Разработка методики стохастического исследования перспективных силовых установок гиперзвуковых летательных аппаратов

• Автор: Лавренов, Евгений Валентинович
• Шифр специальности: 05.07.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 109 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
1. Введение
1.1. Системный подход при исследовании СУ ГЛА
1.2. Необходимость проведения стохастического исследования параметров ЛА
и его СУ
1.3. Обзор основных проектов создания ГЛА и выбор расчетной схемы и облика
исследуемого ЛА и его СУ
2. Разработка методики стохастической оценки параметров ГЛА
2.1. Сравнительный анализ различных методов статистической оценки
критериев сложной системы в применении к ГЛА
2.2. Методика статистической оценки критериев сложной системы методом
Монте-Карло
2.3. Методика статистической оценки критериев сложной системы дельта
методом
3. Объект исследования и его математические модели, использованные при
проведении расчетов
3.1. Определение характеристик силовой установки с ГТД и ПВРД
3.1.1. Методика расчета основных параметров ПВРД
3.1.2. Методика расчета характеристик ВРД
3.2. Аэродинамические характеристики и динамика полета ГТІС
4. Стохастическое исследование ГТІС различными методами и их сравнение
5. Основные результаты и выводы
6. Список использованных источников

1. Введение.
1.1. Системный подход при исследовании СУ ГЛА.
Анализ характеристик и силовой установки (СУ) для летательного аппарата (ЛА) и в частности гиперзвукового летательного аппарата (ГЛА), воздушнокосмического самолета (ВКС) подробно проводимых в ЦИАМ, ВВИА им. Н. Е. Жуковского и МАИ [1...27] показывает, что к двигателю предъявляются крайне противоречивые требования. То есть можно говорить о компромиссном двигателе, не являющемся хорошим с точки зрения этих требований, но и не выходящем за предельно допустимый уровень каждого из них. Жесткость и противоречивость этих требований обуславливает необходимость определения этого компромисса с высокой точностью. Необходим очень подробный анализ всех возможных вариантов и очень точный их расчет, так как даже незначительные ошибки могут привести к выходу из очень малой области компромиссов. Определение этой области компромиссов возможно лишь методами системного проектирования авиационных двигателей, при которых двигатель, являющийся элементом С'У, рассматривается в системе всего летательного аппарата, предназначенного для выполнения определенных задач при соблюдении предъявляемых к нему эксплуатационных требований и ограничений.

1.2. Необходимость проведения стохастического исследования параметров Л А
и его СУ.
Основные концепции методология системного проектирования применялись для решения задач выбора основных параметров силовой установки ГЛА во всех указанных выше исследованиях. Однако анализ СУ в ГЛА должен проводиться с учетом факторов, которым, как правило, не уделялось должного внимания. Это связано с тем обстоятельством, что большая часть, используемых для расчетов исходных данных имеют достаточно большую степень неопределенности.
Создание ГЛА и в частности ГПС (гиперзвукового пассажирского самолета) потребует решения ряда сложных проблем, наиболее важными из которых являются [5]:

- разработка эффективной в весовом отношении конструкции планера и силовой установки, способной противостоять аэродинамическому нагреву,
- создание комбинированной силовой установки с воздушно-реактивным двигателем (ВРД), эффективно работающей в широком диапазоне скоростей,
- решение проблем звукового удара в полете, обеспечение по шуму при взлете и посадке, снижение воздействия на озоновый слой атмосферы,
- обеспечение приемлемых экономических показателей самолета.
Наличие такого рода проблем, решение которых невозможно без применения новейших технологий, характеризуется большой степенью неопределенности в параметрах различных узлов и подсистем ЛА, приводит к тому, что возникает существенный разброс в характеристиках самого ЛА. Возникает риск, что данный ЛА не будет удовлетворять требуемым летно-техническим характеристикам (ЛТХ). Поэтому крайне важным этапом работы становится проведение статистического анализа характеристик ГЛА. В особенности это становится актуальным для воздушнокосмических самолетов (ВКС) и авиационно-космических систем (АКС), где относительно небольшая величина - масса полезной нагрузки является разносило больших величин, таких как взлетный вес, масса топлива, сухой вес ЛА.
В настоящее время задачи определения основных параметров и оптимизации перспективных ЛА, в том числе и ГЛА, и его СУ решается в основном расчетным путем. Причем, расчеты ведутся, как правило, в детерминированной постановке задачи, когда параметры ЛА и его СУ, являющиеся исходными данными для расчета и характеризующие в первую очередь прогноз уровня технологии производства, свойств перспективных материалов, технических характеристик сложных систем, считаются определенными. Но эти параметры (например, аэродинамическое качество, весовые характеристики ЛА и параметры рабочего процесса СУ) имеют достаточно большую степень неопределенности, что в конечном итоге может привести к ошибкам при расчете характеристик той или иной системы [26].
Исследованиями, в которых учитывался стохастический характер исходных данных и получаемых характеристик системы, в том числе и при ее оптимизации в нашей стране занимались известные ученые: Денисов В.E., Исаев В.К., Рябов А.М., Шкадов Л.М. (ЦАГИ) [28], для ракеты с ЖРД данное направление развивали Ковнер Д.С., Агульник А.Б., Мозжорина Т.Ю., Гнесин Е.М (МАИ) [6, 8, 30], вопросы многомерной оптимизации с использованием статистических методов подробно

2т точка:у2т.1 = <Р(тл, та,
2т-1 точка:у2т = <р( тхь тх2
Шаг по каждому аргументу задается: Дх, = 0.01 тХ1.
4) Вычисляются первые и вторые частные производные по каждому аргументу в точке:у = <р (тхи та
5) По формулам (2.3.1) ... (2.3.8) в зависимости от принятой модели вычисляются значения математического ожидания и дисперсии функции случайных аргументов ту и Бу.
6) В случае наличия зависимых аргументов и использования формулы (2.3.7) появляется необходимость вычисления вторых смешанных производных по зависимым аргументам:
7) Вычисляются третьи и четвертые центральные моменты для распределения критериальных функций:
Формулы (2.3.9) и (2.3.10) получены для случая независимых аргументов и функции у = <р ( Х, Хг, х„ хт) вблизи точки математических ожиданий аргументов.

У2г- ~ уи 2Лх*
а также коэффициенты влияния по каждому аргументу.
где ук =<р(хи хг,х,- + Лх„ X/ + Лху,

мз(у)=Т,Мх‘)
(2.3.9)
т i ]
Му) = +б
(2.3.10)