Автореферат (Прогнозирование результатов повторных испытаний ЖРД на основе расчетно-экспериментальной математической модели), страница 2

Свойства РЭМ, обеспечивающие повышение точности прогнозированиярезультатов повторных огневых испытаний и расширение диапазонов адекватного8прогнозирования за счет уточнения характеристик агрегатов двигателя, полученныхпри автономных испытаниях, с помощью телеметрической информации огневогоиспытания, предшествующего прогнозируемому.3.

Преимущества предлагаемых методов, основанные на свойствах РЭМотражать индивидуальные нелинейные характеристики двигателя, влияние которыхстановится значимым при расширении диапазонов режимов и условий на входе вдвигатель.4.Результатырасчетныхиэкспериментальныхисследований,подтверждающие эффективность предлагаемых методов.Достоверность результатов исследованияобеспечена совпадением результатов расчетных прогнозов с даннымистендовых и летных испытаний ЖРД РД181, РД191 и РД180 с точностью,достаточной для решения практических задач сопровождения доводки, контрольнотехнологических испытаний и эксплуатации двигателя.Апробация результатовОсновные положения диссертации докладывались и обсуждались на 65-мМеждународном Конгрессе Астронавтики (IAC) в Торонто, 29 сентября – 03октября 2014 г. : IAC-14, C4, Р, 29, х21461 Каменский С.С., Мартиросов Д.С.,Скибин С.А., Судаков В.С.

Система функциональной диагностики ЖРД.Реализация результатов работыМетодика, созданная на основе разработанных методов прогнозирования,применяется штатно при проведении повторных огневых испытаний ЖРД РД191 вАО «НПО Энергомаш им. академика В.П. Глушко», а также при анализе КТИ и ЛИдвигателей РД 180.9Личное участиеЛичное участие автора заключается в- определении и подтверждении экспериментальными данными свойств РЭМ,обеспечивающие повышение точности прогнозирования результатов повторныхогневых испытаний и расширение диапазонов адекватного прогнозирования,- разработке методов и алгоритмов прогнозирования результатов повторныхиспытаний ЖРД на основе РЭМ, отличающихся от существующих повышеннойточностью, которая подтверждается в широких диапазонах изменений режимовработы и внешних условий,- проведении анализа представительной выборки экспериментальных данных,подтверждающих эффективность разработанных методов и алгоритмов.ПубликацииПо теме диссертации автором опубликовано 4 научных работы в изданиях,входящих в список ВАК, из них 1 без соавторов.Структура и объем диссертацииДиссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, спискасокращений и условных обозначений и списка литературы.

Она содержит 123страницы основного текста, 97 рисунков, 26 таблиц и список литературы,включающий 57 наименований.10СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо введении обосновывается актуальность работы, излагаются цели и задачидиссертационной работы.ПервыйобеспечивающейразделпосвященповышениевыборудостоверностиматематическоймоделипрогнозированияЖРД,результатовповторных испытаний двигателя, в иерархии, отражающей виды и назначенияматематических моделей стационарных рабочих процессов ЖРД, табл.1.Таблица 1 - Иерархия математических моделей стационарных рабочихпроцессов ЖРДЭтап отработки ЖРДНачальный уровень создание блоков, изкоторых поагрегативному принципубудут построеныпоследующие моделиПервый уровень –проектирование,подготовка кизготовлению двигателейВторой уровень(начало идентификации) планированиеэкспериментальнойотработки конкретногоэкземпляра двигателяТретий уровень(продолжениеидентификации) проведение огневыхиспытанийи их анализВид моделиНазначение моделиУравнения, описывающие Моделирование процессовосновные рабочие процессыв отдельных агрегатахМатематическая модельтипа двигателя,объединяющая моделиагрегатов в соответствии свыбранной ПГСМатематическая модельконкретного экземплярадвигателя: коррекцияматематической моделидвигателя по результатамавтономных испытанийконкретных агрегатовВыбор оптимальнойсхемы ЖРД и расчетосновных параметров,энергетическая увязкапараметровПрогноз параметроврабочих процессовданного двигателя натребуемыхустановившихся режимахработы до началаиспытанийРЭМ - коррекцияматематической моделиконкретного экземплярадвигателя по результатамогневого испытанияАнализ результатовпроведенного огневогоиспытания, прогнозрезультатов повторногоиспытанияАнализ иерархии существующих моделей стационарных рабочих процессов иих информационной емкости на разных стадиях жизненного цикла ЖРД показал,11что для прогнозирования результатов повторных испытаний наибольший интереспредставляет РЭМ, в которой заложена информация, накопленная, начиная состадиипроектированиядвигателядоегоогневогоиспытания.Главнойособенностью РЭМ является то, что в ней характеристики агрегатов конкретногоэкземпляра двигателя, полученные при автономных испытаниях, скорректированыпо результатам огневого испытания, предшествующего прогнозируемому.Рассмотрены основные положения метода коррекции модели, результатомкоторого является мультипликативное введение корректирующих коэффициентов вуравнениянапорных,мощностныхтурбонасосных агрегатов,характеристикосновныхибустерныха также в коэффициенты сопротивления трактовохлаждения камер, магистралей питания турбин бустерных агрегатов.ПолученныерезультатыпозволяютопределитьРЭМкакрасчетно-экспериментальный «портрет» конкретного экземпляра двигателя, отражающий нетолько описание рабочих процессов в двигателе конкретной сборки, но иособенности его функционирования в процессе огневых испытаний.Во втором разделе представлен разработанный метод прогнозированиярезультатов повторных испытаний ЖРД на основе РЭМ.Метод разработан с целью обеспечения безопасности проведения повторныхогневых испытаний за счет снижения вероятности возникновения аварийныхситуаций, т.е.

устранения ошибок в назначении допустимых значений параметроврабочих процессов на планируемых испытаниях.Областью применения предлагаемого метода являются не только повторныестендовые, но и летные испытания, включая испытания, проводимые со сменоймарки топлива.ПовышениеиспользованиявдостоверностиРЭМпрогнозированияхарактеристикскорректированных по результатамконкретногодостигаетсяэкземпляразасчетдвигателя,огневого испытания, предшествующегопланируемому. Именно эта особенность РЭМ позволяет отразить индивидуальныенелинейные характеристики модели, проявляющиеся во взаимосвязях параметров,описываемых математической моделью, при расширении диапазонов изменения12режимов и условий на входе в двигатель и, следовательно, обеспечиваетнеобходимую точность расчетного прогнозирования.Все эти свойства РЭМ выявлены и подтверждены данными огневыхиспытаний.Например, на рисунке 1 приводятся сравнение невязок Δ (в процентах) данныхтелеметрииосновныхпараметроврабочихпроцессовдвигателяРД191,зафиксированных во время его работы в составе РН «Ангара» и расчетных данных,полученных по РЭМ и математической модели ЖРД, уточненной толькохарактеристиками автономных испытаний агрегатов (модель 2-го уровня).Используемые на рисунке 1 сокращения обозначают следующие параметры :КПВ – обороты вала турбонасосного агрегата, КБО – обороты вала бустерногонасоса окислителя, КБГ – обороты вала бустерного насоса горючего, ДГПН-2 –давление после второй ступени насоса горючего, ДГПН-1 – давление после первойступени насоса горючего, ДГПД – давление после дросселя горючего, ДГПР –давление после регулятора расхода горючего, ТГДК – температура горючего навходе в смесительную головку камеры, ДГДК – давление горючего на входе всмесительную головку камеры.ΔRΔKmΔКПВΔКБОΔКБГΔДГПН-2ΔДГПН-1ΔДГПДΔДГПРΔТГДКΔДГДК0123456789101112%Рисунок 1 - Сравнение невязок Δ (в процентах) измеренных при работедвигателя РД191 в составе РН «Ангара» и расчетных значений параметров нарежиме R=1,00,=2,78 по РЭМ (■) и по математической модели 2-го уровня (□).13Расчеты, рисунок 1, производились для полетных значений условий на входе вдвигатель, отличных от условий КТИ двигателя, по которому сформирована РЭМ.Тем не менее, расчетные значения по РЭМ наиболее близки к измеренным в полетепо сравнению с данными модели 2-го уровня и находятся в пределах от 0,5% до4,5%.Этот пример, наряду со многими другими, приведенными в работе,иллюстрирует свойство РЭМ рассчитывать параметры рабочих процессов с большейточностью, чем по другим математическим моделям при расширении диапазоновизменения условий на входе.Для оценки точности результатов и диапазона адекватности разработанногометода прогнозирования повторных испытаний на основе РЭМ использованырезультаты циклов повторных стендовых испытаний двигателей РД181, РД191 ирезультатов работы двигателя РД180 в составе 25-и РН «Атлас-V».

Каждый циклповторных испытаний представляет собой совокупность экспериментальныхданных, полученных во всем диапазоне условий эксплуатации данного двигателя.Отметим, что в случае двигателяРД180 прогнозирование проводилось сучетом смены марки горючего при работе в составе РН.В работе проведено сравнение получаемых прогнозируемых и реализованныхзначений параметров в условиях циклов повторных испытаний и подтвержденопреимущество предлагаемого метода по точности расчетных оценок и реализуемомудиапазону достоверного прогнозирования.С точки зрения обеспечения безопасности повторных испытаний можносчитать наиболее важным надежное прогнозирование таких параметров, как- параметры, определяющие экстремальные условия испытаний,- основные контролируемые параметры при всевозможных сочетанияхрежимов работы и условий на входе в двигатель.Исходя из этого, для анализа точности прогнозирования и сравненияэкспериментальных и прогнозных значений были выбраны следующие параметры:температура газа за турбиной (КТГ), обороты валов основных и бустерных насосов(КПВ, КБГ, КБО) а также R и.14Оценкиточностирезультатовметодапрогнозирования,полученныесравнением экспериментальных данных и ожидаемых значений, определенныхметодом прогнозирования на основе РЭМ, приведены в таблице 2.Таблица 2 - Диапазон отклонений (в %) прогнозируемых значений основныхконтролируемых параметров от их экспериментальных значений, полученных вцикле повторных испытанийдиапазонотклоненийΔКТГΔКПВΔКБГΔКБОДвигатель РД 181-0,86-0,81-1,32-1,531,260,320,282,60Двигатель РД 191-2,50-0,82-0,29-2,393,051,342,745,28Двигатель РД 180(25 полетов РН «Атлас-V»)-2,68-1,16-3,12-2,643,921,812,721,26отдоотдоотдоΔRΔ-1,270,48-1,240,83-0,642,50-1,800,52-0,182,22-3,101,81Показано, что предложенный метод прогнозирования повторных испытанийна основе РЭМ адекватен практически во всем диапазоне условий эксплуатациидвигателей РД181 и РД191, а также практически во всем диапазоне эксплуатациидвигателя РД180 в составе РН «Атлас-V» с точностью, достаточной длябольшинства задач, решаемых при доводке и эксплуатации двигателя.ВтретьемпрогнозированияразделепредставленрезультатовповторныхразработанныйиспытанийметодЖРД,оперативногоиспользующийрезультаты расчетов, выполненных по РЭМ в широком диапазоне условий работыдвигателей.Очевидно, что прямое применение РЭМ для оперативных расчетов –достаточносложнаяитрудоемкаяпроцедура,требующаясопровожденияспециалистами высокой квалификации.С другой стороны, при экспериментальной доводке двигателя для решенияряда инженерных задач необходим метод, позволяющий оперативно и без15привлечениясложныхвычислительныхсредствосуществлятьадекватноепрогнозирование.Для решения этой задачи разработан метод оперативного прогнозирования вцикле повторных испытаний ЖРД, основнаяидея которого заключается ваппроксимации расчетов по РЭМ полиномами специального вида по методунаименьших квадратов.В данном разделе показано, что задача аппроксимации однозначно решаетсяописанием параметров рабочих процессов ЖРД, выполненного по схеме сдожиганием генераторного газа, как функций шести параметров – уровня тяги R,соотношения компонентов топлива, температур и давлений компонентовтоплива на входе в двигательок вхг вхок вх(1)г вх– прогнозируемый параметр.Такой вывод сделан на основе анализа структуры функциональных связейпараметров рабочихподтвержденспроцессов,необходимойописываемыхточностьюматематическоймоделью,экспериментальнымииданными,полученными в цикле повторных огневых испытаний ЖРД РД181, РД191.