留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

航空发动机初步设计阶段榫接结构前置判别方法

董少静 方宇凡 胡文通 申秀丽

董少静, 方宇凡, 胡文通, 等. 航空发动机初步设计阶段榫接结构前置判别方法[J]. 航空动力学报, 2022, 37(11):2362-2375 doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220356
引用本文: 董少静, 方宇凡, 胡文通, 等. 航空发动机初步设计阶段榫接结构前置判别方法[J]. 航空动力学报, 2022, 37(11):2362-2375 doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220356
DONG Shaojing, FANG Yufan, HU Wentong, et al. Prejudgment method of tenon structure in aero-engine preliminary design stage[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(11):2362-2375 doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220356
Citation: DONG Shaojing, FANG Yufan, HU Wentong, et al. Prejudgment method of tenon structure in aero-engine preliminary design stage[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(11):2362-2375 doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220356

航空发动机初步设计阶段榫接结构前置判别方法

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220356
详细信息
    作者简介:

    董少静(1986-),女,副研究员、博士生导师,博士,主要从事航空发动机热端部件结构、材料及工艺方面的研究

    通讯作者:

    申秀丽(1967-),女,研究员、博士生导师,博士,主要从事航空发动机热端部件结构强度及多学科优化、陶瓷基复合材料在发动机热端部件的应用、高温合金多尺度力学分析等方面的研究。E-mail:shxl606@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V232.3

Prejudgment method of tenon structure in aero-engine preliminary design stage

  • 摘要:

    为适应自约束参数化建模方法所导致的非正交参数取值范围,提出了将传统正交设计空间的抽样点映射到非正交空间的映射方法。构建了基于机器学习逻辑回归的可行域边界识别方法,对样本空间响应是否满足相关准则进行判断。将此方法应用于某高压涡轮二齿和三齿榫接结构,发现某发动机初步设计方案会导致在详细设计阶段无法获得满足设计要求的榫接结构,需将榫接结构参数前置至初步设计阶段,与上级参数共同设计,防止其在详细设计阶段成为设计难点。通过边界识别方法发现,转速降低为15 575 r/min或轮盘外径降低为303 mm时可以设计出二齿榫接结构;转速降低为15 584 r/min或轮盘外径降低为301 mm时可以设计出三齿榫接结构。该方法可以作为发动机初步设计阶段各学科之间的一个迭代反馈信息,在发动机其他细节结构设计上具有推广性。

     

  • 图 1  非正交边界示意图

    Figure 1.  Diagram of nonorthogonal boundaries

    图 2  两因子51水平非正交映射效果

    Figure 2.  Two factors 51 level non-orthogonal mapping effect

    图 3  两因子逻辑回归样本

    Figure 3.  Two factors logistic regression sample

    图 4  两因子不同阶次多项式逻辑回归边界识别结果

    Figure 4.  Boundary identification results of two factor with different order polynomial logistic regression

    图 5  涡轮盘子午面模型

    Figure 5.  Model of meridional plane of turbine disc

    图 6  榫接结构参数化模型[18]

    Figure 6.  Parametric model of tenon structure[18]

    图 7  初始二齿榫接结构

    Figure 7.  Initial two-tooth tenon structure

    图 8  建模层级划分

    Figure 8.  Modeling hierarchy

    图 9  榫头第N齿底部圆角预留空间

    Figure 9.  Leave space at the bottom corner of the Nth tooth of the tenon

    图 10  榫头齿顶圆角半径几何约束

    Figure 10.  Geometric constraints on the radius of the fillet at the top of tenon teeth

    图 11  榫头齿高几何约束

    Figure 11.  Geometric constraints on tenon tooth height

    图 12  榫槽底部双圆弧几何约束

    Figure 12.  Double circular arc geometric constraints at the bottom of the groove

    图 13  三齿榫接结构周向应力分布

    Figure 13.  Circumferential stress distribution of three-tooth tenon structure

    图 14  三齿榫接结构径向应力分布

    Figure 14.  Radial stress distribution of three-tooth tenon structure

    图 15  优化前后三齿榫接结构

    Figure 15.  Optimization of the front and rear three-tooth tenon structure

    图 16  二齿榫接结构二维图

    Figure 16.  Two-dimensional drawings of two-tooth tenon structure

    图 17  二齿榫接结构三维图

    Figure 17.  Three-dimensional drawings of two-tooth tenon structure

    图 18  高压涡轮三齿榫接结构样本响应分布

    Figure 18.  Sample response distribution of three-tooth tenon structure of high pressure turbine

    图 19  高压涡轮二齿榫接结构样本响应分布

    Figure 19.  Sample response distribution of two-tooth tenon structure of high pressure turbine

    图 20  三齿榫接结构逻辑回归边界识别结果

    Figure 20.  Boundary identification results of logistic regression for three-tooth tenon structure

    图 21  二齿榫接结构逻辑回归边界识别结果

    Figure 21.  Boundary identification results of logistic regression for two-tooth tenon structure

    表  1  两因子不同阶次多项式逻辑回归拟合精度

    Table  1.   Two factors of different order polynomial logistic regression fitting accuracy

    多项式阶次多项式系数个数回归拟合精度/%
    2686.11
    31086.11
    41585.19
    52188.89
    62888.89
    73690.74
    84591.67
    95591.67
    106691.67
    117892.59
    129190.74
    1310591.67
    下载: 导出CSV

    表  2  高压涡轮榫接结构关键技术判别上级参数取值范围

    Table  2.   Value range of superior parameters for key technology discrimination of high pressure turbine tenon structure

    上级参数下限值上限值
    轮盘外径/mm280320
    叶片质量矩/(g·m)3580
    转速/(rad/s)14001700
    下载: 导出CSV

    表  3  高压涡轮榫接结构关键技术前置判别参数

    Table  3.   Prejudgment parameters of key technologies of high pressure turbine tenon structure

    上级参数下级参数
    独立参数半独立参数非独立参数
    轮盘外径榫头高Lhj榫头齿顶
    圆角半径Rtt
    榫头齿宽Lwt
    叶片质量矩榫头颈宽Lwj榫槽齿底
    圆角半径Rgb
    榫头齿高Lht
    转速楔形角Askew榫槽齿顶
    圆角半径Rgt
    榫槽齿宽Lwg
    上侧角At榫头齿底
    圆角半径Rtb
    下侧角Ad伸根圆角半径Rs
    榫头榫槽齿宽
    间隙Sfg
    榫槽第N齿
    齿深Lbdg
    榫头榫槽底部
    间隙Sbtg
    榫槽第N齿
    上圆弧半径Rbgb
    榫头底预留
    圆角空间Sfb
    榫槽第N齿
    下圆弧半径Rtgb
    伸根颈宽Lws
    盘心等厚区
    轴向厚度H1
    下载: 导出CSV

    表  4  涡轮盘安全储备系数

    Table  4.   Safety reserve factor of turbine disc

    参数安全储备系数
    弹性极限破坏极限
    子午面平均周向应力1.331.57
    子午面沿半径圆环最大平均径向应力1.331.57
    盘心最大周向应力0.90
    辐板最大单点径向应力0.90
    下载: 导出CSV

    表  5  仿真成本

    Table  5.   Cost of simulation

    分析类型总时长/min单步平均耗时/s实际平均耗时/s
    轴对称分析143852.5252.52
    三维分析7043130.30124.99
    下载: 导出CSV

    表  6  不同阶次逻辑回归拟合精度

    Table  6.   Fitting accuracy of different order logistic regression

    多项式
    阶次
    多项式
    系数个数
    三齿拟合
    精度/%
    二齿拟合
    精度/%
    21097.515594.4099
    32098.136696.2733
    43597.515593.7888
    55698.136693.1677
    68496.894493.7888
    712096.894495.6521
    下载: 导出CSV

    表  7  三齿榫接结构逻辑回归边界函数

    Table  7.   Logistic regression boundary function of three-tooth tenon structure

    特征项1xzyx2xzz2
    特征项系数3.8953−10.21219.514230.17086.5452−14.3047−1.9825
    特征项xyyzy2x3x2zxz2z3
    特征项系数7.91263.35752.29019.8839−10.3288−22.8682−8.2799
    特征项x2yxyzyz2xy2y2z y3
    特征项系数4.0047−10.6481−4.7281−5.8400−8.3353−1.5545
    注:表中x 表示轮盘外径,y 表示叶片质量矩, z 表示轮盘转速,下同。
    下载: 导出CSV

    表  8  二齿榫接结构逻辑回归边界函数

    Table  8.   Logistic regression boundary function of two-tooth tenon structure

    特征项1xzyx2xzz2
    特征项系数−6.574412.84102.166640.979411.3447−15.6261−19.3266
    特征项xyyzy2x3x2zxz2z3
    特征项系数−23.9871−21.76558.1815−11.6826−6.596726.68706.0329
    特征项x2yxyzyz2xy2y2zy3
    特征项系数−7.8526−6.2959−0.3774−1.8543−0.31005.3692
    下载: 导出CSV

    表  9  三齿榫接结构关键设计判别结果

    Table  9.   Jugment results of key design of three-tooth tenon structure

    上级参数实际初值归一化初值$\theta ({\boldsymbol{X}})$$g ( {\theta ({\boldsymbol{X}})} )$
    轮盘外径308 mm0.7000−4.170.02
    叶片质量矩60 g·m0.5556
    轮盘转速15800 r/min0.8500
    下载: 导出CSV

    表  10  二齿榫接结构关键设计判别结果

    Table  10.   Jugment results of key design of two-tooth tenon structure

    上级参数实际初值归一化初值$\theta ({\boldsymbol{X}})$$g ( {\theta ({\boldsymbol{X}})} )$
    轮盘外径308 mm0.7000−1.250.22
    叶片质量矩60 g·m0.5556
    轮盘转速15800 r/min0.8500
    下载: 导出CSV
  • [1] 尹泽勇,米栋,吴立强,等. 航空发动机多学科设计优化技术研究[J]. 中国工程科学,2007,9(6): 1-10. doi: 10.3969/j.issn.1009-1742.2007.06.001

    YIN Zeyong,MI Dong,WU Liqiang,et al. Research on multidisciplinary design optimization technology of aero engine[J]. Strategic Study of Chinese Academy of Engineering,2007,9(6): 1-10. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1009-1742.2007.06.001
    [2] SAMPATH R, PLYBON R, MEYERS C, et al. High fidelity system simulation of aerospace vehicles using NPSS[R]. AIAA-2004-371, 2004.
    [3] 《航空发动机设计手册》总编委会. 航空发动机设计手册: 第5册 涡喷及涡扇发动机总体[M]. 北京: 航空工业出版社, 2001.
    [4] 黄鲁成,成雨,吴菲菲,等. 关于颠覆性技术识别框架的探索[J]. 科学学研究,2015,33(5): 654-664. doi: 10.3969/j.issn.1003-2053.2015.05.003

    HUANG Lucheng,CHENG Yu,WU Feifei,et al. Exploration of a framework for identifying disruptive technologies[J]. Research of Science of Science,2015,33(5): 654-664. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1003-2053.2015.05.003
    [5] WIMMER M A,PEREIRA G V,RONZHYN A,et al. Transforming government by leveraging disruptive technologies: identification of research and training needs[J]. The Journal of Democracy and Open Government,2020,12(1): 87-114. doi: 10.29379/jedem.v12i1.594
    [6] SHIBATA N,KAJIKAWA Y,TAKEDA Y,et al. Detecting emerging research fronts in regenerative medicine by the citation network analysis of scientific publications[J]. Technological Forecasting and Social Change,2011,78(2): 274-282. doi: 10.1016/j.techfore.2010.07.006
    [7] MOMENI A,ROST K. Identification and monitoring of possible disruptive technologies by patent-development paths and topic modeling[J]. Technological Forecasting and Social Change,2016,104: 16-29. doi: 10.1016/j.techfore.2015.12.003
    [8] BUCHANAN B, CORKEN R. A toolkit for the systematic analysis of patent data to assess a potentially disruptive technology[R]. London: Intellectual Property Office, 2010.
    [9] GIUNTA A, WOJTKIEWICZ S, ELDRED M. Overview of modern design of experiments methods for computational simulations[R]. AIAA 2003-649, 2003.
    [10] YETURU K. Machine learning algorithms, applications, and practices in data science[J]. Handbook of Statistics,2020,43: 81-206.
    [11] JURAFSKY D, MATIN J H. Speech and language processing[M]. 2nd ed. Upper Saddle River, US: Prentice Hall, 2008.
    [12] THOMPSON J F. A general three-dimensional elliptic grid generation system on a composite block structure[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering,1987,64(1/2/3): 377-411.
    [13] 李卫平. 计算流体力学[M]. 武汉: 华中科技大学出版社, 2004.
    [14] GOLDMAN A,KAO Y C. Numerical solution to a two-dimensional conduction problem using rectangular and cylindrical body-fitted coordinate systems[J]. Journal of Heat Transfer,1981,103(4): 753-758. doi: 10.1115/1.3244537
    [15] 程俊霞. 椭圆型网格生成方法及其应用[D]. 南京: 南京理工大学, 2002.

    CHENG Junxia. Elliptic mesh generation method and its application[D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology, 2022. (in Chinese)
    [16] 华冬英, 李祥贵. 微分方程的数值解法与程序实现[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016.
    [17] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
    [18] 胡文通. 细节结构在航空发动机初步设计阶段前置优化技术研究[D]. 北京: 北京航空航天大学, 2019.

    HU Wentong. Research on pre-optimization technology of detail structure in aeroengine preliminary design stage[D]. Beijing: Beihang University, 2019. (in Chinese)
    [19] 赵海. 涡轮榫头/榫槽结构设计方法研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2005.

    ZHAO Hai. Study on design method of tenon/mortise structure for turbine[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2005. (in Chinese)
    [20] RR公司. Spey MK202发动机应力标准(EGD-3)[M]. 北京: 国际航空编辑部, 1979.
    [21] LU S,LI L. Twin-web structure optimization design for heavy duty turbine disk based for aero-engine[J]. Journal of Propulsion Technology,2011,32(5): 631-636.
  • 加载中
图(23) / 表(10)
计量
  • 文章访问数:  76
  • HTML浏览量:  23
  • PDF量:  32
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-21
  • 网络出版日期:  2022-09-30

目录

    /

    返回文章
    返回