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        用于提升商用渦輪風扇發動機能量、有效能及可持續性的先進優化技術

        《Aerospace Science and Technology》:Advanced Optimization for Enhancing Energy, Exergy, and Sustainability in Commercial Turbofan Engine

        【字體: 時間:2026年02月28日 來源:Aerospace Science and Technology 5.8

        編輯推薦:

          針對全球碳減排需求,本研究提出基于嵌套優化的商用渦扇發動機全包線飛行任務性能優化方法,通過設計參數與可調變量的聯合優化,結合能量、熵效率和污染物排放分析,建立組件級熱力學模型。仿真顯示優化后發動機全任務燃料消耗減少239.22kg,污染物排放降低3.3%。

          
        陳浩穎|劉偉|陳思靜|崔和強|張海波
        中國江蘇省南京市航空航天大學航空航天動力系統重點實驗室,南京210016。

        摘要

        在全球碳排放法規日益嚴格的背景下,提高商用航空發動機的經濟性能并減少污染物和碳排放已成為航空領域的研究重點。為此,本文提出了一種基于嵌套發動機性能優化的全包線飛行任務性能優化方法,適用于商用渦扇發動機。該方法從發動機性能、能量、熵效率和經濟可持續性的角度,研究了發動機設計和可調參數對設計點及全包線飛行任務性能的影響。首先,根據空氣熱力學原理對高涵道比渦扇發動機進行了設計點性能計算;隨后開發了一個具有污染物排放預測功能的組件級空氣熱力學仿真模型,并納入了低壓渦輪流動特性的調整。最后,通過分析發動機效率、能量和熵效率,驗證了所提出方法的有效性。以典型的1905公里雙引擎民用飛機飛行任務為例,優化后的發動機在整個飛行過程中減少了239.22公斤的燃油消耗,并降低了約3.3%的污染物排放。該方法符合航空行業向低排放和低污染發展的趨勢,具有適用于其他類型航空發動機設計的潛力。

        引言

        在全球能源轉型以及人們對減少碳基燃料排放需求的背景下,航空業面臨著控制運營成本和滿足環境合規標準的日益增長的壓力[[1], [2], [3]]。特別是商用渦扇發動機,需要實現更高的經濟效率和更低的排放,以提升整體能源利用效率。目前,航空業約占全球二氧化碳排放總量的2%;若考慮氮氧化物(NO?)和顆粒物(PM)等其他溫室氣體,其貢獻比例上升至3% [4,5]。2022年,全球民用航空碳排放量已超過7億噸,如果不加以干預,到2050年這一數字可能激增至26億噸,占1.5°C溫控目標下全球碳排放總量的5% [[6], [7], [8]]。航空發動機在燃燒過程中不僅會排放碳化合物,還會產生破壞臭氧層并加劇溫室效應的NO?污染物 [9,10]。從倫敦到紐約的單程飛行所產生的人均排放量相當于駕駛汽車數月的排放量。同時,全球航空運輸需求以每年3%至5%的速度增長,其中長途飛行(>1500公里)占全球航空燃料消耗量的約70% [11,12]?土髁看蟮膰H機場每年的碳排放量可與多個發電廠的排放量相當。作為航空燃料消耗的唯一來源,商用發動機是民用航空碳排放的主要貢獻者 [[13], [14], [15]]。盡管渦扇發動機的污染物排放目前難以完全避免,但通過提升其空氣熱力學性能可以顯著降低排放。鑒于國際減排承諾,提高商用發動機的能源效率和環境性能已成為并將繼續成為航空技術進步的關鍵方向 [16]。
        近年來,全球開展了大量研究以提升商用航空發動機的經濟性能、能源效率和排放特性。提出了多種策略來提高高涵道比渦扇發動機的燃油效率并減少排放。Aygun研究了在不同 bleed air 比率(1%至6%)下,發動機在恒定轉速和恒定推力條件下的性能變化 [17],結果表明保持恒定推力會略微降低燃油效率,而較高的 bleed air 比率會導致燃燒室熵效率下降,從而影響發動機性能。Akdeniz 使用煤油和氫氣作為燃料,分析了PW4056高涵道比渦扇發動機的能量、熵效率和可持續性指標 [18],發現煤油的能源效率雖比氫氣高6.04%,但污染物排放量也顯著增加。Sasi 評估了改裝為使用氨燃料的Airbus A350-1000型飛機的性能 [19],結果顯示對于430 kN推力級別的發動機,起飛時需要2.1 MW的熱能來調節氨燃料,這突顯了燃料調節對未來氨燃料渦扇發動機的設計挑戰。Turan 研究了渦扇發動機在巡航條件下的能源利用效率和污染物排放 [20],開發了循環分析方程和NOx排放預測方法,發現9公里高度時發動機燃油消耗率為19.65 g/kN·s,NOx排放指數為16.66 g/kg;而在11公里高度時,燃油消耗率略微上升至19.68 g/kN·s,NOx排放指數降至13.93 g/kg。這些研究強調了分析高涵道比渦扇發動機能源效率和污染物排放的重要性。然而,現有研究大多關注當前發動機配置,未提出優化策略以提升性能和減少排放。
        為了提高發動機性能和減少飛行過程中的污染物排放,通常采用兩種方法來優化渦扇發動機。一種方法是從設計點開始優化發動機設計循環參數,以提升設計點性能。Jiang等人采用這種方法顯著提升了渦扇發動機在設計點的整體性能 [21],但在非設計點的性能提升并不明顯,因為非設計點可控變量的調整策略仍遵循原有方法,導致某些非設計點的性能提升有限。另一種方法是在非設計點飛行條件下調整發動機可控變量的控制策略,以提升性能和減少污染物排放。Zheng等人使用FSQP算法調整了燃油流量和噴嘴喉部面積,使噴嘴的污染物排放系數降低了5%,CO排放減少了5%,NOx排放減少了6.5%以上 [22],但該研究主要關注非設計點的性能提升,未優化設計點參數,F有發動機性能優化研究表明,如果不同時優化設計點和非設計點的性能,發動機的潛力無法得到充分發揮。因此,需要一種綜合考慮設計點和非設計點性能優化的綜合方法。
        除了發動機推力和燃油消耗率外,能源利用效率也是提升發動機經濟性能的關鍵因素。為了評估發動機在設計和飛行操作過程中的能源利用效率,現有研究大多采用能量和熵分析方法。Korba等人對CFM56-3系列高涵道比渦扇發動機進行了能量、熵、環境和經濟分析 [23],結果顯示其能源效率為35.37%,能量損失率為64.63%,環境影響因子和生態影響因子分別為2.001和3.001。這些結果為評估發動機能源效率提供了重要參考。Balli等人對不同型號的高涵道比渦扇發動機在不同飛行任務階段的能量和熵進行了分析 [24],表明能量和熵分析是提升整體發動機性能和指導節能減排工作的關鍵工具。然而,現有發動機分析文獻中很少將發動機能源效率和能量損失作為優化目標。這導致了顯著的能源利用損失,阻礙了發動機性能的進一步提升和能源消耗的增加。
        總之,優化高涵道比渦扇發動機的設計參數并根據飛行任務要求調整控制策略對于提升商用飛機的飛行性能至關重要 [[25], [26], [27], [28], [29]]。為此,本文提出了一種新的嵌套優化設計方法,該方法全面分析了設計參數和調整策略優化對飛行任務中發動機性能的影響,從能量、熵和污染物排放的角度進行了研究。論文基于空氣熱力學原理建立了設計點和非設計點性能的組件級數學模型,并深入探討了飛行條件和發動機運行狀態如何通過能量、熵和排放指標影響性能效率、經濟可行性和環境影響。此外,提出了一種嵌套優化框架,通過同時優化設計參數和調整策略有效提升了商用渦扇發動機的任務段性能。本研究的優勢在于開發了一種通用的發動機性能優化方法,可擴展應用于其他類型的航空發動機。

        高涵道比分離排氣渦扇發動機組件級性能的數學建模

        高涵道比分離排氣渦扇發動機和渦槳發動機具有高推進效率、低燃油消耗和低排放的特點,使其成為現代商用飛機的主要推進系統 [30,31]。但由于渦槳發動機無法支持高速飛行,因此在民用航空應用中適用性較低。綜合考慮巡航速度、燃油經濟性和噪音排放等因素,分離排氣渦扇發動機更為合適

        高涵道比渦扇發動機的能量和熵分析

        為了全面評估發動機在整個飛行任務中的推進效率和性能,必須對其進行能量和熵分析。能量分析有助于識別各組件的輸入輸出關系,從而提高燃油利用效率和經濟性能 [37,38];熵分析則揭示了能量損失和不可逆過程的來源,有助于準確評估

        商用渦扇發動機經濟性能和低排放的嵌套優化方法

        基于對能量、熵和污染物排放的初步分析,CFM56渦扇發動機的飛行性能仍有較大提升潛力。為此,本文提出了一種渦扇發動機的嵌套優化方法,旨在優化循環參數和控制變量。
        所提出的優化方法以全飛行包線內的總燃油消耗量為外層循環目標,通過調整

        仿真結果與分析

        為驗證所提出嵌套優化方法的可行性,以Airbus A320典型雙引擎飛行任務為例進行了全包線任務段數值仿真。主要任務段包括發動機預熱、滑出、水平加速、爬升加速、巡航、下降和滑入,總飛行時間約為110分鐘

        結論

        本研究建立了高涵道比分離排氣渦扇發動機在設計點和非設計條件下的空氣動力學和熱力學數學模型,包括對各個組件的詳細空氣熱力學分析。通過能量、熵和污染物排放分析,識別了不同任務階段下發動機各組件及整機的熵效率和排放變化

        CRediT作者貢獻聲明

        陳浩穎:撰寫初稿、驗證、軟件開發、資源獲取、方法論制定、資金申請、正式分析、數據整理、概念構思。 劉偉:驗證、軟件開發、調查、正式分析、概念構思。 陳思靜:方法論制定、正式分析、數據整理。 崔和強:驗證、方法論制定、正式分析。 張海波:監督、概念構思。
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