Имитационная модель малоразмерного газотурбинного двигателя


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В процессе создания систем автоматического управления (САУ) газотурбинных двигателей (ГТД) широкое применение находят стендовые установки, в которых работа двигателя имитируется с помощью математической модели. Такая модель должна обладать высокой точностью в условиях достаточно быстрого расчёта основных параметров двигателя как на установившихся режимах, так и на переходных процессах. В статье на основе данных, полученных из обобщённой характеристики двигателя, с помощью построения зависимости ускорения ротора от его частоты вращения и расхода топлива в камеру сгорания в каждый момент времени разработана имитационная модель малоразмерного газотурбинного двигателя JetCat P-60. Проведено сравнение результатов моделирования работы двигателя с экспериментальными данными, полученными при увеличении режима работы ГТД. Получено среднее значение ошибки моделирования: при нормальных условиях – 1,04 %; при температуре 249 К – 2,58 %, что является приемлемым для адекватной имитации работы ГТД на стенде.

Об авторах

А. В. Кузнецов

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.v.kuznetsov91@mail.ru

аспирант

Россия

Г. М. Макарьянц

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Email: georgy.makaryants@gmail.com

доктор технических наук, доцент
профессор кафедры автоматических систем энергетических установок

Россия

Список литературы

  1. Гольберг Ф.Д., Батенин А.В. Математические модели газотурбинных двигателей как объектов управления. М.: Московский авиационный институт, 1999. 79 с.
  2. 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.
  3. 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
  4. Arsalis A. Thermoeconomic modeling and parametric study of hybrid SOFC-gas turbine-steam turbine power plants ranging from 1.5 to 10MWe // Journal of Power Sources. 2008. V. 181, Iss. 2. P. 313-326. doi: 10.1016/j.jpowsour.2007.11.104
  5. 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
  6. 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.
  7. Ахмедзянов Д.А. Неустановившиеся режимы работы авиационных ГТД // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2006. Т. 7, № 1. С. 36-46.
  8. Шендалева Е.В. Модели газотурбинных двигателей в пространстве состояний: динамический аспект // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. 2012. № 5 (27). С. 106-111.
  9. Гимадиев А.Г., Шахматов Е.В., Шорин В.П. Системы автоматического регулирования авиационных ГТД: учеб. пособие. Куйбышев: Куйбышевский авиационный институт, 1990. 120 с.
  10. 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. 2015. V. 93. P. 368-376. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2015.09.074
  11. 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
  12. 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. 163-165. doi: 10.1016/j.neucom.2012.06.050
  13. Кузнецов А.В., Макарьянц Г.М. Разработка нейросетевой модели малоразмерного газотурбинного двигателя // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П. Королёва (национального исследовательского университета). 2016. Т. 15, № 2. С. 131-144. doi: 10.18287/2412-7329-2016-15-2-131-144
  14. Кулагин В.В. Теория, расчёт и проектирование авиационных двигателей и энергетических установок. М.: Машиностроение, 2003. 616 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2017

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах