Summary
여기서는 가변 사이클 엔진에 대한 구성 요소 수준 수학적 모델을 빌드하는 프로토콜을 제시합니다.
Abstract
터보팬과 터보제트 엔진의 장점을 결합한 가변 사이클 엔진(VCE)은 차세대 항공기 엔진으로 널리 간주됩니다. 그러나 VCE를 개발하려면 높은 비용이 필요합니다. 따라서 항공기 엔진을 개발할 때 많은 수의 실제 테스트를 피하고 비용을 크게 줄일 수 있는 수학적 모델을 구축하는 것이 필수적입니다. 모델링은 또한 제어 법 개발에 매우 중요합니다. 이 문서에서는 그래픽 시뮬레이션 환경을 기반으로 개체 지향 모델링 기술과 모듈식 계층 구조를 사용하여 이중 바이패스 가변 사이클 엔진을 모델링하는 신속한 방법을 설명합니다. 첫째, 각 구성 요소의 수학적 모델은 열역학 계산을 기반으로 구축됩니다. 그런 다음 계층적 엔진 모델은 각 구성 요소 수학적 모델과 N-R 솔버 모듈의 조합을 통해 구축됩니다. 마지막으로 정적 및 동적 시뮬레이션이 모델에서 수행되고 시뮬레이션 결과가 모델링 방법의 효과를 증명합니다. 이 방법을 통해 구축된 VCE 모델은 명확한 구조와 실시간 관찰의 장점이 있습니다.
Introduction
현대 항공기 요구는 더 지능적이고 효율적이며 더 다양한 항공기 엔진 1을필요로하는 추진 시스템에 큰 도전을 가져온다. 미래의 군사 추진 시스템은 또한 고속에서 높은 추력과 저속 1, 2,3,4에서낮은 특정 연료 소비를 모두 필요로한다. 제너럴 일렉트릭(GE)은 향후 비행 임무의 기술적 요구 사항을 충족하기 위해 1955년 5월에가변 사이클 엔진(VCE) 개념을 제시했습니다. VCE는 일부 부품의 형상 크기 또는 위치를 변경하여 다양한 열역학 사이클을 수행할 수 있는 항공기 엔진6. J58 터보램제트 VCE로 구동되는 록히드 SR-71 "블랙버드"는 1976년 7년 이래 가장빠른 공중 호흡 유인 항공기로 세계 기록을 보유하고 있습니다. 또한 초음속 비행의 많은 잠재적 인 장점을 입증했다. 지난 50년 동안 GE는 이중 바이패스 VCE 8, 제어 압력비 엔진9 및 적응 형 사이클 엔진10을포함한 여러 가지 다른 VGE를 개선하고 발명했습니다. 이러한 연구는 일반적인 구조 및 성능 검증뿐만 아니라엔진(11)의제어 시스템도 포함했다. 이러한 연구는 VCE가 아음속 비행에서 높은 바이 패스 비율 터보 팬처럼 작동할 수 있으며 초음속 비행의 터보제트처럼 낮은 바이패스 비율 터보팬처럼 작동할 수 있음을 입증했습니다. 따라서 VCE는 다양한 비행 조건에서 성능 일치를 실현할 수 있습니다.
VCE를 개발할 때 많은 양의 필요한 검증 작업을 수행합니다. 이러한 모든 작품이 물리적 인 방법으로 수행되는 경우 많은 시간과 지출이 소요 될 수 있습니다12. 이미 새로운 엔진 개발에 채택 된 컴퓨터 시뮬레이션 기술은 비용을 크게 줄일 뿐만 아니라 잠재적 인 위험을 피할 수 있습니다13,14. 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 기반으로 엔진의 개발 주기가 거의 절반으로 줄어들고 필요한 장비 수가15개로 크게 줄어듭니다. 한편, 시뮬레이션은 엔진 동작 분석 및 제어 법 개발에도 중요한 역할을 합니다. 엔진의 정적 설계 와 오프 디자인 성능을 시뮬레이션하기 위해 GENENG16이라는 프로그램은 1972년 NASA 루이스 연구 센터에서 개발되었습니다. 그런 다음 연구 센터는 GENENG에서 파생 된 DYNGEN17을 개발했으며 DYNGEN은 터보 젯과 터보 팬 엔진의 일시적인 성능을 시뮬레이션 할 수 있었습니다. 1989년 NASA는 NPSS(수치 추진 시스템 시뮬레이션)라는 프로젝트를 내놓았고, 연구원들에게 객체 지향 프로그래밍을 사용하여 모듈식의 유연한 엔진 시뮬레이션 프로그램을 구축하도록 장려했습니다. 1993년 John A. Reed는 객체 지향 프로그래밍18을통해 애플리케이션 시각화 시스템(AVS) 플랫폼을 기반으로 터보팬 엔진 시뮬레이션 시스템(TESS)을 개발했습니다.
한편, 그래픽 프로그래밍 환경을 기반으로 한 신속한 모델링이 시뮬레이션에서 점진적으로 사용되고 있습니다. NASA가 개발한 열역학 시스템(T-MATS) 패키지의 모델링 및 분석을 위한 툴박스는 Matlab/Simulink 플랫폼을 기반으로 합니다. 오픈 소스이며 사용자가 기본 제공 구성 요소 라이브러리를 사용자 지정할 수 있습니다. T-MATS는 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하며 내장 JT9D 모델19를분석하고 설계하는 것이 편리합니다.
이 문서에서는 Simulink 소프트웨어를 사용하여 VCE 유형의 동적 모델을 개발했습니다. 이 프로토콜의 모델링 개체는 이중 바이패스 VCE입니다. 도식 레이아웃은 그림 1에나와 있습니다. 엔진은 단일 및 이중 바이패스 모드모두에서 작동할 수 있습니다. 모드 선택 밸브(MSV)가 열려 있으면 엔진은 상대적으로 바이패스 비율이 큰 아음속 조건에서 더 잘 작동합니다. 모드 선택 밸브가 닫히면 VCE는 바이패스 비율이 작고 초음속 미션 적응성이 향상됩니다. 엔진의 성능을 더욱 발전시키기 위해 구성 요소 수준 모델링 방법을 기반으로 이중 바이패스 VCE 모델이 구축됩니다.
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Protocol
1. 모델링 전 준비
- 설계 점 성능을 가져옵니다.
- 오픈 가스터브 13. 가변 사이클 엔진을선택합니다.
- 기본 열역학을클릭합니다. 사이클설계를 선택합니다. 오픈 데모바리크.CVC.
- 엔진 설계 포인트 성능을 가져옵니다. 창 의 오른쪽에 표시됩니다.
- 구성 요소 맵을 가져옵니다.
- 오픈 가스터브 13. 가변 사이클 엔진을선택합니다.
- 끄기 디자인을클릭합니다. 표준맵을 선택합니다. 오픈 데모바리크.CVC.
- 오프 디자인 포인트를클릭합니다. 그런 다음 LPC, IPC, HPC, HPT 및 LPT를선택합니다. 따라서 모든 구성 요소 맵을 가져옵니다.
2. VCE20,21,22의 각 구성 요소 모델링
- VCE의 단일 구성 요소를 모델링합니다. 고압 압축기의 예입니다.
- 오픈 매트랩. 시뮬링크를클릭합니다. 빈 모델을두 번 클릭합니다.
- 라이브러리를 클릭하고 모델링할 함수를 배치합니다.
- 함수를 두 번 클릭합니다. 압축기의 작동 원리에 따라 압축기의 열역학 방정식이 설명되어 있습니다. 그런 다음 MATLAB함수로 방정식을 설명합니다.
- MATLAB 기능을완료 한 후 압축기의 입력 및 출력을 가져옵니다.
- 하위 시스템을 사용하여 모듈을 마스킹합니다. 그런 다음 "압축기"로 이름을 바꿉니다. 지금까지는 "압축기"라는 하위 시스템 모듈이 설치되었습니다.
- 동일한 단계를 사용하여 입구, 팬, 덕트, 코어 구동 팬 스테이지(CDFS), 바이패스 믹서, 압축기, 버너, 고압 터빈, 저압 터빈, 믹서, 애프터버너 및 노즐을 포함한 모든 구성 요소의 하위 시스템을 얻을 수 있습니다.
- 각 구성 요소의 출력을 다음 구성 요소의 입력과 결합합니다.
3. 전체 모델의 솔루션
- 전체 모델의 동적 공동 작업 방정식을 생성합니다.
- 동적 공동 작업 방정식을 생성합니다. 다음 6개의 독립적인 공동 작업 방정식을 구성합니다.
- 버너의 입구 및 출구에 대한 유동 균형 방정식을 결정합니다.
W (주)W a3: 압축기 출구 섹션 공기 흐름, Wf: 버너 연료 흐름, Wg44: 고압 터빈 입구 가스 흐름. - 저압 터빈의 입구 및 출구에 대한 유량 균형 방정식을 결정합니다.
W (주)W g44: 저압 터빈 입구 섹션 가스 흐름, Wg5: 저압 터빈 출구 가스 흐름. - 노즐의 입구 및 출구에 대한 유량 균형 방정식 을 결정합니다.
W (주)W g7: 노즐 입구 가스 흐름, Wg9: 노즐 배출 가스 흐름. - 리어 믹서 입구에 대한 정적 압력 균형 방정식 을 결정합니다.
P (주) s163: 메인 외부 바이패스 출구의 정적 압력, Ps63: 내부 바이패스 출구의 정적 압력. - 팬 입구 및 출구의 유량 균형 방정식 을 결정합니다.
W (주)W a2: 팬 유입 공기 흐름, Wa21: CDFS 입구 공기 흐름, Wa13: 서브 외부 바이 패스 유입 공기 흐름 - CDFS 출구의 흐름 균형 방정식 결정:
W (주)W a21: CDFS 입구 공기 흐름, Wa125: CDFS 바이 패스 입구 공기 흐름, Wa25: 압축기 입구 공기 흐름. - 위의 6개의 독립 방정식은 다음 방정식을 구성합니다.
- TMATS의 N-R 반복 솔버를 사용하여 위의 방정식을 해석합니다.
- 솔버를 사용하여 공동 작업 방정식을 해결하기 전에 N-R 반복 솔버를 설정합니다. 모델링 프로세스에 따르면, 다음 6 초기 추측을 선택: 팬의 구성 요소 지도 보조 라인, CDFS, 고압 압축기, 고압 터빈 및 저압 터빈 β1, β2, β 3, β4, β5,하위 외부 바이 패스 유입 흐름.
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Representative Results
시뮬레이션 모델의 유효성을 증명하기 위해 정적 및 동적 시뮬레이션에서 선택한 몇 가지 일반적인 성능 파라미터를 Gasturb의 데이터와 비교합니다.
정적 시뮬레이션에서는 모델의 여러 주요 성능 매개변수를 Gasturb의 이러한 매개변수와 비교하여 정적 모델의 정확도를 확인합니다. 표 2는 이중 바이패스 작동 모드에서 H=0m,Ma =0, Wf=0.79334 kg/s로 설계 지점에서 비교한 결과를 보여줍니다. 비교에 따르면, 모델과 Gasturb 사이의 성능 매개 변수의 최대 오차는 2 % 미만인 EPR (엔진 압력 비율)입니다. 표 3은 단일 바이패스 작동 모드에서 H=0m,Ma=0, Wf=0.91032 kg/s로 오프 설계 지점에서 비교한 결과를 보여줍니다. 이 조건에서 최대 오차는 4% 미만인 저압 샤프트의 회전 속도입니다. 두 모델의 성능 매개 변수는 거의 동일합니다. 따라서 두 비교 결과는 모델이 정확하고 프로토콜이 설계 지점에서 효과적이다는 것을 증명합니다.
동적 시뮬레이션에서는 전환 상태 모델의 정확성을 검증하기 위해 가속/감속 시뮬레이션 및 모드 스위칭 시뮬레이션을 포함한 두 가지 일반적인 동적 프로세스를 시뮬레이션했습니다. 가속도/감속 시뮬레이션은 H=0m, Ma =0의 이중바이패스 모드에서 처리됩니다. 도 2a는 연료 흐름의 입력을 나타낸다. 그림 2b, 그림 2c 및 그림 2d는 터빈 전의 회전 속도, 공기 흐름 및 온도의 응답을 나타내므로 모델은 가속/감속 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 모드 스위칭 시뮬레이션은 이중 바이패스 모드에서 H=0m,Ma=0의 단일 바이패스 모드로 수행됩니다. 그림3과 같이 VCE 작동 모드는 단일 바이패스 모드에서 5s의 이중 바이패스 모드로 전환됩니다. 스위칭 공정 중 엔진이 제한된 속도를 초과하지 않도록 하기 위해 단일 가변 폐쇄 루프 제어가 고압 샤프트의 회전 속도에 적용됩니다. 그림 3b는 스위칭 중에 고압 샤프트의 회전 속도가 거의 변하지 않음을 보여줍니다. 유사하게, 도 3a, 도 3b, 도 3c 및 도 3d는 터빈 전의 연료 흐름, 회전 속도, 공기 흐름 및 온도의 반응을 나타낸다. 2동적 시뮬레이션 중에 모델이 올바르게 실행될 수 있습니다.
그림 1: 가변 사이클 엔진의 전체 구조에 대한 회로도.
VCE에는 팬, CDFS, 압축기, 버너, 터빈, 믹서, 애프터버너 및 노즐이 포함되어 있습니다. 팬과 CDFS는 저압 터빈에 의해 구동됩니다. 압축기는 고압 터빈에 의해 구동됩니다. 그림 1의 숫자는 엔진의 횡단면을 나타냅니다. 각 횡단면의 정의는 표1에 나와 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2. VCE의 가속/감속 시뮬레이션.
이 그림은 가속/감속 시뮬레이션을 제공합니다. 연료 흐름 입력은 그림 2a에나와 있습니다. 주요 성능 매개 변수의 응답은 다음과 같습니다. (b) 고압 속도와 저압 속도의 반응. (c) 공기 흐름의 반응. (d) 터빈 입구 온도의 반응. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3. VCE의 모드 전환 시뮬레이션.
이 그림은 모드 전환 시뮬레이션을 제공합니다. (a) 연료 흐름 입력의 응답. (b) 고압 속도와 저압 속도의 반응. (c) 공기 흐름의 반응. (d) 터빈 입구 온도의 반응. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 횡단면의 숫자 | 정의 |
| 2 | 팬 입구 |
| 3 | 압축기 콘센트 |
| 4 | 버너 콘센트 |
| 5 | 저압 터빈 콘센트 |
| 6 | 믹서 입구 |
| 7 | 애프터버너 아울렛 |
| 8 | 노즐 생각 |
| 9 | 노즐 아울렛 |
표 1: 모든 횡단면의 정의. 이 프로토콜에 채택된 가변 사이클 엔진의 단면 정의는 표1에 나와 있습니다.
| 매개 변수 | 모델 | 가스터브 13 | 오류(%) |
| Nl(RPM) | 14711 | 14600 | 0.76 |
| Nh(RPM) | 18060 | 18000 | 0.33 |
| T4(K) | 1866 | 1850 | 0.86 |
| FN (KN) | 38.18 | 37.98 | 0.53 |
| Epr | 4.1653 | 4.2436 | 1.85 |
표 2. 이중 바이패스의 설계 점을 비교합니다. 모델의 몇 가지 주요 성능 매개변수는 H=0m, Ma=0, Wf=0.79334 kg/s의 설계 지점에서 Gasturb의 해당 매개변수와 비교됩니다.
| 매개 변수 | 모델 | 가스터브 13 | 오류(%) |
| Nl(RPM) | 15544 | 15033 | 3.4 |
| Nh(RPM) | 18123 | 18000 | 0.68 |
| T4(K) | 2036 | 2002 | 1.7 |
| FN (KN) | 41.23 | 40.68 | 1.35 |
| Epr | 4.2419 | 4.2894 | 1.11 |
표 3. 단일 바이패스의 오프 설계 점 비교입니다. 몇 가지 주요 성능 매개 변수는 오프 설계 지점에서 H=0 m, Ma=0, Wf=0.91032 kg/s로 비교됩니다.
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Discussion
그래픽 시뮬레이션 환경을 기반으로 모듈식 계층 구조 및 객체 지향 모델링 기술을 통해 VCE 구성 요소 수준 모델을 신속하게 구축할 수 있습니다. 그것은 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하고 모델19를분석하고 설계하는 것이 편리합니다.
이 방법의 주요 제한 사항은 모델의 실행 효율성입니다. 모델은 스크립팅 언어로 작성되므로 모델이 실행될 때마다 다시 컴파일되어야 합니다. 따라서 실행 효율성은 시스템 언어만큼 좋지 않습니다. 이러한 한계를 고려하여 다음 주요 연구 포인트는 모델의 실행 효율성을 개선하는 방법입니다. 또 다른 제한은 N-R 반복이 작은 편차 범위에서만 수렴되기 때문에 N-R 반복의 초기 값을 모델에서 엄격하게 고려해야 한다는 것입니다.
프로토콜의 중요한 단계는 구성 요소 맵을 정확하게 가져오고 적절한 알고리즘을 사용하여 보간하는 방법입니다. Gasturb 또는 다른 기존 엔진 테스트 데이터에서 정확한 구성 요소 맵은 모델을 보다 정확하게 작성하는 데 유용합니다.
에어로엔진의 그래픽 오브젝트 지향 모델링에서, 전체 엔진 모델 객체, 구성요소 모델 객체 또는 각 컴포넌트의 파라미터 모델 객체등, 독립적이고 캡슐화가능한 모듈로 구축된다. 모든 구성 요소 모듈 간의 연결은 모델 프레임워크의 주요 부분을 구성합니다. 각 구성 요소 모듈의 내부 모델 설계는 컴포넌트 모델의 쉬운 수정 및 시각화 기능을 강조하는 일반성을 위한 것입니다. 이 백서에 제시된 방법은 VCE뿐만 아니라 다른 가스터빈(23)에도사용될 수 있다.
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Disclosures
우리는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 중앙 대학에 대한 기본 연구 기금에 의해 투자되었다, 보조금 번호 [아니. NS2018017].
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Gasturb | GasTurb GmbH | Gasturb 13 | |
| MATLAB | MathWorks | R2017b | |
| TMATS | NASA | 1.2.0 |
References
- Bin, L., Min, C., Zhili, Z. Steady Performance Investigation on Various Modes of an Adaptive Cycle Aero-Engine [J]. Propulsion Technology. 34 (8), 1009-1015 (2013).
- Junchao, Z., Min, C., Hailong, T. Matching mechanism analysis on an adaptive cycle engine. Chinese Journal of Aeronautics. (2), 22 (2017).
- Lyu, Y., Tang, H., Chen, M. A study on combined variable geometries regulation of adaptive cycle engine during throttling. Applied Sciences. 6 (12), 374 (2016).
- Ruffles, P. C. Aero engines of the future. Aeronautical Journal. 107 (1072), 307-321 (2003).
- Johnson, J. Variable cycle engine developments at General Electric 1955-1995. Developments In High-Speed Vehicle Propulsion Systems. , 105-158 (1995).
- NASA VCE test bed engine aerodynamic performance characteristics and test results. French, M., Allen, C. The 17th Joint Propulsion Conference in Colorado Springs, CO, , 1594 (1981).
- Variable-cycle engines for supersonic cruising aircraft. Willis, E., Welliver, A. The 12th Propulsion Conference in Palo Alto, CA, , 759 (1976).
- Allan, R. General Electric Company variable cycle engine technology demonstrator programs. The 15th Joint Propulsion Conference in Las Vegas, NV, , 1311 (1979).
- Keith, B. D., Basu, D. K., Stevens, C. Aerodynamic Test Results of Controlled Pressure Ratio Engine (COPE) Dual Spool Air Turbine Rotating Rig. ASME Turbo Expo 2000: Power for Land, Sea, and Air. , American Society of Mechanical Engineers. V001T003A105-V001T003A105 (2000).
- US Patent. Johnson, J. E. , 10/719,884 (2005).
- Study of an Airbreathing Variable Cycle Engine. Vyvey, P., Bosschaerts, W., Fernandez Villace, V., Paniagua, G. The 47th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit in, San Diego, CA, , 5758 (2011).
- LIU, Z., WANG, Z., HUANG, H., Cai, Y. H. Numerical simulation on performance of variable cycle engines. Journal of Aerospace Power. 25 (6), 1310-1315 (2010).
- Loftin, L. K. Toward a second-generation supersonic transport. Journal of Aircraft. 11 (1), 3-9 (1974).
- Mavris, D. N., Pinon, O. J. Complex Systems Design & Management. , Springer. 1-25 (2012).
- Reed, J. A., Follen, G. J., Afjeh, A. A. Improving the aircraft design process using Web-based modeling and simulation. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS). 10 (1), 58-83 (2000).
- Koenig, R. W., Fishbach, L. H. GENENG: A Program for calculating design and off-design performance for turbojet and turbofan engines. NASA Technical Note TN. D-6552. , (1972).
- Sellers, J. F., Daniele, C. J. DYNGEN: A program for calculating steady-state and transient performance of turbojet and turbofan engines. NASA Technical Note TN. D-7901. , (1975).
- Development of an interactive graphical propulsion system simulator. The 30th Joint Propulsion Conference and Exhibit in Indianapolis, IN. Reed, J., Afjeh, A. , (1994).
- Chapman, J. W., Lavelle, T. M., May, R., Litt, J. S., Guo, T. H. Propulsion System Simulation Using the Toolbox for the Modeling and Analysis of Thermodynamic Systems (T MATS). 50th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference 2014, Cleveland, Ohio, , (2014).
- Camporeale, S., Fortunato, B., Mastrovito, M. A modular code for real time dynamic simulation of gas turbines in simulink. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 128 (3), 506-517 (2006).
- Tsoutsanis, E., Meskin, N. Dynamic performance simulation and control of gas turbines used for hybrid gas/wind energy applications. Applied Thermal Engineering. 147, 122-142 (2019).
- Reed, J., Afjeh, A. An extensible object-oriented framework for distributed computational simulation of gas turbine propulsion systems. The 34th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference and Exhibit in Cleveland, OH, , 3565 (1998).
- Muir, D. E., Saravanamuttoo, H. I., Marshall, D. Health monitoring of variable geometry gas turbines for the Canadian Navy. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 111 (2), 244-250 (1989).
