鄭大勇,顏 勇,張衛(wèi)紅
(北京航天動(dòng)力研究所,北京100076)
低溫氫氧火箭發(fā)動(dòng)機(jī)所包含的零組件眾多,涉及機(jī)械、流體、熱力學(xué)等多個(gè)專業(yè),是一個(gè)強(qiáng)非線性的熱力學(xué)系統(tǒng),發(fā)動(dòng)機(jī)主要性能參數(shù)同時(shí)受外部條件和內(nèi)部組件特性的影響。在以往的工程實(shí)踐中,并沒有特別關(guān)注發(fā)動(dòng)機(jī)性能與這些影響因素的相關(guān)性,難以回答哪些影響因素對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響程度最大,以及這些因素的影響程度等問題。
把發(fā)動(dòng)機(jī)主要性能隨內(nèi)外因素的變化而發(fā)生的變化量稱為性能對(duì)影響因素的敏感性,這種變化量越大,表明敏感性越大,變化值越小,則敏感性越小。在發(fā)動(dòng)機(jī)工程研制過程中,性能敏感性可以對(duì)影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能的因素進(jìn)行分析和評(píng)價(jià),用以確定影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能的較為敏感或最為敏感的因素,以及這種因素的影響程度,使設(shè)計(jì)人員將注意力集中于這些關(guān)鍵因素,從而為發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)及性能分析提供參考和幫助。
本文以典型的燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)為例,建立發(fā)動(dòng)機(jī)靜特性數(shù)學(xué)模型,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)主要性能參數(shù)在不同影響因素下的敏感性進(jìn)行分析,得出一些有益的結(jié)論,可供發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)分析時(shí)參考。
發(fā)動(dòng)機(jī)性能敏感性分析可定量判斷影響因素對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響程度,根據(jù)分析程度不同,可分為單因素分析法和多因素分析法。單因素分析方法是選定一個(gè)性能指標(biāo),變化其中一個(gè)影響因素,同時(shí)假定其他因素保持不變,然后比較基準(zhǔn)值隨影響因素變化的大小,以確定發(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)不同影響因素的敏感程度,屬于局部敏感性分析;在多因素分析方面,多采用正交試驗(yàn)法,該方法通過合理設(shè)計(jì)試驗(yàn)組合,可回答在多個(gè)影響因素同時(shí)作用下的因素主次、因素與性能指標(biāo)的關(guān)系等問題,屬于全局敏感性分析[1]。
單因素敏感性分析方法簡(jiǎn)單有效,能夠比較直觀地反映各因素對(duì)性能指標(biāo)的影響程度。該方法每次只對(duì)影響因素空間的某一點(diǎn)進(jìn)行分析,通過局部信息梯度判斷因素的作用效果。如果影響因素的改變使得發(fā)動(dòng)機(jī)性能指標(biāo)出現(xiàn)很大變化,那么發(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)于該影響因素的敏感度高。
假設(shè)發(fā)動(dòng)機(jī)性能P主要有m個(gè)影響因素α決定,則建立模型
單因素敏感性分析簡(jiǎn)單直觀,但其不足之處在于無(wú)法回答各因素之間的相互關(guān)系,是一種相對(duì)孤立和靜態(tài)的分析方法。在工程實(shí)際中,發(fā)動(dòng)機(jī)性能一般同時(shí)受多個(gè)影響因素的共同作用,僅單一因素發(fā)生變化的情況很少,大多是多種因素共同變化,一個(gè)影響因素的作用很可能受到其他因素的影響,因此需要進(jìn)行多因素組合分析。對(duì)于多因素影響分析,一般采用正交設(shè)計(jì)原理進(jìn)行試驗(yàn)參數(shù)的組合設(shè)計(jì),利用正交設(shè)計(jì)法選出的組合點(diǎn)具有均勻分布、整齊可比的特點(diǎn),既滿足多參數(shù)組合的要求,又能大大降低組合次數(shù),是有一種高效而經(jīng)濟(jì)的分析方法[2,3]。
本文利用極差法對(duì)正交試驗(yàn)得到的性能數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理[4]。該方法是一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)法,主要是利用統(tǒng)計(jì)得到的極差值判斷各因素對(duì)指標(biāo)的影響程度,具有計(jì)算量適中,簡(jiǎn)單直觀的特點(diǎn)。其計(jì)算步驟為:
2)ki=Ki/ni帶表該影響因素在相應(yīng)水平上性能指標(biāo)的平均數(shù),ni表示第i列因素同一水平出現(xiàn)的次數(shù),等于試驗(yàn)次數(shù)除以第i列的水平數(shù);
3)計(jì)算影響因素mi的極差Ri=max( ki)-min( ki)。
極差反映了影響因素對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能指標(biāo)的影響程度,該值越大說(shuō)明該因素的水平改變對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響也越大,極差最大的因素也就是最主要因素,極差較小的因素為較次要因素,依此類推。
本文以圖1所示燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)為例,分別運(yùn)用兩種方法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能敏感性進(jìn)行分析。
發(fā)動(dòng)機(jī)為雙渦輪泵并聯(lián)結(jié)構(gòu),液氫、液氧經(jīng)氫泵、氧泵增壓后,各分兩路分別進(jìn)入燃?xì)獍l(fā)生器和推力室;燃?xì)庀到y(tǒng)液路和氣路分別設(shè)置汽蝕管和音速噴嘴用于控制流量;發(fā)生器內(nèi)產(chǎn)生的燃?xì)庥糜隍?qū)動(dòng)氫氧渦輪,做功后從各自排氣管排出;所選取的發(fā)動(dòng)機(jī)性能指標(biāo)為推力(Fe)和混合比(re),利用發(fā)動(dòng)機(jī)非線性方程組進(jìn)行求取。
影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能的內(nèi)外因素眾多,根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)組成,可大致分為如下幾類:1)外部條件,如發(fā)動(dòng)機(jī)泵入口壓力、溫度及外界環(huán)境壓力等;2)流阻特性,如噴嘴、節(jié)流圈及管路特性等;3)組件性能,如渦輪泵效率和燃燒裝置效率等。一般情況下同一類因素具有相同量級(jí)的影響效應(yīng),在實(shí)際敏感性分析中,不需要對(duì)所有影響因素進(jìn)行全面分析,根據(jù)需要選擇具有代表性和參考性的因素即可。
每個(gè)影響因素的變化范圍稱為影響水平數(shù),兩刻度水平數(shù)對(duì)性能的影響效應(yīng)是線性的,三刻度以上的水平數(shù)對(duì)性能的影響效應(yīng)多數(shù)是二次曲線,更有利于反映影響的變化趨勢(shì),建議選擇三刻度及以上的水平數(shù)。
單因素敏感性分析下的發(fā)動(dòng)機(jī)影響因素見下表1和表2第一列,各因素變化范圍均在-10%~10%之間,計(jì)算得到發(fā)動(dòng)機(jī)性能指標(biāo)敏感度分別列于表1和表2的其他列,不同影響水平下發(fā)動(dòng)機(jī)性能敏感度直觀圖如圖2所示。
表1 發(fā)動(dòng)機(jī)混合比敏感度Tab.1 Mixture ratiosensitivity of engine
表2 發(fā)動(dòng)機(jī)推力敏感度Tab.2 Thrust sensitivity of engine
計(jì)算結(jié)果可看出,在所分析的變化范圍內(nèi),影響因素對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)推力和混合比表現(xiàn)出類似的敏感性,規(guī)律大致相同,即隨著影響因素變化率的增大,發(fā)動(dòng)機(jī)推力和混合比的變化增大,基本成線性關(guān)系。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)混合比來(lái)說(shuō),其敏感度大小為 ηto>ηtf>λtf>λto>ξgf>ξmo>ξgo>pio>ξmh>φvo>pif>φvf,氫、氧渦輪泵效率ηtf和ηto對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)推力的影響最大;對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)推力來(lái)說(shuō),其敏感度大小為ηto>λtf>φvo>ηtf>λto>φvf> ξmo>ξgf>pio>ξgo>ξmh>pif,氧渦輪泵效率ηto和氫渦輪噴嘴流量系數(shù)λtf對(duì)混合比的影響最大。
從單因素分析結(jié)果來(lái)看,泵入口壓力和液路管路流阻系數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能影響不大,在進(jìn)行多因素敏感性分析時(shí),暫時(shí)忽略這些因素的影響,僅對(duì)影響較大的因素進(jìn)行分析。此外,影響因素變化范圍太大對(duì)計(jì)算的收斂性有一定影響,特別是在多因素共同作用下,這種影響更為嚴(yán)重,很可能出現(xiàn)非線性方程組無(wú)法收斂的情況。為了提高分析效率,在進(jìn)行多因素敏感性分析時(shí),適當(dāng)降低因素的變化程度,僅選取-5%、0和5%三水平刻度變化范圍。最終形成的正交試驗(yàn)組合及相應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)主要性能參數(shù)如表3(已根據(jù)基準(zhǔn)值進(jìn)行了單位化處理)。
發(fā)動(dòng)機(jī)混合比和推力的極差分析結(jié)果如表4、表5,對(duì)比圖見圖3。
從計(jì)算結(jié)果可以看出,多因素共同作用下,發(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)各因素的敏感性與單因素結(jié)果基本一致。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)混合比來(lái)說(shuō),影響因素的重要性排序由大到小依次為 ηto>ηtf>λtf>λto>ξgf>φvf>φvo;對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)推力來(lái)說(shuō),影響因素的重要性排序?yàn)棣莟o>λtf>φvo>λtf>φvf>λto>ξgf。
表3 發(fā)動(dòng)機(jī)性能正交表Tab.3 Orthogonal table of engine performance
表4 發(fā)動(dòng)機(jī)混合比各因素極差分析Tab.4 Range analysis for everyfactor of engine mixture ratio
表5 發(fā)動(dòng)機(jī)推力各因素極差分析Tab.5 Range analysis for everyfactor of engine thrust
從以上分析結(jié)果來(lái)看,可得出以下結(jié)論:
1)在影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能的所有因素中,氫、氧渦輪泵的效率水平占有絕對(duì)的主導(dǎo)地位,發(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)該影響因素的敏感度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他因素,渦輪泵效率出現(xiàn)的偏差將導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)性能出現(xiàn)同樣量級(jí)的偏差;
2)發(fā)動(dòng)機(jī)氫氧主路介質(zhì)流速低,損失較小,其變化量對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響不大,同樣,發(fā)動(dòng)機(jī)混合比和推力對(duì)外部影響因素(壓力、溫度)的敏感度也不高;
3)發(fā)生器燃?xì)饴返囊羲賴娮旌凸苈诽匦杂绊懼鴾u輪的燃?xì)饬髁?,本算例中基?zhǔn)狀態(tài)下氫渦輪的燃?xì)饬髁渴茄鯗u輪流量的兩倍多,在相同的氫、氧燃?xì)饴酚绊懸蛩刈兓肯拢l(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)氫路影響因素的敏感度高;
4)對(duì)于雙渦輪泵并聯(lián)的發(fā)生器循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō),副系統(tǒng)液路流量的增量在兩渦輪的燃?xì)夥峙浔壤軌蚧颈3植蛔?,由此使得發(fā)動(dòng)機(jī)混合比對(duì)副系統(tǒng)液路影響因素的敏感度低;相反,燃?xì)饴酚绊懸蛩貨Q定著氫、氧渦輪的做功能力,其變化量可同時(shí)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)混合比和推力產(chǎn)生影響。
不同的影響因素對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響程度有所不同,如發(fā)動(dòng)機(jī)性能對(duì)某一因素的敏感度較大,則需要在零組件生產(chǎn)加工過程中嚴(yán)控質(zhì)量,加強(qiáng)敏感因素的質(zhì)量控制,或進(jìn)行地面組件試驗(yàn),摸清組件特性,以降低組件特性的不確定性對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)整體性能的影響程度。本文通過敏感性分析還給出了發(fā)動(dòng)機(jī)主要調(diào)節(jié)元件與發(fā)動(dòng)機(jī)性能的定量關(guān)系,可用于發(fā)動(dòng)機(jī)二次調(diào)整和分析,對(duì)提高調(diào)整精度和分析效率有一定幫助。
本文的敏感性分析是在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)上得到的。在實(shí)際工程應(yīng)用中,由于選擇的基準(zhǔn)點(diǎn)、循環(huán)方式和推進(jìn)劑類別有所差異,可能會(huì)使得發(fā)動(dòng)機(jī)推力和混合比對(duì)各影響因素的敏感程度有所不同,但該方法仍具有一定的參考性,稍作調(diào)整,可用于相應(yīng)的計(jì)算分析。
[1]高允彥.正交及回歸試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 [M].北京:冶金工業(yè)出版社,1988.
[2]李松,陳釩.剛構(gòu)橋基于敏感性原理的參數(shù)敏感度分析[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(城市科學(xué)版),2008,25(4):123-125.
[3]TANAKA H.A comparative study of GA and orthogonal experimental design [C]//Proceedings of 1997 IEEE International Conference on Evolutionary Computation.Indianapolis,USA:ICEC,1997:143-6.
[4]ABUD-ARCHILA M,VAZQUEZ-MANDUJANO D G..Optimization ofosmotic dehydration ofyam bean(pachyrhizus erosus)using an orthogonal experimental design [J].Journal of Food Engineering,2008,84(3):413-19.
[5]李二兵,譚躍虎.水泥土擋墻整體穩(wěn)定的敏感性分析[J].巖土力學(xué),2006,27(增刊):1137-1140.
[6]顏慶津.數(shù)值分析[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2001.