燃烧室出口温度场多维度分析的方法研究

作者:邬俊;徐艳冰;王启道;王利;宋阁; 刊名:航空科学技术 上传者:吴亚品

【摘要】为深入挖掘燃烧室出口温度场试验数据中所隐含的内在信息,基于数理统计理论和燃烧室出口温度场的分布特性,总结归纳了大量温度场数据的分析方法。并通过联机分析处理(On-Line Transaction Processing,OLAP)技术的思路形成涵盖整体、局部、微观、动态4个维度的温度场数据分析体系。并以某燃烧室的出口温度场数据为例阐述了该分析方法的内涵,使该温度场数据被多角度、多侧面、多层次的考察分析,验证了该分析方法的有效性。最后对多维度分析方法在温度场特性研究、无量纲化的比较、差异的量化分析等方面的应用进行了初步探索。

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燃烧室是航空发动机的重要部件之一。燃烧室的出口温度分布品质,特别是热点温度,对涡轮性能和热端部件寿命有直接的影响[1~3],是涡轮等热端部件运行过程中必须考虑的问题。不同国家对衡量出口温度场分布品质的技术指标有不同的要求,国内一般用周向温度分布系数(Circumferential Temperature Distribution Factor, OTDF)和径向温度分布系数(Radial Temperature Distribution Factor,RTDF)等来评定温度场品质[4]。国内学者在温度场的深入分析等方面也进行了很多探索研究,如刘富强等提出了用局部扇形区域径向温度沿叶高的分布特性这一概念来考核燃烧室出口温度品质[5],王兵等对多组温度场数据进行对比分析,建立了径向、周向分布曲线以及可视化图形等[6],张树林等引入模糊原理,介绍了一种温度场数据的统计方法[7]。在国外,俄罗斯对出口温度场的分析,除了国内所要求的指标外,还包括质量系数及曲线斜度等[6]。因此,本文从多维的角度,开展燃烧室出口温度场数据的分析方法研究,对评定温度场品质,了解燃烧室内在规律,进而指导燃烧室的设计、加工具有重要意义。1多维度分析的理论基础1.1 OLAP技术联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F. Codd于1993年提出,它简单明确的定义是共享多维信息的快速分析。从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据更深入了解的一种数据分析技术。OLAP技术的核心是“维”这个概念,“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分,“维”一般包含着层次关系,通过把一个实体的多项重要属性定义为多个“维”,使用户能对不同维上的数据进行比较[8]。本文借鉴OLAP技术的核心思想,将温度场数据按照不同的维度进行聚合和计算,进而输出多维数据视图,使数据能够被多角度、多侧面、多层次的考察,从而深入理解包含在温度场数据中的信息及内涵。1.2数理统计理论数理统计分析适用于较多样本的数据分析,既可定性描述,也可定量推算,并可通过制作数据图表,直观地反映数据变化规律[9]。因此,采用数理统计分析研究温度场在不同维度中的特性和内在规律是一个有效途径。本文涉及的几个典型数理统计概念包括样本均值、样本均方差、相关系数等。(1)样本均值(X):即样本取值的平均大小。Aeronautical Science&Technology, 2018,29(12):34-39.邬俊,徐艳冰,王启道,等.燃烧室出口温度场多维度分析的方法研究[J].航空科学技术, 2018, 29(12):34-39.(2)样本均方差(S):即样本与平均值的偏离程度,反映数据波动的大小。(2)(3)相关系数(ρ):衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标,相关系数ρ的值介于-1~1之间,ρ=0表示不相关,ρ的绝对值越大,表示相关程度越高。(3)式中:cov(X,Y)为随机变量X,Y之间的协方差,DX,DY分别为随机变量X,Y的方差。所谓相关是指事物或现象之间的相互关系,即当一个或几个相互联系的变量取一定数值时,与之对应的另一个变量的值虽然不确定,但仍按某种规律在一定范围内变化,变量间的这种关系被称为相关关系,因此,相关系数的大小也可以反映参与相关运算的两波形形状的相似程度[10],例如,由n个点(Xi,Y1i),i=1,2,…,n,n≥2确定的曲线1,与n个点(Xi,Y2i),i=1,2,…,n,n≥2确定的曲线2,若两组点对应的横坐标X相同,则纵坐标数组Y1i与Y2i(i=1,2,…,n,n

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