【作者】

张俊峰; 李祥成; 杨本聪; 陈韬

【单位】

天津大学;

【摘要】

随着法规要求的增加和发动机功能的不断升级，依赖大量实验的用于发动机设计与开发的模型建立及参数标定过程在开发成本和时间周期上都受到了很大的挑战。开发一套利用少量实验点即可快速完成虚拟模型整个开发过程的体系，对于加快发动机整体设计、结构优化周期、降低开发成本方面有重要的推动作用。发动机模型体系复杂，关键参数多且对整体结果输出会产生耦合性的影响。为此，本文建立了一种高精度发动机模型参数的智能分层辨识方法，辅助快速完成虚拟开发过程。针对发动机系统模型中各子模型特性及其参数辨识方法的共性与差异，以子模型分类为基础，建立对应的参数辨识方法。针对不同子系统输出的关键目标参数，采用贝叶斯优化方法逐步对主要影响参数进行修正，进而建立高精度发动机模型。结果表明：在原2668个实验工况点中，利用空间填充法随机抽取168个工况点就可以保证90%以上工况点的发动机系统模型的关键输出结果精度高于90%，实现了用尽可能少的点快速完成高精度虚拟模型的全周期开发。

【关键词】

虚拟开发;智能分层辨识;模型特征分类;贝叶斯优化算法

【论文集名称】

高强化材料与结构技术

【会议名称】

设计与智能制造2022学术年会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-27

【会议地点】

长沙

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