高精度的航空发动机数字模型依赖于高匹配度的部件特性数据。针对传统下赶法修正结果不唯一、曲面不光滑等问题，提出了一种基于下赶法的改进部件特性修正方法。该方法首先通过缩放基准点进行初步放缩修正，确保设计点的高精度及工况的覆盖性；随后，采用粒子群算法优化由发动机目标参数构建的适应度函数，以获取不同工况下的最优部件修正系数。在部件特性图上补充对应工况特性线，并基于修正系数对扩充与原始特性线进行缩放，最终得到全工况匹配且曲面连续光滑的特性数据。以某型双轴混排发动机为研究对象，开展了所提方法与传统下赶法的对比仿真验证。结果表明，改进方法修正后的发动机目标参数仿真相对误差均小于1%，整体精度优于传统下赶法，并且有效消除了修正结果的不光滑现象。
High-precision aeroengine digital models require well-matched component characteristics data. An improved component characteristics modification method is proposed to address the non-unique results and non-smooth surfaces from the traditional high-to-low method. Preliminary scaling modification is carried out through reference points to ensure high accuracy at design point and broad coverage across all operation points. Fitness function constructed from target parameters is optimized by using particle swarm optimization algorithm to determine component correction coefficients for all operation points. Component characteristic maps are expanded by adding characteristic lines corresponding to these conditions. Both the expanded and original lines are scaled using the obtained coefficients, resulting in a fully-matched and smooth characteristic surface. A comparative simulation between the improved method and traditional method was conducted on a two-spool mixed-flow engine. The simulation results demonstrate that all the relative errors of the target parameters corrected by the improved method are less than 1%, outperforming the tradition method in overall accuracy while successfully avoiding non-smooth correction results.
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CJA