可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法

1.本发明涉及可持续航空燃料涡扇发动机技术领域，尤其是涉及一种可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法。


背景技术：

2.航空发动机是结构组成、关键技术、性能要求、制造工艺、试验维护、项目管理、工作环境等方面都具有复杂特征的典型复杂产品，它的设计和制造涉及多学科和大量信息，集中了工业设计、制造和信息行业中的高精尖技术，研发周期很长。传统的航空发动机研制模式已经无法满足日益增长的发动机高质量、高性能、低成本的需求，以新信息技术驱动的数字化、智能化研制模式是未来的发展趋势。航空涡扇发动机的设计结构、制造工艺和性能指标要求都很高，是民航和军机的主流航空动力。航空涡扇发动机的虚拟设计和智能制造技术的发展至关重要。
3.根据全生命周期碳排放的计算，可持续航空燃料(saf)可以有效减少二氧化碳排放达80％。航空涡扇发动机目前燃用100％saf，在供油和燃烧系统面临一些挑战，例如没有芳香化合物的saf会造成航空发动机供油系统密封圈的收缩，从而造成严重漏油的现象，因而，现阶段saf必须与传统的航空燃油混合使用，而且混合比例应不高于50％，目前saf的使用混合比例普遍为10％左右，因而为了提高saf的使用混合比例，必须要解决供油系统针对saf的密封问题。再如针对不同的粘度和密度的saf，其雾化品质不同，燃烧系统的原有燃烧室无法完全适应saf，可能出现雾化性能不匹配、燃烧不稳定等现象，需要对燃烧室相关参数进行优化。
4.然而，供油和燃烧系统在saf的适应性设计、制造和性能改善等方面遇到了诸多新的挑战。在一方面，供油和燃烧系统的改善因引入多个新部件，如供油密封结构、旋流雾化结构等，而变得非常复杂，这些部件的设计、制造与装配需同时满足航空发动机轻量化和高安全性的要求，系统结构装配后的传动与密封性能往往不尽如人意，相关制造和工艺过程急需合理规划，并进行数据实时地记录与反馈、制造工艺方案的迭代改善，尽可能地实现智能制造。在另一方面，新引入了多个不确定的系统参数，如新密封结构、雾化结构的长度等尺寸，增加了多目标性能改善的难度。
5.目前对于该系统参数的多目标改善大多依赖反复试验，耗费大量时间和成本，且试验对参数的选值只能是间隔式的，选值数量有限，导致无法得到精确的改善值；或者建立发动机虚拟性能仿真模型，但因缺乏实时试验数据的反馈与修正，虚实数据没有得到融合分析，性能模型的准确性有待提高。因此，针对面向saf的涡扇发动机供油与燃烧系统的设计、制造和性能，探索快速有效的改善方法极具挑战。


技术实现要素：

6.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法，大幅度节约了可持续
航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化改善的时间和成本，优化改善效率高，准确性好。
7.根据本发明实施例的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法，基于数字孪生结构系统，所述数字孪生结构系统包括虚拟模型系统、物理实体、服务系统、孪生数据和交互连接；
8.其中，所述物理实体包括实际中的实体数据以及实际中的实体的加工制造和装配过程数据；
9.所述虚拟模型系统用于对所述物理实体进行虚拟仿真，所述虚拟模型系统和所述物理实体之间采用多种数字孪生技术，所述虚拟模型系统包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型四个层次的模型，所述几何模型用于描述所述实际中的实体中各零部件的形状、尺寸、加工制造和装配信息；所述物理模型用于所述实际中的实体的物理属性的模拟；所述行为模型用于接收所述实际中的实体实际实验反馈回来的数据，响应外界驱动和扰动作用，处理并调整所述虚拟模型系统；所述规则模型用于对所述实际中的实体的性能规律或规则进行建模仿真；
10.所述服务系统用于收集所述虚拟模型系统和所述物理实体的信息，并对信息进行融合分析；
11.所述孪生数据包括所述物理实体、所述虚拟模型系统和所述服务系统产生的数据，所述孪生数据在所述服务系统处理后又反馈到所述虚拟模型系统、所述物理实体、所述服务系统，推动所述数字孪生结构系统的运转，所述孪生数据随着实时数据的产生会不断地进行更新与改善；
12.所述交互连接包括多个不同的数据传输模块，用于将所述物理实体、所述虚拟模型系统、所述服务系统和所述孪生数据相互连接，以使所述物理实体、所述虚拟模型系统、所述服务系统和所述孪生数据的数据得以在各部分间交换传递；
13.所述可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法包括如下步骤：
14.s1:建立虚拟模型系统：对实体涡扇发动机以及实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧性能进行试验测量，获取多维数据，形成涡扇发动机的物理实体，然后对获取的多维数据进行分析并储存至所述服务系统，其中，所述实体涡扇发动机以可持续航空燃料或包含有可持续航空燃料的航空燃油作为燃料，所述实体涡扇发动机包括供油与燃烧系统；建立涡扇发动机仿真模型和可持续航空燃料燃烧仿真模型形成所述虚拟模型系统，所述服务系统将所述获取的多维数据输入所述虚拟模型系统中的仿真矫正模块；
15.s2：虚拟性能优化：运行所述虚拟模型系统，对所述虚拟模型系统的仿真行为、性能结果和所述获取的多维数据中的行为数据、性能数据进行融合分析，在所述虚拟模型系统中执行供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善，获得最优结构参数；根据最优结构参数，在物理模型中对供油与燃烧系统中的供油管路、雾化结构的结构参数进行改进，形成改善后的物理模型，利用所述改善后的物理模型对供油流动与雾化特性、转子系统动力学特性进行验证，确定最终的所述虚拟模型系统中供油与燃烧系统的结构参数；
16.s3：虚拟制造仿真：根据最终的所述虚拟模型系统中供油与燃烧系统的结构参数确定改善后的虚拟模型系统中供油与燃烧系统的零部件的形状、尺寸、装配关系和加工制造数据，获得改善后的几何模型，并在所述改善后的虚拟模型系统中添加材料与工艺属性；
17.s4：真实制造过程：根据所述改善后的虚拟模型系统提供的信息对供油与燃烧系
统中的零部件进行实际加工制造和装配，获得改善后的实体涡扇发动机，在此过程中，供油与燃烧系统中的零部件的实际形状、尺寸、装配关系、加工制造数据、材料和工艺数据反馈至所述服务系统，以优化所述改善后的虚拟模型系统；
18.s5：真实发动机试验：测试所述改善后的实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧系统性能，将采集到的行为数据、性能数据和环境数据反馈至所述服务系统，与优化后的虚拟模型系统生成的仿真数据进行融合分析，完善所述优化后的虚拟模型系统。
19.根据本发明实施例的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法，具有如下优点，第一，本发明建立在数字孪生结构系统的基础之上，虚拟模型系统和物理实体之间采用数字孪生技术，基于数字孪生结构系统和采用数字孪生技术建立的涡扇发动机的虚拟模型系统的准确性更高；第二，采用高准确性的涡扇发动机虚拟模型系统来仿真供油与燃烧系统结构参数的多目标改善过程，具有高效率、高可靠性和高准确性的优点，能得到精确的性能改善结果，节约大量时间和加工成本，模拟加工、制造和装配的过程，有助于改善工艺管理，提高加工和装配效率，降低废品率，在小批量制造中有利于实现零件全合格；第三，将涡扇发动机中的供油与燃烧系统的实际加工制造过程以及试验结果反馈至虚拟模型系统，以获得更加完善的虚拟模型系统，记录虚实交互融合分析的数据，有利于数据信息的传承，对发动机工程改善技术的发展有重要的促进作用。
20.在一些实施例中，所述虚拟模型系统和所述物理实体之间采用的数字孪生技术包括结构孪生、材料孪生、工艺孪生、行为孪生、性能孪生和环境孪生；
21.其中，结构孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统的结构、外形和装配关系数据的孪生；材料孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统中各零部件使用的材料的物理属性和动力学属性数据的孪生；工艺孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统的加工制造和装配的工艺数据的孪生；行为孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统对自身状态或外界环境做出的各种响应数据的孪生；性能孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统各项性能参数数据的孪生；环境孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统中内部环境和外部环境数据的孪生；
22.对应地，所述步骤s1中对实体涡扇发动机以及实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧性能进行试验测量，获取的多维数据包括结构数据、材料数据、工艺数据、行为数据、性能数据和环境数据。
23.在一些实施例中，所述几何模型在catia软件中建立，所述物理模型在fluent软件和abaqus软件中建立，所述行为模型和所述规则模型的一维整机模型在gt-power软件中建立，所述行为模型和所述规则模型的三维燃烧模型在converge软件中建立。
24.在一些实施例中，所述服务系统在labview数据采集与分析软件和access数据库中建立。
25.在一些实施例中，所述步骤s2中对所述虚拟模型系统的仿真行为、性能结果和所述获取的多维数据中的行为数据、性能数据进行融合分析，具体为，对所述虚拟模型系统的仿真结果中和所述获取的多维数据中的供油压力和流量数据、密封泄漏量数据、雾化性能数据、燃烧放热规律数据进行融合分析。
26.在一些实施例中，所述步骤s3中的在所述改善后的虚拟模型系统中添加材料与工艺属性，具体包括，在所述几何模型、所述物理模型以及所述行为模型和所述规则模型的一
维整机模型中添加材料属性。
27.在一些实施例中，所述工艺孪生为所述物理实体与所述虚拟模型系统的加工制造和装配的工艺数据的孪生，其中，所述加工制造和装配的工艺数据包括加工方式、加工公差、工艺基准和工艺成本模型。
28.在一些实施例中，所述步骤s2中的在所述虚拟模型系统中执行供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善，获得最优结构参数，具体包括如下步骤：
29.s201：选取供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径作为优化因子；
30.s202：应用拉丁超立方抽样法定义每个优化因子的水平范围和试验次数，以反应供油性能的密封度指标和反应雾化与燃烧品质的雾化系数、燃烧效率指标为响应，在所述虚拟模型系统中进行试验计算并获得试验结果，根据试验结果拟合响应面，然后对响应面拟合质量进行评价，若响应面的拟合精度较差，则增加所述试验次数，重复进行步骤s202，若响应面的拟合精度较好，则进行步骤s203；
31.s203：设定优化目标，应用遗传算法进行优化计算，得到供油与燃烧系统结构参数的优化结果，取整优化结果，然后对结构参数优化后的所述虚拟模型系统进行仿真，判断仿真结果是否满足性能要求，若是则结束迭代计算改善过程，获得最优结构参数，若否则循环进行步骤s202和s203。
32.在一些实施例中，所述步骤s202中的所述根据试验结果拟合响应面，具体为，根据试验结果采用普通最小二乘法拟合响应面，且拟合阶数为2阶。
33.在一些实施例中，所述步骤s203中的应用遗传算法进行优化计算具体包括如下步骤：
34.设定密封度最大、雾化系数最大、燃烧效率最大为改善目标，且每个改善目标的权重均相等，设定最大改善迭代次数为80-120次，判断收敛的条件是连续15～25个迭代都没有发生变化，每次的取样个体为30～50，突变率为8％-12％，通过单点交叉进行杂交，最优淘汰制进行选择，统一变异方式进行突变，最终可得到所述供油密封结构长度、所述供油管路总容积、所述燃油雾化结构长度、所述燃烧扩散区稀释孔的直径的优化值。
35.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
36.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
37.图1为本发明实施例的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法的流程框图。
38.图2为本发明实施例基于的数字孪生结构系统的结构框图。
39.图3为本发明中虚拟模型系统和物理实体之间采用的多种数字孪生技术的示意图。
40.图4为本发明实施例中在虚拟模型系统中执行供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善，获得最优结构参数的流程框图。
41.附图标记：
42.数字孪生结构系统1000
43.虚拟模型系统1物理实体2服务系统3孪生数据4
具体实施方式
44.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
45.下面结合图1至图4来描述本发明的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法。
46.根据本发明实施例的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法，基于数字孪生结构系统1000，如图2所示，数字孪生结构系统1000包括虚拟模型系统1、物理实体2、服务系统3、孪生数据4和交互连接。
47.其中，物理实体2包括实际中的实体数据以及实际中的实体的加工制造和装配过程数据；在本发明中，物理实体2指的是客观存在的涡扇发动机和供油与燃烧系统数据以及供油与燃烧系统的加工制造和装配过程数据，涡扇发动机包括直接或间接地布置在涡扇发动机上的多个不同传感器，传感器用于对涡扇发动机及供油与燃烧系统的运行状态和性能数据进行实时监测。
48.虚拟模型系统1用于对物理实体2进行虚拟仿真，虚拟模型系统1和物理实体2之间采用多种数字孪生技术，例如结构孪生、材料孪生、工艺孪生、行为孪生、性能孪生和环境孪生。虚拟模型系统1包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型四个层次的模型，几何模型用于描述实际中的实体中各零部件的形状、尺寸、加工制造和装配信息，几何模型可以在例如catia等建模软件中建立。物理模型用于实际中的实体的物理属性的模拟，例如，本发明中的物理模型用于供油流动与雾化特性、转子系统动力学特性的模拟，物理模型可以在例如fluent和abaqus等建模软件中建立。行为模型用于接收实际中的实体实际实验反馈回来的数据，响应外界驱动和扰动作用，处理并调整虚拟模型系统1，从而有利于使虚拟模型系统1中的计算更加准确可靠；规则模型用于对实际中的实体的性能规律或规则进行建模仿真，以使虚拟模型系统1具备快速、准确的迭代改善和预测功能。具体地，例如，行为模型和规则模型的一维整机模型可以在gt-power软件中建立，行为模型和规则模型的三维燃烧模型可以在converge软件中建立。
49.服务系统3用于收集虚拟模型系统1和物理实体2的信息，并对信息进行融合分析，以提供精准管控与可靠运维服务。例如，服务系统3会收集本发明中的供油与燃烧系统零部件的结构参数信息等等，例如密封结构、雾化增强结构等的信息，设计过程中的改善和更新情况也会在服务系统3中描述与记录。具体地，服务系统3可以在labview数据采集与分析软件和access数据库中建立。
50.孪生数据4包括物理实体2、虚拟模型系统1和服务系统3产生的数据，孪生数据4在服务系统3处理后又反馈到虚拟模型系统1、物理实体2、服务系统3，推动数字孪生结构系统1000的运转，孪生数据4随着实时数据的产生会不断地进行更新与改善。也就是说，孪生数据4是数字孪生结构系统1000运行的核心驱动。
51.交互连接包括多个不同的数据传输模块，用于将物理实体2、虚拟模型系统1、服务系统3和孪生数据4相互连接，以使物理实体2、虚拟模型系统1、服务系统3和孪生数据4的数据得以在各部分间交换传递，成为一个有机的整体。物理实体2、虚拟模型系统1、服务系统3和孪生数据4相互进行连接，实现孪生数据4的交互传输，保证各部分迭代改善方向的一致。
52.可以理解的是，本发明的优化方法建立在数字孪生结构系统1000的基础之上，虚拟模型系统1和物理实体2之间采用多种数字孪生技术，基于数字孪生结构系统1000和采用数字孪生技术对可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统进行优化，优化改善效率高，准确性高。
53.如图1所示，可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法包括如下步骤：
54.s1:建立虚拟模型系统1：对实体涡扇发动机以及实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧性能进行试验测量，获取多维数据，形成涡扇发动机的物理实体2，然后对获取的多维数据进行分析并储存至服务系统3，其中，实体涡扇发动机以可持续航空燃料或包含有可持续航空燃料的航空燃油作为燃料，实体涡扇发动机包括供油与燃烧系统；也就是说，本发明是为了适应以可持续航空燃料或包含有可持续航空燃料的航空燃油作为燃料，而对涡扇发动机的供油与燃烧系统进行改善优化的。建立涡扇发动机仿真模型和可持续航空燃料燃烧仿真模型形成虚拟模型系统1，服务系统3将获取的多维数据输入虚拟模型系统1中的仿真矫正模块，以提高虚拟模型系统1的准确性。
55.s2：虚拟性能优化：运行虚拟模型系统1，对虚拟模型系统1的仿真行为、性能结果和获取的多维数据中的行为数据、性能数据进行融合分析，以验证虚拟模型系统1孪生仿真的准确性。在虚拟模型系统1中执行供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善，获得最优结构参数。这里涡扇发动机中供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善采用试验设计多目标改善。其中，试验设计是一种结构性地系统研究自变量和因变量之间关系的研究方法。在虚拟模型系统1中采用试验设计方法能够对供油与燃烧系统重要结构参数进行快速、可靠地多目标改善，能得到精确的性能改善结果，节约大量加工与试验时间和成本。在虚拟模型系统1中进行试验设计多目标改善等模拟仿真具有高效率、高可靠性和高准确性的优点，同时储存了设计和工艺改善过程中的大量有效数据，对工程改善技术的发展有重要的促进作用。根据最优结构参数，在物理模型中对供油与燃烧系统中的供油管路、雾化结构的结构参数进行改进，形成改善后的物理模型，利用改善后的物理模型对供油流动与雾化特性、转子系统动力学特性进行验证，确定最终的虚拟模型系统1中供油与燃烧系统的结构参数；需要说明的是，步骤s2的后半部分为物理模型验证，主要是物理层面的，如供油、雾化、转子动力学的基础模型的验证，强调分系统模型的验证，而步骤s2的前半部分强调整个虚拟模型系统1。
56.s3：虚拟制造仿真：根据最终的虚拟模型系统1中供油与燃烧系统的结构参数确定改善后的虚拟模型系统1中供油与燃烧系统的零部件的形状、尺寸、装配关系和加工制造数据，获得改善后的几何模型，例如可以模拟加工、制造和装配的过程，来获得装配关系和加工制造数据，并在改善后的虚拟模型系统1中添加材料与工艺属性。其中，在虚拟模型系统1中添加材料与工艺属性，可以更加准确地指导供油与燃烧系统实物的加工制造过程。模拟加工、制造和装配的过程，有助于改善工艺管理，提高加工和装配效率，降低废品率，在小批量制造中有利于实现零件全合格。
57.s4：真实制造过程：根据改善后的虚拟模型系统1提供的信息对供油与燃烧系统中的零部件进行实际加工制造和装配，获得改善后的实体涡扇发动机，在此过程中，实体涡扇发动机的供油与燃烧系统中的零部件的实际形状、尺寸、装配关系、加工制造数据、材料和工艺数据反馈至服务系统3，以优化改善后的虚拟模型系统1。
58.s5：真实发动机试验：测试改善后的实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧系统性能，将采集到的行为数据、性能数据和环境数据反馈至服务系统3，与优化后的虚拟模型系统1生成的仿真数据进行融合分析，完善优化后的虚拟模型系统1。通过采用试验数据来反馈与修正虚拟模型系统1，可以提高虚拟模型系统1的准确性，有利于后续产品管理和进一步优化。
59.根据本发明实施例的可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法，具有如下优点，第一，本发明建立在数字孪生结构系统1000的基础之上，虚拟模型系统1和物理实体2之间采用数字孪生技术，基于数字孪生结构系统1000和采用数字孪生技术建立的涡扇发动机的虚拟模型系统1的准确性更高；第二，采用高准确性的涡扇发动机虚拟模型系统1来仿真供油与燃烧系统结构参数的多目标改善过程，具有高效率、高可靠性和高准确性的优点，能得到精确的性能改善结果，节约大量时间和加工成本，模拟加工、制造和装配的过程，有助于改善工艺管理，提高加工和装配效率，降低废品率，在小批量制造中有利于实现零件全合格；第三，将涡扇发动机中的供油与燃烧系统的实际加工制造过程以及试验结果反馈至虚拟模型系统1，以获得更加完善的虚拟模型系统1，记录虚实交互融合分析的数据，有利于数据信息的传承，对发动机工程改善技术的发展有重要的促进作用。
60.在一些实施例中，如图3所示，虚拟模型系统1和物理实体2之间采用的多种数字孪生技术包括结构孪生、材料孪生、工艺孪生、行为孪生、性能孪生和环境孪生；
61.其中，结构孪生为物理实体2与虚拟模型系统1的结构、外形和装配关系数据的孪生，具体地，虚拟模型系统1中的几何模型可以反映涡扇发动机中的零部件的结构和装配关系，几何模型可以被修改，并通过服务系统3传输给物理实体2，指导涡扇发动机的加工制造和装配，同时物理实体2的实时数据也会被反馈至服务系统3。
62.材料孪生为物理实体2与虚拟模型系统1中各零部件使用的材料的物理属性和动力学属性数据的孪生，具体地，实际经测试的供油与燃烧系统的材料信息反馈至服务系统3，用于数据融合分析，然后再传输给虚拟模型系统1，虚拟模型系统1中的材料信息可以指导供油与燃烧系统的加工制造。
63.工艺孪生为物理实体2与虚拟模型系统1的加工制造和装配的工艺数据的孪生，具体地，供油与燃烧系统的工艺数据通过服务系统3反馈给几何模型，并以此为依据修正几何模型中工艺信息，改善后的几何模型能够模拟供油与燃烧系统的实际制造的工艺过程，指导供油与燃烧系统的加工制造。
64.行为孪生为物理实体2与虚拟模型系统1对自身状态或外界环境做出的各种响应数据的孪生，具体地，在物理模型和行为模型中建立涡扇发动机动力、供油与燃烧行为的孪生镜像，描述涡扇发动机动力、供油与燃烧行为的数据来源于实际涡扇发动机中的传感器采集的各类数据，传感器采集到的各种行为信息可以反馈至行为模型，并在行为模型和规则模型中进行行为复现，虚拟模型系统1中动力和供油与燃烧行为的预测分析可以指导供油与燃烧系统设计方案的改善。
65.性能孪生为物理实体2与虚拟模型系统1各项性能参数数据的孪生；具体地，由试验设备和传感器获取的性能数据通过服务系统3反馈到行为模型和规则模型的一维整机模型中，并与虚拟模型系统1的性能仿真数据进行融合分析，最终在虚拟模型系统1中实现供油与燃烧系统性能的复现和预测，根据预测结果指导供油与燃烧系统设计方案的改善。
66.环境孪生为物理实体2与虚拟模型系统1中内部环境和外部环境数据的孪生，具体地，在行为模型和规则模型的一维整机模型中建立涡扇发动机工作环境的镜像，包括实体涡扇发动机试验过程中的内部环境情况和外部环境情况，外部环境情况主要包括气压、温度、湿度、噪声与振动强度等外部环境数据，内部环境情况主要包括温度、压力等内部环境数据。环境孪生有利于帮助虚拟模型系统1提高对涡扇发动机的性能预测的准确性。
67.对应地，步骤s1中对实体涡扇发动机以及实体涡扇发动机的动力、供油与燃烧性能进行试验测量，获取的多维数据包括结构数据、材料数据、工艺数据、行为数据、性能数据和环境数据。这样，有利于获得高准确性的虚拟模型系统1以及高质量的改善优化结果。
68.在一些实施例中，几何模型在catia软件中建立，物理模型在fluent软件和abaqus软件中建立，行为模型和规则模型的一维整机模型在gt-power软件中建立，行为模型和规则模型的三维燃烧模型在converge软件中建立，仿真模拟效果好。其中，行为模型和规则模型的三维燃烧模型可以仅包括供油与燃烧系统的仿真模型。
69.在一些实施例中，服务系统3在labview数据采集与分析软件和access数据库中建立，使用效果好。
70.在一些实施例中，步骤s2中对虚拟模型系统1的仿真行为、性能结果和获取的多维数据中的行为数据、性能数据进行融合分析，具体为，对虚拟模型系统1的仿真结果中和获取的多维数据中的供油压力和流量数据、密封泄漏量数据、雾化性能数据、燃烧放热规律数据进行融合分析。这样，有利于验证涡扇发动机仿真模型和可持续航空燃料燃烧仿真模型仿真孪生的准确性。
71.在一些实施例中，步骤s3中的在所述改善后的虚拟模型系统1中添加材料与工艺属性，具体包括，在几何模型、物理模型以及行为模型和规则模型的一维整机模型中添加材料属性。可以理解的是，在几何模型中添加材料属性，可以实现供油与燃烧系统的几何模型和供油与燃烧系统实体在使用材料上的一一对应；在物理模型中添加材料属性，能够提高本发明中供油管路传输流通特性、转子系统动力学等计算的准确性；在行为模型和规则模型中添加材料属性，能使计算更加精确可靠、改善策略更加完整。
72.在一些实施例中，工艺孪生为物理实体2与虚拟模型系统1的加工制造和装配的工艺数据的孪生，其中，加工制造和装配的工艺数据包括加工方式、加工公差、工艺基准和工艺成本模型。这样，一方面，可以使得建立的虚拟模型系统1的仿真程度更高，准确度更高；另一方面，有利于全面高效地指导供油与燃烧系统的实际加工过程，有助于改善工艺管理，提高加工和装配效率，降低废品率，在小批量制造中有利于实现零件全合格。
73.在一些实施例中，步骤s2中的在虚拟模型系统1中执行供油与燃烧系统结构参数的迭代计算改善，获得最优结构参数，如图4所示，具体包括如下步骤：
74.s201：选取供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径作为优化因子；即选取供油与燃烧系统参数作为优化因子。
75.s202：应用拉丁超立方抽样法定义每个优化因子的水平范围和试验次数，以反应
供油性能的密封度指标和反应雾化与燃烧品质的雾化系数、燃烧效率指标为响应，在虚拟模型系统1中进行试验计算并获得试验结果，根据试验结果拟合响应面，然后对响应面拟合质量进行评价，若响应面的拟合精度较差，则增加试验次数，重复进行步骤s202，若响应面的拟合精度较好，则进行步骤s203；具体地，例如可以采用adj.r-sqr指标对响应面的拟合质量进行评价，adj.r-sqr指标具有较高的可靠性，可以排除过度拟合的影响，密封度、雾化系数、燃烧效率的响应面的adj.r-sqr指标值均在0.8以上，可说明响应拟合质量较高，可以应用于后续的优化计算。
76.s203：设定优化目标，应用遗传算法进行优化计算，得到供油与燃烧系统结构参数的优化结果，取整优化结果，然后对结构参数优化后的虚拟模型系统1进行仿真，判断仿真结果是否满足性能要求，若是则结束迭代计算改善过程，获得最优结构参数，若否则循环进行步骤s202和s203。可以理解的的是，本发明通过在虚拟模型系统1中采用试验设计方法对供油与燃烧系统重要结构参数进行多目标改善，改善过程快速、可靠，能得到精确的性能改善结果，节约了大量加工与试验时间和成本。
77.在一些实施例中，步骤s202中的根据试验结果拟合响应面，具体为，根据试验结果采用普通最小二乘法拟合响应面，且拟合阶数为2阶。
78.在一些实施例中，步骤s203中的应用遗传算法进行优化计算具体包括如下步骤：
79.设定密封度最大、雾化系数最大、燃烧效率最大为改善目标，且每个改善目标的权重均相等，设定最大改善迭代次数为80-120次，判断收敛的条件是连续15～25个迭代都没有发生变化，每次的取样个体为30～50，突变率为8％-12％，通过单点交叉进行杂交，最优淘汰制进行选择，统一变异方式进行突变，最终可得到供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径的优化值，即得到供油与燃烧系统结构参数的优化结果，优化效果好。
80.优选的，设定密封度最大、雾化系数最大、燃烧效率最大为改善目标，且每个改善目标的权重均相等，设定最大改善迭代次数为100次，判断收敛的条件是连续20个迭代都没有发生变化，每次的取样个体为40，突变率为10％，通过单点交叉进行杂交，最优淘汰制进行选择，统一变异方式进行突变，最终可得到供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径的优化值。
81.可选的，设定密封度最大、雾化系数最大、燃烧效率最大为改善目标，且每个改善目标的权重均相等，设定最大改善迭代次数为80次，判断收敛的条件是连续15个迭代都没有发生变化，每次的取样个体为30，突变率为8％，通过单点交叉进行杂交，最优淘汰制进行选择，统一变异方式进行突变，最终可得到供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径的优化值，即得到供油与燃烧系统结构参数的优化结果，优化效果好。
82.可选的，设定密封度最大、雾化系数最大、燃烧效率最大为改善目标，且每个改善目标的权重均相等，设定最大改善迭代次数为120次，判断收敛的条件是连续25个迭代都没有发生变化，每次的取样个体为50，突变率为12％，通过单点交叉进行杂交，最优淘汰制进行选择，统一变异方式进行突变，最终可得到供油密封结构长度、供油管路总容积、燃油雾化结构长度、燃烧扩散区稀释孔的直径的优化值，即得到供油与燃烧系统结构参数的优化结果，优化效果好。
83.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
84.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。