本發(fā)明屬于飛機/發(fā)動機一體化設計領域，具體涉及一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法。

背景技術：

1、飛機需要快速爬升至巡航狀態(tài)，從而高效地執(zhí)行飛行任務。如何快速優(yōu)化出飛機的最快爬升軌跡，是飛機爬升性能研究的一大難點。

2、jack?d.mattingly所著的《aircraft?engine?design》(第2版)的第74頁中采用圖解法求得了飛機的最快爬升軌跡，如圖1所示。鑒于飛機沿著剩余功率最大的方向爬升即可實現(xiàn)最快爬升，圖1中等剩余功率線與等能量高度線的切點所連成的曲線即為飛機的最快爬升軌跡。然而，獲取等剩余功率線時，需要在較寬廣的飛行包線內多次計算發(fā)動機的最大安裝推力。對于高性能航空發(fā)動機，其可調參數(shù)較多，多次開展最大安裝推力的性能優(yōu)化將耗費大量的計算資源。此外，從圖1可以看出，使用圖解法獲取最快爬升軌跡的過程中，僅使用了最快爬升軌跡周圍少量的等剩余功率線，這就造成了大量計算資源的浪費。因此，有必要發(fā)展高效率的飛機爬升軌跡優(yōu)化方法。

技術實現(xiàn)思路

1、要解決的技術問題：

2、為了避免現(xiàn)有技術的不足之處，本發(fā)明提供一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，該方法將發(fā)動機的可調參數(shù)與飛行高度或飛行速度共同納為優(yōu)化變量，將發(fā)動機的安裝推力最大的優(yōu)化問題轉換為飛機的剩余功率最大的優(yōu)化問題，從而同時優(yōu)化求解出使飛機剩余功率最大的飛行高度、飛行速度和發(fā)動機的可調參數(shù)，并解決了傳統(tǒng)圖解法對于計算資源的浪費問題。

3、本發(fā)明的技術方案是：一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，具體步驟如下：

4、確定飛行能量高度的最小值、最大值及步長，所述能量高度由飛行高度和飛行速度計算得到；

5、選擇發(fā)動機的可調參數(shù)及飛行高度或飛行速度作為優(yōu)化變量，其中在給定能量高度下，飛行高度與飛行速度僅選擇其一作為優(yōu)化變量；

6、設置發(fā)動機及飛機的約束條件；

7、針對所確定的每一飛行能量高度，使用優(yōu)化算法求解所述優(yōu)化變量，在滿足約束條件的前提下，通過最小化綜合目標函數(shù)實現(xiàn)飛機剩余功率的最大化；

8、輸出不同飛行能量高度下使剩余功率最大的飛行高度和飛行速度，即生成飛機的最快爬升軌跡。

9、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述能量高度的計算公式如下：

10、

11、式中，h表示飛行高度，v表示飛行速度，g表示重力加速度。

12、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述發(fā)動機的可調參數(shù)包括燃燒室供油量、壓縮部件進口導葉角度、渦輪部件進口導葉角度、混合室摻混面積比、噴管喉部面積。

13、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述發(fā)動機的約束條件包括壓縮部件的喘振裕度不低于設定值、燃燒室的穩(wěn)定燃燒裕度不低于設定值、壓縮部件的出口總溫不高于設定值、壓縮部件的出口總壓不高于設定值、轉子轉速不高于設定值，燃燒室出口總溫不高于設定值。

14、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述飛機的約束條件包括飛機在特定高度的飛行速度不高于設定值、飛機在特定高度的飛行速度不低于設定值。

15、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述通過最小化綜合目標函數(shù)實現(xiàn)飛機剩余功率的最大化的具體過程如下：

16、記所設置的優(yōu)化變量為x，按照下式計算飛機的無量綱剩余功率f(x)：

17、

18、式中，p(x)表示飛機的剩余功率；plimit表示飛機剩余功率的上限值；可見，f(x)隨著p(x)的增加而減小，從而將p(x)的最大化問題轉換為f(x)的最小化問題，并使得f(x)的數(shù)量級處于100一級；

19、按照下式計算綜合約束函數(shù)g(x)：

20、

21、式中，下標i表示約束參數(shù)的序號；i表示約束參數(shù)的總數(shù)；ci(x)和ci,limit分別表示第i個約束參數(shù)的計算值和限制值；si為上下限約束的標識符，對于上限約束問題si＝1，對于下限約束問題si＝-1；

22、按照下式計算綜合目標函數(shù)h(x)：

23、h(x)＝f(x)+σ×g(x)?(5)

24、式中，σ表示綜合約束函數(shù)的懲罰因子；

25、調用優(yōu)化算法求解優(yōu)化變量x，使得h(x)最小。

26、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述懲罰因子σ設置為10，使得σ×g(x)的數(shù)量級處于101一級。

27、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述綜合目標函數(shù)h(x)最小化的過程中，優(yōu)先最小化g(x)，即優(yōu)先滿足優(yōu)化的約束條件。

28、本發(fā)明的進一步技術方案是：所述優(yōu)化變量的數(shù)量大于6時，優(yōu)化算法采用群智能優(yōu)化算法，包括遺傳算法或差分進化算法；當優(yōu)化變量的數(shù)量小于6時，優(yōu)化算法選用序列二次規(guī)劃算法。

29、一種電子設備，包括至少一個處理器，以及所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行所述飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法。

30、有益效果

31、本發(fā)明的有益效果在于：應用本發(fā)明的飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，將發(fā)動機的可調參數(shù)與飛行高度或飛行速度共同納為優(yōu)化變量，將發(fā)動機的安裝推力最大的優(yōu)化問題轉換為飛機的剩余功率最大的優(yōu)化問題，從而同時優(yōu)化求解出使飛機剩余功率最大的飛行高度、飛行速度和發(fā)動機的可調參數(shù)，進而避免了傳統(tǒng)圖解法在不同能量高度上反復優(yōu)化發(fā)動機性能的過程，因此可以顯著減少飛機爬升軌跡的優(yōu)化時間。具體優(yōu)勢分析如下：

32、1.顯著減少計算資源浪費。本發(fā)明通過將發(fā)動機可調參數(shù)(如燃燒室供油量、導葉角度等)與飛行高度/飛行速度共同作為優(yōu)化變量，統(tǒng)一了優(yōu)化目標(剩余功率最大化)，避免了重復的發(fā)動機性能優(yōu)化過程。

33、2.提升優(yōu)化效率與靈活性。本發(fā)明將發(fā)動機推力最大化問題轉換為剩余功率最大化問題，更直接匹配爬升性能需求，簡化了優(yōu)化邏輯。根據(jù)優(yōu)化變量數(shù)量選擇算法(如遺傳算法處理多變量、序列二次規(guī)劃處理少變量)，確保算法收斂效率。例如，實施例中采用差分進化算法優(yōu)化6個以上變量，避免了傳統(tǒng)梯度類算法在多變量場景下的局限性。

34、3.技術通用性與擴展性。本方法適用于多類型發(fā)動機(如實施例中的混合排氣渦扇發(fā)動機)，且優(yōu)化變量可擴展(如表1中的風扇轉速、導葉角度等)。通過遞增能量高度步長(如2000m)逐步生成軌跡點，確保爬升軌跡的連續(xù)性與平滑性，避免傳統(tǒng)方法中因離散點不足導致的軌跡跳躍問題。

35、4.工程實用價值。本發(fā)明減少了計算資源消耗可直接降低飛機爬升性能分析的硬件與時間成本。其優(yōu)化結果的快速生成可為飛行控制系統(tǒng)設計、燃油經濟性分析等提供高效數(shù)據(jù)支持。

36、經驗證，當每一能量高度下，飛行速度的計算點的數(shù)量取為n時，相比于傳統(tǒng)圖解法，本發(fā)明的爬升軌跡優(yōu)化方法在理論上可使計算量減少約(n-1)/n*100％。在本發(fā)明的實施例中，相比于傳統(tǒng)圖解法，本發(fā)明的飛機爬升軌跡優(yōu)化方法可使優(yōu)化時間減少89.15％。

技術特征：

1.一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于具體步驟如下：

2.根據(jù)權利要求1所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述能量高度的計算公式如下：

3.根據(jù)權利要求1所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述發(fā)動機的可調參數(shù)包括燃燒室供油量、壓縮部件進口導葉角度、渦輪部件進口導葉角度、混合室摻混面積比、噴管喉部面積。

4.根據(jù)權利要求1所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述發(fā)動機的約束條件包括壓縮部件的喘振裕度不低于設定值、燃燒室的穩(wěn)定燃燒裕度不低于設定值、壓縮部件的出口總溫不高于設定值、壓縮部件的出口總壓不高于設定值、轉子轉速不高于設定值，燃燒室出口總溫不高于設定值。

5.根據(jù)權利要求1所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述飛機的約束條件包括飛機在特定高度的飛行速度不高于設定值、飛機在特定高度的飛行速度不低于設定值。

6.根據(jù)權利要求1所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述通過最小化綜合目標函數(shù)實現(xiàn)飛機剩余功率的最大化的具體過程如下：

7.根據(jù)權利要求6所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述懲罰因子σ設置為10，使得σ×g(x)的數(shù)量級處于101一級。

8.根據(jù)權利要求6所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述綜合目標函數(shù)h(x)最小化的過程中，優(yōu)先最小化g(x)，即優(yōu)先滿足優(yōu)化的約束條件。

9.根據(jù)權利要求6所述一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，其特征在于：所述優(yōu)化變量的數(shù)量大于6時，優(yōu)化算法采用群智能優(yōu)化算法，包括遺傳算法或差分進化算法；當優(yōu)化變量的數(shù)量小于6時，優(yōu)化算法選用序列二次規(guī)劃算法。

10.一種電子設備，其特征在于：包括至少一個處理器，以及所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行權利要求1-9任一項所述飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法。

技術總結
本發(fā)明一種飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，屬于飛機/發(fā)動機一體化設計領域；本發(fā)明在不同的飛行能量高度上(等能量高度下的飛行高度與飛行速度一一對應)，將發(fā)動機的可調參數(shù)與飛行高度或飛行速度共同納為優(yōu)化變量，將發(fā)動機的安裝推力最大的優(yōu)化問題轉換為飛機的剩余功率最大的優(yōu)化問題，從而同時優(yōu)化求解出使飛機剩余功率最大的飛行高度、飛行速度和發(fā)動機的可調參數(shù)。依次增加飛行能量高度，即可逐步優(yōu)化求得飛機的最快爬升軌跡，從而避免了傳統(tǒng)圖解法在不同能量高度上反復優(yōu)化發(fā)動機性能的過程。應用本發(fā)明的飛機爬升軌跡的優(yōu)化方法，能夠避免傳統(tǒng)圖解法對于計算資源的浪費問題，能夠有效提升飛機爬升軌跡的優(yōu)化效率。

技術研發(fā)人員：郝旺,李寶闊,張曉博,王占學,周莉,肖洪,史經緯,黃盛,鄧文劍
受保護的技術使用者：西北工業(yè)大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15