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| 稿件标题： | 在翼航空发动机性能数字孪生建模方法 |
| 稿件作者： | 李春华1,宁顺刚2，杨彩琼3，孙见忠1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.06.029 |
| 科学编辑： | 徐永能 博士（南京理工大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 性能数字孪生；在翼发动机；GasTurb；特性图缩放；QAR数据 |
| 文章摘要： | 由于在翼发动机的运行环境和使用条件多变，发动机多运行在非设计状态，基于试车数据的稳态性能模型难以反映发动机运行的真实状况，鉴于此，提出了基于发动机在翼状态数据的性能模型修正方法，通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配，借助GasTurb软件构建了某型CFM567B发动机在翼性能数字孪生模型，模型全工况多参数预测误差小于2.67%，验证了该方法的有效性和实用性。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(52072176) |
| 引用本文格式： | 李春华,宁顺刚，杨彩琼，等.在翼航空发动机性能数字孪生建模方法［J］.兵器装备工程学报，2023，44(6)：204-212. LI Chunhua, NING Shungang, YANG Caiqiong, et al.Digital twin modeling method for onwing aeroengine performance［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(6)：204-212. |
| 刊期名称： | 2023年06期 |
| 出版时间： | 2023年6月 |
| 上线时间： | 2023年6月28日 |
| 浏览次数： | 1691 |
| 下载次数： | 47 |
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