an optimized artificial neural network model for combined heat and power micro gas turbines // Applied Energy. 2013. V. 108. P. 137-148. doi: 10.1016/j.apenergy.2013.03.016
- Tayarani-Bathaie S.S., Vanini Z.N.S., Khorasani K. Dynamic neural network-based fault diagnosis of gas turbine engines // Neurocomputing. 2014. V. 125. P. 153-165. doi: 10.1016/j.neucom.2012.06.050
- Кулагин В.В. Теория, расчёт и проектирование авиационных двигателей и энергетических установок. М.: Машиностроение, 2003. 616 с.
- Bazazzade M., Shahriari A., Badihi H. Improved turbine engine hierarchical modeling and simulation based on engine fuel control system // 45th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit. Denver: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2009. doi: 10.2514/6.2009-5525
- Li P., Degobert P., Francois B., Robyns B. Modeling and control of a gas micro turbine generator by using a causal ordering graph // The Proceedings of the Multiconference on «Computational Engineering in Systems Applications». 2006. P. 271-277. doi: 10.1109/cesa.2006.4281662
- Ailer P., Sánta I., Szederkényi G., Hangos K.M. Nonlinear model-building of a low-power gas turbine // Periodica Polytechnica Transportation Engineering. 2001. V. 29, Iss. 1-2. P. 117-135.
- Hosseinalipour S.M., Razaghi E., Abdolahi M. Static and dynamic mathematical modeling of a micro gas turbine // Journal of Mechanics. 2013. V. 29, Iss. 02. P. 327-335. doi: 10.1017/jmech.2013.3
- Бойко Л.Г., Карпенко Е.Л., Ахтеменко Ю.Ф. Метод расчёта газотермодинамических параметров ГТД с повенцовым описанием осевого многоступенчатого компрессора // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С. П. Королёва (национального исследовательского университета). 2013. № 3 (41), ч. 2. С. 31-39.
- Badami M., Ferrero M. G., Portoraro A. Dynamic parsimonious model and experimental validation of a gas microturbine at part-load conditions // Applied Thermal Engineering. 2014. V. 75. P. 14-23. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2014.10.047
- Добрянский Г.В., Мартьянова Т.С. Динамика авиационных ГТД. М.: Машиностроение, 1989. 240 с.
- Шевяков А.А. Автоматика авиационных и ракетных силовых установок. М.: Машиностроение, 1965. 548 с.
- Дорофеев В.М., Маслов В.Г., Первышин Н.В., Сватенко С.А., Фишбейн Б.Д. Термогазодинамический расчёт газотурбинных силовых установок. М.: Машиностроение, 1973. 144 с.
- Ткаченко А.Ю., Рыбаков В.Н., Крупенич И.Н., Остапюк Я.А., Филинов Е.П. Автоматизированная система для виртуальных испытаний газотурбинных двигателей // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С. П. Королёва (национального исследовательского университета). 2014. № 5(47), ч. 3. С. 113-119.
- Гольберг Ф.Д., Батенин А.В. Математические модели газотурбинных двигателей как объектов управления. М.: МАИ, 1999. 82 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
Дополнительные файлы
