涡轮电推进系统建模及控制规律设计

江天牧，张晓博，王占学，刘永泉，姚 尧，郝 旺

《推进技术》

官方微信平台

Circuit

system

中国航天科工集团三十一研究所

The 31st Research Institute of CASIC

01 第45卷 第1期

2024 Vol.45 No.1

目 次

第 45 卷 第 1 期

总第 319 期

2024 年 1 月

（月 刊）

综 述

航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 …………………………………………………………………………

………………………………………………安理会，王建礼，刘 意，李柯柯，符江锋，魏鹏飞，李华聪（2304062）

总体与系统

涡轮电推进系统建模及控制规律设计 ……………江天牧，张晓博，王占学，刘永泉，姚 尧，郝 旺（2209076）

涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 …………………………………谢琪安，邓莉平，吴 虎（2210057）

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究 ………………………………赵洪利，许博文，张 青（2210012）

流体力学 气动热力学

多级高负荷轴流压气机喘振特征分析 …………………………………………………王进春，曹传军（2210077）

基于膨胀波效应的高超声速进气道肩部流动分离控制研究 ………刘甫州，袁化成，李 东，周珂玉（2208056）

基于Zukauskas关系式的预冷发动机进气道流动特性研究 …………王奕凯，孙 波，李登科，代春良（2208079）

超临界二氧化碳超声速喷管设计与性能分析 ………………………赵 瑞，李云柱，赵玉新，吴建军（2210069）

斜激波与内凹半圆柱面无粘相互作用 ………………………………闫 波，洪雨婷，李一鸣，李祝飞（2212042）

稀薄流高超声速钝化前缘逆向射流流场特征研究 ……………………………………倪子健，方蜀州（2209046）

燃烧 传热传质 燃料

高密度烃在冲压发动机再生冷却中适用性研究 ……………李立翰，鲍 文，秦 江，于 彬，付 蒙（2209054）

镁-二氧化碳冲压发动机粉末燃料供应特性研究 ……………………………………………………………………

………………………………………………王 旭，卜彦鹏，徐 旭，于 洋，关 铭，刘佳迅，杨庆春（2212044）

固体火箭超燃冲压发动机点火燃烧过程实验研究 …………陈端毓，田维平，董新刚，黄礼铿，张 璞（2207049）

氢燃料双模态冲压发动机火焰结构及其稳定机制的LES研究………………………………………………………

………………………………………………………袁梦铖，王 平，张 洋，田 野，陈 爽，程 康（2208005）

超临界碳氢燃料流动不稳定的频域分析与数值模拟 ………………靳一超，吴 坤，陆 阳，范学军（2301025）

超燃冲压发动机燃烧室流场超分辨率重建 ………陈 皓，郭明明，田 野，乐嘉陵，张 华，岳茂雄（2208059）

???????????????????????????????????????????????????

TUIJIN JISHU

期刊基本参数：CN11-1813/V * 1980 * b * A4 * 242 * zh+en * P * ￥60.00 * 1000 * 22 * 2024-01

本期责任编辑：梅　瑛

结构 强度 材料 制造

高温氧化对粉末高温合金微观结构和疲劳性能影响研究 …………………………………………………………

………………………………………………张 禄，余志伟，陈 阳，张磊成，江 荣，田高峰，宋迎东（2207054）

径向油孔结构对环下润滑高速轴承内部流动特性的影响研究 ……………………………………………………

…………………………………………………………………朱鹏飞，姜 乐，吕亚国，公 平，刘振侠（2209004）

环境温度对二维编织SiC/SiC复合材料拉伸性能的影响研究 ………………………………………………………

………………………………………………杜金康，于国强，庞洋龙，张华军，梁小强，高希光，宋迎东（2209066）

测试 试验 控制

超燃冲压发动机羟基/煤油-PLIF同步测量研究………………………………………………………………………

……………………………武国华，于 欣，彭江波，曹 振，高 龙，韩明宏，袁 勋，刘文备，亓金浩（2210098）

低红外特征涡扇发动机加速控制及影响规律研究 ……………………………王一凡，陈浩颖，张海波（2210007）

舰载涡扇发动机高低温起动试验与分析 ……………………邢 洋，杨怀丰，刘亚君，江井跃，张 伟（2212014）

JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY

???????????????????????????????????????????????????

CONTENTS

Vol. 45 No. 1 Sum No. 319 Jan. 2024 （Monthly）

Review

Summary of reliability research on aero engine fuel control devices …………………………………………………………………………

……………………………………………AN Lihui，WANG Jianli，LIU Yi，LI Keke，FU Jiangfeng，WEI Pengfei，LI Huacong （2304062）

System

Modelling and control schedule design of turboelectric propulsion system……………………………………………………………………

……………………………………JIANG Tianmu，ZHANG Xiaobo，WANG Zhanxue，LIU Yongquan，YAO Yao，HAO Wang （2209076）

Optimal selection and analysis of design parameters for turbine-electric distributed propulsion ……………………………………………

………………………………………………………………………………………………XIE Qi′an，DENG Liping，WU Hu （2210057）

Prediction of aero engine performance degradation considering takeoff condition ……ZHAO Hongli，XU Bowen，ZHANG Qing （2210012）

Hydromechanics， Aero-thermodynamics

Surge behavior of a multi-stage highly loaded axial compressor ………………………………WANG Jinchun，CAO Chuanjun （2210077）

Investigation of flow separation controlling in hypersonic inlet shoulder based on expansion wave effect ……………………………………

…………………………………………………………………………LIU Fuzhou，YUAN Huacheng，LI Dong，ZHOU Keyu （2208056）

Flow characteristics of a type of precooled engine inlet based on Zukauskas correlation ……………………………………………………

………………………………………………………………………………WANG Yikai，SUN Bo，LI Dengke，DAI Chunliang （2208079）

Design and performance analysis of supercritical carbon dioxide supersonic nozzle …………………………………………………………

………………………………………………………………………………ZHAO Rui，LI Yunzhu，ZHAO Yuxin，WU Jianjun （2210069）

Inviscid interactions between an oblique shock wave and a concave cylinder……YAN Bo，HONG Yuting，LI Yiming，LI Zhufei （2212042）

Flow field characteristics of opposing jet at blunted leading edge of hypersonic of rarefied flow ……NI Zijian，FANG Shuzhou （2209046）

Combustion，Heat and Mass Transfer，Fuel

Adaptability study on regeneratively cooled ramjet engine of high density hydrocarbon ……………………………………………………

………………………………………………………………………………LI Lihan，BAO Wen，QIN Jiang，YU Bin，FU Meng （2209054）

Characteristics of powder fuel supply for Mg-CO2 ramjet ……………………………………………………………………………………

………………………………………WANG Xu，BU Yanpeng，XU Xu，YU Yang，GUAN Ming，LIU Jiaxun，YANG Qingchun （2212044）

Experimental study on ignition and combustion process of solid rocket scramjet ……………………………………………………………

………………………………………………CHEN Duanyu，TIAN Weiping，DONG Xin′gang，HUANG Likeng，ZHANG Pu （2207049）

Flame structure and stability mechanism in a hydrogen-fueled dual-mode ramjet engine using LES ………………………………………

……………………………………YUAN Mengcheng，WANG Ping，ZHANG Yang，TIAN Ye，CHEN Shuang，CHENG Kang （2208005）

Frequency domain analysis and simulation on flow instability of hydrocarbon fuels under supercritical condition …………………………

……………………………………………………………………………………JIN Yichao，WU Kun，LU Yang，FAN Xuejun （2301025）

Super resolution reconstruction of flow field in scramjet combustor …………………………………………………………………………

………………………………………………CHEN Hao，GUO Mingming，TIAN Ye，LE Jialing，ZHANG Hua，YUE Maoxiong （2208059）

Structure， Strength， Materials， Manufacturing

Effects of high-temperature oxidation on powder-metallurgy superalloys microstructures and fatigue performance …………………………

……………………ZHANG Lu，YU Zhiwei，CHEN Yang，ZHANG Leicheng，JIANG Rong，TIAN Gaofeng，SONG Yingdong （2207054）

Effects of radial oil hole structure on internal flow characteristics of high-speed bearings with under-race lubrication ……………………

………………………………………………………………ZHU Pengfei，JIANG Le，LYU Yaguo，GONG Ping，LIU Zhenxia （2209004）

Effects of ambient temperature on tensile properties of 2D SiC/SiC composites ………………………………………………………………

…………DU Jinkang，YU Guoqiang，PANG Yanglong，ZHANG Huajun，LIANG Xiaoqiang，GAO Xiguang，SONG Yingdong （2209066）

Test, Experiment and Control

Simultaneous measurements of OH/kerosene-PLIF in scramjet………………………………………………………………………………

…………WU Guohua，YU Xin，PENG Jiangbo，CAO Zhen，GAO Long，HAN Minghong，YUAN Xun，LIU Wenbei，QI Jinhao （2210098）

Acceleration control and influence law of low infrared characteristics turbofan engine ………………………………………………………

…………………………………………………………………………………WANG Yifan，CHEN Haoying，ZHANG Haibo （2210007）

High and low temperature starting test and analysis of carrier-based turbofan engine ………………………………………………………

………………………………………………………XING Yang，YANG Huaifeng，LIU Yajun，JIANG Jingyue，ZHANG Wei （2212014）

2024 年 1 月

第 45 卷 第 1 期

Jan. 2024

Vol.45 No.1

推　进　技　术

JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY

2304062-1

航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 *

安理会 1，2，3

，王建礼 1，2，3

，刘 意 1，2，3

，李柯柯 1，2，3

，符江锋 2，4

，

魏鹏飞 2，4

，李华聪 2，4

（1. 中国航发西安动力控制科技有限公司，陕西 西安 710077；

2. 航空发动机总体与控制数智技术工业和信息化部重点实验室，陕西 西安 710072；

3. 陕西省空天动力燃油控制系统重点实验室，陕西 西安 710077；

4. 西北工业大学 动力与能源学院，陕西 西安 710072）

摘 要：航空发动机燃油控制装置是航空发动机的核心控制单元，长期服役在高温、高压、强振的

恶劣环境，在航空发动机外场使用中故障率占比高，产品的寿命及可靠性是当前制约我国装备能力提升

的短板。本文总结了当前燃油控制装置的典型故障类型，对比分析了国内外在燃油控制装置可靠性设计

与分析技术、可靠性优化技术、寿命试验技术及可靠性评估技术方面的研究进展；剖析了我国燃油控制

装置可靠性技术研究及应用方面的不足及原因，同时结合航空发动机正向研发体系建设需要，指出了航

空发动机自主创新设计中燃油控制装置性能及可靠性一体化设计所面临的技术难点和挑战，并立足于现

有国内设计水平及工业基础，给出了夯实我国航空燃油控制装置设计能力需开展的基础性研究建议。

关键词：航空发动机；燃油控制装置；可靠性设计；故障类型；综述

中图分类号：V228.1+

4 文献标识码：A 文章编号：1001-4055（2024）01-2304062-17

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2304062

1 引 言

燃油控制装置是航空发动机的核心单元，负责

为航空发动机提供所需燃油，并调节发动机的几何

位置，从而保障飞机发动机稳定运行和发挥性能［1］

。

燃油控制装置主要由燃油泵和燃油附件等组成，其中

燃油泵的类型主要有离心泵、齿轮泵和柱塞泵等，齿

轮泵常用于主燃油泵，离心泵主要用于低压增压泵

或加力泵，柱塞泵主要用于伺服油源泵［2］。据统计，

在航空发动机各类故障中，燃油控制装置故障占比

较高［3］

，因此如何进一步提高燃油控制装置质量、可

靠性和使用效能，加强装备“六性”技术的研发，形成

高可靠、长寿命的燃油控制装置综合设计能力，是新

一代航空发动机燃油控制系统技术革新的重要目标。

近年来，欧美等航空动力强国在燃油控制装置

方面取得了重大的技术突破和重要的研究成果，其

军用发动机燃油控制装置的首翻期均已突破 2 000 h

总寿命［4-5］

，其中，燃油泵平均无故障工作时间（Mean

Time Between Failures，MTBF）达到了 14 000 h，燃油附

件 MTBF 达到了 6 000 h。美国最新一代发动机装配

的燃油控制装置已具备耐高温、高压力、高效率、大

功率以及大流量等技术特征，这主要得益于产品研

制从方案论证到设计各个阶段，均进行了详细的可

靠性设计，包括：（1）在燃油系统方案论证阶段，详细

制定了产品可靠性要求，明确了返修率、MTBF 以及

耐久性试验时间、加速寿命试验时间等。（2）在工程研

制阶段，进行了故障模式、影响和危害性分析（Failure

Mode， Effects and Criticality Analysis，FMECA）和 FTA

（Fault Tree Analysis）等可靠性分析工作。（3）制定了

充分的可靠性试验计划，包括加速循环耐久性试验、

振动试验、元件的疲劳试验等。（4）工业基础好，前期

积累了大量数据并建立了专业性的数据库，做到了

* 收稿日期：2023-04-26；修订日期：2023-09-08。

基金项目：国家科技重大专项 （J2019-V-0016-0111；2022-B-V-003-001）；国防基础科研项目 （JCKY2022607C002）；中

国航发产学研合作项目（HFZL2022CXY013）；国家自然科学基金（52372396）。

作者简介：安理会，硕士，高级工程师，研究领域为航空发动机燃油控制系统设计。

通讯作者：符江锋，博士，副研究员，研究领域为航空发动机燃油控制技术。E-mail：fjf@nwpu.edu.cn

引用格式：安理会，王建礼，刘 意，等. 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述［J］. 推进技术，2024，45（1）：2304062.

（AN L H，WANG J L，LIU Y， et al. Summary of reliability research on aero engine fuel control devices［J］. Journal of

Propulsion Technology，2024，45（1）：2304062.）

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-2

信息的及时反馈。欧美航空动力强国在产品研制方

面的大量深入可靠性技术研究工作，形成了完善的

可靠性研发体系，从而大幅提高了战机燃油系统可

靠性。早期国内的航空发动机燃油控制装置以逆向设

计为主，未形成正向可靠性设计体系，燃油系统的可靠

性技术较国外差距较大，产品首翻期寿命和 MTBF 技

术指标远落后于国外先进水平。由于国内在燃油控

制装置研制阶段并未形成正向的可靠性设计体系，

仍采用产品故障发生后的被动改进措施，如：试验中

“激发故障-改进设计”、使用中“发生故障-改进设

计”等，即被动事后改进（Modify for Reliability），缺乏

充分的可靠性技术将故障暴露并消灭在设计阶段。

未来新一代航空发动机严酷的飞行条件、恶劣的飞

行环境，将会进一步加剧燃油控制装置部件的失效

问题［6］

。

现阶段，我国航空动力燃油控制装置设计重点

已由高性能自主设计转 为 高 可 靠 、长 寿 命 设 计 方

向。可靠性设计作为一项系统工程，国内长期以来

缺乏对可靠性设计的重视，未建立完善有效可指导

燃油控制装置设计的可靠性数据库，仅存的数据还

存在数据不清楚、不全面、记录错误等多种主观及

客观不确定性问题，无法将在研在役丰富的试验数

据资源有效应用于设计，未形成产品可靠性设计的

有效迭代。此外，产品设计中的性能、寿命、可靠性

参数尚未进行协同设计，各阶段缺乏贯彻规范可行

的可靠性设计准则，仅在产品的试验验收对其可靠

性指标（主要对寿命）进行初步验证，忽略了可靠性

须贯穿在产品整个设计过程中这一核心思想。未

来，航空发动机工作环境愈加严酷，燃油控制装置结

构元件组成较多，将面临更多故障模式、更复杂的故

障机理以及更多不确定性耦合因素等待解决问题。

针对以上问题，本文通过梳理当前航空发动机

燃油控制系统故障类型，分析国内外燃油控制装置

可靠性设计与分析技术的研究状况，凝练了我国航

空发动机燃油控制装置与国外产品的差距及需要解

决的主要关键技术，最后给出了提升我国航空发动

机燃油控制装置可靠性的主要工作思路。

2 燃油控制装置及典型故障类型

2.1 燃油控制装置原理及故障分类

燃油控制装置通常和电子控制器、传感器共同

配合完成发动机燃油流量及风扇、导叶、喷口位置等

控制功能。航空发动机主燃油控制单元的工作原理

逻辑框图如图 1 所示。主燃油控制单元主要完成发

动机主燃油流量及风扇导叶角度、压气机导叶角度

控制功能，主要元件包括齿轮泵、压差活门、安全活

门、回油活门、计量活门、定压活门、半定压活门、中

心油滤、流量控制电液伺服阀、备份流量控制电液伺

服阀、转换电磁阀、转换活门、停车电磁阀、停车活

门、关断活门、最小压力活门、风扇导叶控制电液伺

服阀、压气机导叶控制电液伺服阀、压气机导叶备份

控制电液伺服阀等。

燃油控制装置的工作原理为：（1）来自飞机燃油

系统中的燃油进入燃油增压泵，经增压后的燃油沿

导管进入总燃油滤，过滤后的燃油沿导管进入主燃

油齿轮泵。主燃油齿轮泵后的燃油经计量后通往发

动机燃烧室，剩余的燃油经回油活门、安全活门回

油。（2）电子控制器发出燃油流量的控制信号，通过

流量控制电液伺服阀控制计量活门的窗口的面积，

压差活门和回油活门保证计量活门前后压差不变，

燃油流量则是计量活门位置的单一函数，与计量活

门刚性连接的线性可变差动变压器（Linear Variable

Displacement Transducer，LVDT），将位置信号反馈给

电子控制器，形成燃油流量的闭环系统。若流量控

制电液伺服阀失效，转换电磁阀通电，转换活门切断

流量控制电液伺服阀的负载窗口，由备用电液伺服

阀来控制燃油流量。（3）风扇导叶控制单元，发动机

电子控制器按控制规律发出不同的控制信号，经风

扇导叶控制电液伺服阀输出不同压力流量的燃油通

过作动筒控制风扇导叶角度。与作动筒刚性相连的

LVDT 将位置信号反馈回电子控制器，形成位置闭环

系统。压气机导叶控制原理类似。（4）消喘和停车装

置由停车电磁阀、停车活门和关断活门组成。当发

动机进入喘振或停车信号时，停车电磁阀接通，将定

压油通向停车活门下腔，停车活门上移，使高压油通

向关断活门弹簧腔，关闭向发动机燃烧室供油，当喘

振消失后及时切断以上两路燃油的通路，使整个系

统恢复正常工作。最小压力活门保证停车或消喘

时，系统的泵后压力在一定范围内。

图 2 为航空发动机喷口面积控制单元的工作原

理图。喷口控制单元组成包括高压柱塞泵、喷口电

液伺服阀、分油活门、喷口作动筒、分油活门 LVDT、

作动筒 LVDT。工作原理为：喷口控制分油活门有杆

腔通定压油，电子控制器通过喷口电液伺服阀控制

分油活门的无杆腔压力，分油活门在定压活门作用

下沿轴向移动，从而分配通往喷口作动筒无杆腔的

高压油，控制喷口面积。分油活门的位移量又通过

线位移传感器反馈给电子控制器，实现分油活门的

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-3

闭环控制。

航空发动机加力燃油控制单元的燃油流量控制

装置主要的元件包括电液伺服阀和计量活门等组

件，其燃油计量原理也采用前后压差恒定的工作原

理，与主燃油控制单元类似，文中不做详细介绍。

由于航空发动机严酷的飞行条件、恶劣的飞行

环境，燃油泵与燃油附件部件的失效问题突出。然

而，当前国内在燃油控制装置设计中，尚未形成正向

的可靠性设计体系，产品设计中并未将可靠性设计

理论贯穿于产品研发的全过程，导致所研发的产品

故障较为频繁。图 3 给出了我国航空产品的主要失

效致因比例、故障分类与故障占比，该数据主要源于

归纳总结行业内现有航空发动机燃油控制装置产品

的故障数据。由图可知：（1）按照故障产生根源，可

以分为设计故障、生产加工故障和使用维护故障，其

中由设计及制造导致的产品故障占比之和约为 77%，

Fig. 2 Principle diagram of nozzle control device 占比最高；（2）按照对调节参数的影响程度划分，可

Fig. 1 Basic principle of fuel control device based on FADEC architecture

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-4

以分为功能故障和参数故障，其中参数故障占比略

高于功能故障；（3）按照时间增长速度划分，可以分

为退化故障和突发故障，后者占比远高于前者。此

外，也可按照故障重复次数将其分为单次故障和多

次重复故障，按照对飞行安全影响程度分为造成和

不造成特殊飞行状态的故障。

2.2 燃油控制装置典型故障

目前我国航空发动机燃油控制装置中主要的故

障包括以下方面。

（1）汽　蚀

飞机在大机动飞行时，容易引起燃油泵的进口

产生非均匀入流及进口边界突变，燃油泵高速旋转

过程也会产生出口脉动、振动、噪声等严重的不利运

行状态。目前燃油控制装置中汽蚀频发的主要是离

心泵的叶轮和齿轮泵的卸荷槽部位。离心泵作为燃

油控制系统的增压泵，在高速旋转过程中汽蚀常出

现在诱导轮、叶轮根部等位置，严重时导致叶片断

裂，如图 4 所示为某型燃油离心泵的诱导轮及叶轮根

部汽蚀故障图。

（2）磨　损

燃油控制装置采用的低黏度三号航空煤油作为

摩擦润滑介质，产品工作过程有多个相对运动的配

合零件，极易产生磨损故障，特别是燃油泵轴与轴承

间的磨损、齿轮副间的磨损、齿轮端面与侧板端面的

磨损（如图 5 所示），以及柱塞泵的滑靴副、配流副、柱

塞副以及活门类精密控制元件磨损。

（3）疲　劳

航空发动机燃油控制装置在全工作包线中，高

温、高压和高转速的恶劣条件会引起交变载荷、环境

应力、材料应力等变化，产品的疲劳问题突出，主要

涉及低周疲劳、高温疲劳、热疲劳等。当前，轴、轴承

以及壳体等零组件是疲劳断裂的关键件（图 6 为疲劳

断口微观形貌演变示例）。

（4）老化及其他

航空发动机的高温环境极易加速产品密封件的

老化，密封圈老化受外力破裂后会导致漏油（如图 7

所示）。此外，飞行任务多变，导致燃油控制装置载

Fig. 4 Centrifugal pump inducer and impeller root

cavitation

Fig. 3 Classification and proportion of faults in fuel control

devices

Fig. 5 Example of gear pump side plate and bearing wear

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-5

荷交变，会加速活门组件的弹簧应力松弛，弹簧应力

松弛将导致燃油计量不准确。在外场使用中，燃油

调节器中的分油活门还存在介质污染偶发活门卡滞

等故障。

尽管欧美发达国家燃油控制装置也出现上述故

障形式，但我国同类产品故障率明显更高，导致产品

寿命远低于国外一流水平。例如，国外军用发动机

的燃油泵和燃油附件首翻期均已突破 2 000 h，其寿

命已突破 5 000 h，而国内同类产品寿命则显著低于

该水平。因此有必要针对上述典型故障开展以可靠

性和寿命提升为目标的共性技术研究。

3 燃油控制装置可靠性研究现状

3.1 总体情况

产品设计一般包括性能及可靠性设计两类［7］

，目

前我国航空发动机燃油控制装置的自主设计技术基

本掌握。可靠性作为产品的基本属性，是一门独立

的 新 兴 学 科 ，其 涉 及 概 率 统 计 、系 统 工 程 、质 量 控

制、生产管理等。近几十年国外在可靠性技术方面

取得了长足的发展［8］

，形成了由可靠性要求、设计与

分析、验证与评价三部分组成的技术体系，其发展大

致分为以下五个阶段：准备和萌芽阶段（20 世纪 30 年

代至 40 年代）、兴起和独立阶段（20 世纪 50 年代）、全

面发展阶段（20 世纪 60 年代）、深入发展阶段（20 世

纪 70 年代至 80 年代）、全新发展阶段（20 世纪 80 年代

至今）。

美国最早在《适航性统计学注释》中提出飞机各

种失效造成的事故率不应超过 10-5

次/h，明确定义了

相关可靠性概念［9］

。随后提出了著名的《军用电子设

备的可靠性》报告［10］，制定了一系列可靠性军用标

准，并带动其他国家（苏联、日本、瑞典、德国等）修订

了一系列军用标准、国家标准和国际标准。在 20 世

纪 60 年代，可靠性得到了全面发展，这一阶段可靠性

基础理论、工程方法取得了系统性成果，开发了蒙特

卡洛模拟法可靠性预计技术，发展了 FMECA，FTA 等

可靠性分析技术［11］，使得美国的可靠性理论及工程

应用技术处于国际领先地位。现阶段可靠性工程技

术发展到了一个全新的阶段，被提升到与性能同等

重要地位，全面贯彻到产品的设计中，并遵循覆盖全

生命周期的“并行设计寻优”研发思路［12］

。

随着航空发动机科学技术的飞速发展，高可靠

长寿命设计与评估技术已成为现代飞行器、发动机

等航空机械产品中一项极为重要且必须遵循的准

则。美国已制定并逐步完善了航空产品的可靠性管

理、可靠性试验、可靠性设计、可靠性预计和评估的

大量标准、手册和指南，逐步发展并形成了以可靠性

为中心的维修思想，颁发了以可靠性为中心的维修

大纲［13］

。20 世纪 70 年代美国建立了全国性的可靠性

数据交换中心，NASA 的可靠性相关技术成果对燃油

控制装置的高可靠长寿命设计、分析和试验技术也

有重要借鉴作用［14］。此外，欧美发达国家特别重视

可靠性工程应用软件的研发［15］，已形成了多个成熟

的可靠性分析软件，例如美国 UNIPASS 公司开发的

UNIPASS 软件［16］

、美国西南研究院开发的 NESSUS 软

件［17］、美 国 应 用 研 究 联 营 公 司 开 发 的 PROFES 软

Fig. 6 Example of microscopic morphology evolution of

fatigue fracture surface

Fig. 7 Sealing ring aging and broken by external force

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-6

件［18］、奥 地 利 Leopold Franzens 大 学 开 发 的 COSSAN

软件［19］、德国慕尼黑工业大学开发的 PERMAS-RA/

STRU REL 软件、法国 LaMI/Blaise Pascal 大学开发的

PHI MECA 软件、美国 California 大学开发的 CalREL/

FERUM/Opensees 软 件 、挪 威 DNV 软 件 公 司 开 发 的

PROBAN 软件及 ANSYS 公司开发的 ANSYS 软件［20］。

上述软件均集成了最新的可靠性和可靠性灵敏度分

析方法，通过自建模型或与成熟商用建模软件的接

口联合使用，在解决大型复杂机械产品的可靠性分

析与设计中发挥了巨大作用。

3.2 燃油控制装置可靠性设计与分析技术研究状况

燃油控制装置作为机械产品其可靠性设计及分

析技术与电子产品有所区别，在可靠性设计及分析

过程中常面临以下问题：（1）燃油控制装置的机械构

造复杂，涉及的专业面广。（2）各类故障问题分布未

知，故障判据方法未知。（3）耐久性要求高。（4）故障模

式类型多，故障因素复杂，相关性高。（5）零部件故障

数据少且离散程度较大。（6）受载荷影响明显。（7）高

空飞行工作条件、环境条件复杂且极端恶劣。（8）工

艺加工技术限制导致产品性能差异较大。（9）试验技

术及试验条件限制导致无法保障充分的试验。因

此，在燃油控制装置的可靠性分析和设计方面，应重

视利用以往的工程实践经验制定设计准则，指导产

品可靠性设计［21］。同时，应注重故障模式分析和研

究，通过对故障机理的研究，采取改进措施提高产品

的可靠性［22］

。

基于上述技术特征，国内外学者开展了大量的

可靠性设计与分析研究，包括以下方面：（1）在故障

分析的基础上，进行了可靠性设计准则的制定［23］

，完

成了可靠性设计、可靠性措施的经验条理化、规范

化。（2）进行了故障模式的分析研究［24］

，提出了 FMECA，

FTA 等多种分析手段。（3）考虑产品各个数据的离散

性，开展了产品的功能性分析［25］。（4）进行了零部件

的应力强度干涉及概率设计［26］，从而衡量零部件的

安全裕度。（5）从产品设计开始开展维修性相关研

究［27］。（6）针对振动、冲击、防尘以及产品密封等，开

展了大量的耐环境设计研究［28］

。（7）开展产品可靠性

分配及预计工作。（8）针对多种故障模式分析问题，

开展了相关性分析研究［29］

。（9）积累了大量的可靠性

试验技术基础［30］，包括寿命试验、加速寿命试验、可

靠性鉴定及验收试验等。

国外在机械产品的可靠性设计与分析技术开展

了多方面研究工作，积累了大量的研究基础，国内较

国外有一定差距，特别在燃油控制装置的可靠性设

计与分析技术方面，国内尚未建立系统性的相关研

究，存在着工作开展不足、技术积累不够等问题，同

国外相比存在技术滞后性。

3.3 国内外燃油控制装置可靠性优化技术研究状况

燃油控制装置结构复杂、具有众多设计参数，利

用单纯的可靠性设计方法同时确定多个设计参数是

极为困难的，必须结合优化理论进行机械部件与结

构可靠性优化，发挥可靠性设计与优化设计的巨大

潜力。机械可靠性优化设计源于 Feigen 和 Hilton 对

安全性条件下结构重量最小的设计问题的研究［31］。

20 世纪末期，国外在机械可靠性理论研究得到深入

发展的基础上，基于可靠性理论解决机械结构的可

靠性优化问题取得了较大发展。

Elishakoff 等［32］

提出采用不确定性的凸集模型来

描述数值问题和工程实际问题，并进行非概率可靠

性分析与优化设计；Dimitrov 等［33］

基于有限元分析技

术提出了复合材料结构可靠性分析的模型因子校正

法，将其应用于涡轮叶片的可靠性分析与优化设计

中；Youngsop 等［34］在标准响应面法的基础上提出了

基于可靠性分析的拓扑优化方法，并将该方法应用

于三维结构可靠性优化设计，提高了可靠性优化设

计的效率；Giuseppe 等［35］

提出随机振动结构的多目标

优化可靠性设计方法，并以调谐质量阻尼器可靠性

优 化 设 计 为 例 验 证 了 该 方 法 的 有 效 性 ；Mourelatos

等［36］提出了一种基于证据理论的优化设计方法，能

够快速搜索到最优点的临近区域并确定起作用约

束，从而将证据理论引入了可靠性优化设计方法中；

Alyanak 等［37］

采用一种梯度映射方法发展出一种基于

证据理论的可靠性优化设计方法；此外，由于可靠性

灵敏度分析方法在机械结构可靠性优化设计方面具

有重要作用，很多学者提出了非常有效的可靠性灵

敏度分析方法，并在实际工程领域中得到应用。Ho⁃

benbicher 和 Rackwitz［38］提出了可靠性对随机变量的

敏感度概念；Bjerager 和 Krenk［39］在敏感度概念提出

后 ，进 行 了 一 阶 的 可 靠 性 灵 敏 度 问 题 研 究 ；Karam⁃

chandani 和 Cornell［40］提出了基于二次二阶矩的可靠

性灵敏度分析方法；Melchers［41］

提出基于蒙特卡洛模

拟快速近似求解可靠性灵敏度分析方法；Ambartzu⁃

mian 等［42］采用差分法来求解系统可靠性灵敏度问

题，取得了良好的应用效果。综上可知，近年来，国

外对机械可靠性优化设计开展了大量研究，理论方

法及应用成果显著，并引领前沿理论和应用的发展。

在国内，对于机械结构可靠性优化设计的研究

较少。Zhan 等［43］

在建立可靠性拓扑优化模型的基础

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-7

上，应用水平集法对柔顺机构进行了可靠性优化设

计；Meng 等［44］

利用子集模拟近似逼近可靠度及顺序

优化求解模型方法对液压传动机构进行了可靠性优

化设计；张春宜等［45］在极值响应面法可靠性分析基

础上，建立了柔性机构可靠性优化设计的均值模型，

并 应 用 一 次 二 阶 矩 法 对 模 型 进 行 了 求 解 ；韩 彦 彬

等［46］将均值模型及概率模型与分解协调理论相结

合，提出了可靠性优化设计的均值-概率分解协调

法，并将该方法应用于柔性机械臂可靠性优化设计

中；张义民等［47］将随机模拟方法与人工神经网络技

术有机结合，提出了机械可靠性优化设计的随机模

拟-神经网络方法，为优化设计领域提供了一种新的

方法。

总体而言，国内的机械产品及结构可靠性优化

设计研究同国外相比，均存在一定滞后性和技术差

距，其可靠性优化的计算效率和精度并不能达到理

想要求，仍处于初期探索阶段。而燃油控制装置的

可靠性优化技术更是目前行业内仍未被关注的技术

短板［48］，燃油控制装置的可靠性优化设计还有大量

深入的工作需开展。

3.4 国内外燃油控制装置寿命试验技术研究状况

随着对航空燃油控制装置可靠性要求的不断提

高，试验技术对高可靠长寿命产品研发目标的验证

具有重要的支撑作用。目前，通过传统的寿命试验

技术较难在计划可行的时间内完成产品的可靠性评

估［49］

。此外，由于产品的更新迭代速度不断加快，对

产品寿命信息的快速获取提出了更高的要求［50］

。因

此，进行合理有效的寿命试验在可靠性试验工程领

域受到了广泛重视。现阶段研究人员针对寿命试验

开展了大量的研究工作，形成了众多研究成果。

在载荷谱研究方面，由于现代航空发动机长时

间在高温、高转速的苛刻条件下工作且经常变换工

作状态，故障类别与故障模式繁多且复杂［51］。从我

国航空发动机故障统计中发现，发动机结构故障约

占总故障的 60%~70%，是构成发动机安全的主要威

胁［52］

。发动机载荷谱能否真实反映发动机的实际使

用情况直接影响到发动机寿命评定结果。我国军标

GJB241-87、美 国 军 标 MIL-E-5007D 及 结 构 完 成 性

大纲 MIL-STD-1784 明确指出，载荷谱是进行零部件

应力分析、结构设计准则、零部件及整机耐久试验以

及寿命分析的依据［53］。载荷谱贯穿于产品设计、试

验及定寿的全过程之中，通过产品载荷谱的制定能

够有效提高寿命评定的可靠性，从而保障其使用安

全。航空发动机产品的载荷谱研究起步于 1969－

1973 年间，标志性成果为美国空军结构完整性方案

设想的提出，到美军标 MIL-E-5007D 发表［54］

。1974—

1978 年间，美国进行全美广泛的调查，获得各类发动

机的飞行任务剖面，在外场收集实际的飞行任务谱

作为设计工作循环，进行了载荷谱制定和分析的相

关研究。国外有关航空发动机载荷谱公开文献较

少［55］

。我国航空发动机载荷谱研究起步于 20世纪 70 年

代，曾先后对涡喷、涡桨、涡轴等多种类型发动机的

载荷谱进行了全面调查、空测和统计，获得了大量有

用的飞行剖面和任务混频信息。载荷谱的数据处理

方法主要采用循环计数法，其中工程中使用最多的

是雨流计数法。雨流计数法确定的次循环完全和材

料应力-应变迟滞回线相对应，能反映低循环疲劳损

伤。目前，国内外常用雨流计数法进行低循环疲劳

计数，供疲劳寿命估算和编制疲劳试验载荷谱使用，

在工程应用中取得了有效发展，达到较好的工程计

数效果。

在完全寿命试验研究方面，随着机械产品向复

杂化、小型化、精密化发展以及现代航空工业的需

求，机械产品的可靠性需求日益增多，能否将已成熟

的电子产品的可靠性寿命试验模型以及试验方法，

运用到机械产品的可靠性寿命试验中来，一直是可

靠性寿命试验讨论的焦点。1977 年，美军可靠性、有

效性和维修性技术小组（JLCG-RAM），专门对机械产

品可靠性试验方法进行调研，得出关于机械产品试

验技术的共识、技术上的缺陷。通过对国防装备系

统和工业生产部门的调查，得出军标 MIL-STD-781

并不适用于机械设备的可靠性试验［56］

。学术界对机

械产品的失效概率密度分布，所持观点也各不相同，

Bochi认为：整机各零部件的失效概率密度分布，可以

近似认为服从指数分布，他认为运用指数分布来评

估机械产品寿命过于保守［57］。但大多数试验表明，

机械产品失效概率密度分布，大多服从对数正态分

布或者威布尔分布。国内在 20 世纪 80 年代初，为了

贯彻落实“军工产品质量第一”方针，不断提高航空

装备的可靠性水平，原国防科工委制定了《航空技术

装备寿命和可靠性工作暂行规定》［58］。为了具体实

施《暂行规定》，又相继制定和颁发了关于飞机、航空

发动机、机载设备、机载武器系统寿命和可靠性工作

的 8 个附件。由于航空发动机燃油控制装置的结构

复杂、精密配合偶件多、尺寸小且精度要求高，实际

工作中面临着高温、高压和强振动载荷的严苛环境，

对系统元件的可靠度要求较高。完全寿命试验等传

统可靠性试验的试验难度较大，需要消耗一定的人

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-8

力、物力，因此为了提高产品试验效率、提升产品研

制过程中的经济性，加速寿命试验研究成为了当前

主要研究热点，国内外开展了大量的研究工作且形

成了一定的研究成果。美罗姆航展中心 1967 年首次

给出了加速寿命试验的统一定义［59］

。国外科研工作

者对于加速寿命试验理论层面的研究重点集中于试

验方法和估计方法的精确化和高效化上，包括试验

估计方法的适应性研究，试验应力的组合加载方案

设计，高精度加速模型建模方法研究等。西方国家

在进行导弹的定寿延寿时应用了加速寿命试验技

术。美国把加速寿命试验当作导弹武器装备的一种

寿命预测技术，利用加速老化技术提供了 48 个月使

用寿命预报。俄罗斯研制防空导弹系统的火炬设计

局，开发了“加速储存寿命试验”和“技术运输试验”

等技术，并取得了卓著成效［60］

。20 世纪 70 年代初，加

速寿命试验技术进入我国，引起了统计学界与可靠

性工程界的广泛关注，主要以应用为主、研究与应用

相结合的状态。目前加速寿命试验技术应用范围较

为广泛，具体的应用对象包括导弹、弹药、航空输油

泵、航空液压泵、航空燃油泵、轴承、齿轮、低压电机

等。随着加速寿命试验方法的逐渐成熟，我国还制

定了加速寿命试验相应的国标、军标和行业标准。

如 1981 年颁布了恒定应力试验的 4 个国家标准（GB

2689.1~4-81）；2004 年颁布装备可靠性工作通用要求

（GJB 450A-2004）［61］

；2009 年颁布了装备的可靠性鉴

定和验收试验标准（GJB 889A-2009）。当前，加速寿

命试验方法主要开展了恒定应力加速寿命试验（Con⁃

stant-Stress Accelerated Life Testing，CSALT）、步进应

力加速寿命试验（Step-Stress Accelerated Life Testing，

SSALT）和序进应力加速寿命试验（Progressive Stress

Accelerated Life Testing，PSALT）等 3 种 基 本 类 型 的

研究［62］，由于 CSALT 方法表现出良好的准确性和便

捷性，其在实际工程应用中得到了快速发展。

针对发动机燃油控制装置的加速寿命试验，美

国早期采用加速寿命试验技术考核产品可靠性，而

近年来技术发展则倾向于采用超速（115%）、超压试

验的耐久试验，通过耐久试验载荷谱的考核则意味

着燃油控制装置能够满足飞机在任何恶劣工况下飞

行的寿命指标要求。俄罗斯从 20 世纪 80 年代至今

仍参考已发布实施的加速寿命试验方法指南开展，

我国当前仍参考了俄罗斯的试验技术体系，采取加

速寿命试验开展燃油控制装置的试验考核。由于燃

油控制装置包括的零组件较多，通常结合不同的试

验对象及其常见的故障模式独立开展加速寿命试

验，如分别开展燃油泵（离心泵、齿轮泵、柱塞泵）和

燃油调节器（定压活门、安全活门、计量活门、电液伺

服阀等相关组件）的加速寿命试验，目前企业也均制

定了关于燃油离心泵、齿轮泵、柱塞泵及调节器的加

速寿命企业标准或行业标准，如 HB/Z 288-96《航空

发动机柱塞式燃油泵加速等效试车规程设计指南》。

由前文可知，在燃油控制装置中，主要部件为机械传

动部件、液压部件、橡胶制品、电绝缘材料及其他部

件；主要失效模式：磨损型、疲劳型、老化型。失效模

式是选择加速寿命模型的主要依据。在选择加速模

型时，主要选取阿伦尼斯加速模型、逆幂律加速模

型、缅因纳法则、艾林模型、综合试验模型等成熟加

速模型。经过大量实际产品的试验对比分析以及结

合燃油控制装置的典型故障，目前认为针对老化的

失效模式可选择阿伦尼斯或艾林加速模型，而泵、滑

阀等磨损、疲劳等失效模式选择逆幂律模型比较适

合，但由于燃油控制装置的故障模式和失效机理非

常复杂，模型中的参数还要通过试验验证。此外，在

应用该模型时，还存在一个问题是多个应力之间的

关系是否存在叠加的关系（乘积关系或其他关系），

目前难以确定，有待于进一步验证。燃油控制装置

的另一重要故障模式是漏油，主要是由 O 形橡胶圈的

破坏造成，橡胶件一般进行加速老化试验，此方面的

资料比较多，但难以取得。橡胶件的加速模型和逆

幂律模型可共同组成燃油控制装置的综合加速模

型，通常情况综合加速因子为 3~4，最终具体的加速

模型的确定还要通过多次试验进行相关验证。在燃

油控制装置开展加速寿命试验中，需编制加速等效

试验大纲，大纲中必须预先规定以下状态：一是保持

加速试验状态的等效使用状态，即装用发动机的飞

机总剖面的使用状态；二是保持地面慢车、起飞、爬

升、巡航、空中慢车、着陆慢车、最大连续状态。

综上，寿命及可靠性的关键试验技术对实现高

可靠长寿命燃油控制装置的研制至关重要。目前，

国内针对燃油控制装置的载荷谱研究仍未形成有效

的制定方法，同时相关寿命及可靠性试验技术及试

验条件相对于国外仍有所差距，未能有效提出加速

寿命试验中加速模型、加速比以及加速因子的确定

及验证方法。

3.5 国内外燃油控制装置可靠性评估技术研究状况

在可靠性评估验证领域，因产品经济性及结构

复杂原因，大多数研究是基于小子样数据完成的可

靠性评估［63］。小子样情况下的可靠性评估方法研

究，可减少试验次数、人力、物力和财力消耗等，具有

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-9

重要的理论价值和实际的工程意义。

目前，小子样统计推断分析评估方法越来越受

到重视。国外针对小子样统计方法有序贯决策［64］、

Bayes 方 法［65］，Bootstrap 方 法［66］和 基 于 统 计 学 理 论

（SLT）［67］支持向量机（SVM）方法［68］等。美军在 20 世

纪 80 年代基于 Bayes 小子样理论开展了“潘兴 II”导

弹的可靠性评估，1984 年美军提出必须采用序贯分

析方法或 Bayes 小子样理论开展昂贵系统的破坏性试

验。此后，Willits和 Dietz等［69］

分别对二项分布和指数

寿命单元组成的系统可靠性进行了分析。Springer 和

Thompson［70］运用 Mellin 变换得到严格的置信下限方

法。由于 Mellin 变换方法只适用于简单的可靠性结

构，如串、并联系统，且表达式相当复杂，工程实现较

难，因此，Dietrich 等［71］进一步提出了 Chebyshev 多项

式 逼 近 法 。 Winterbottom［72］提 出 了 Cornish-Fisher［73］

展开法等。国防科技大学的张金槐［74］

针对武器装备

试验分析预评估的特点，在小样本可靠性评估方法

方面取得了很多的成果。北京航空航天大学的傅惠

民［75］

也进行了大量小子样统计推断方法研究。在小

子样可靠性评估方法研究中，Bayes 方法取得了较多

的成果，蒋喜等［76］

针对基于 Bayes 的小子样开展了可

靠性评估，取得了精确的结果。

国内开展小子样统计推断理论的研究始于 20 世

纪 60 年代，尤其在 80 年代之后有了较大的进步，特

别是在武器系统的试验评估和鉴定方面，研究和发

展了一系列的小子样统计推断方法，包括 Bayes 方

法，Bootstrap 方法、Bayes Bootstrap 方法、小子样的相

容性检验方法、极值分布分位点法等。Bootstrap 方法

是 Efron［77］于 1979 年提出的一种逼近复杂统计量估

计值分布的通用方法，Bootstrap 方法被认为是统计学

领域重要成果之一。1995 年，Vapnik 等［78］在统计学

理论的基础上，提出了一种新型学习算法——支持

向量机，实现了对结构风险最小化归纳原则，具有完

备的统计学理论基础和出色的学习性能，其主要内

容是在 1992—1995 年间完成的，并在多个领域取得

了成功的应用。在可靠性领域，支持向量机的应用

探索仍在发展中，主要思路是利用支持向量机判别

能力结合 Monte Carlo［79］

模拟计算机系统可靠性以及

小子样的情况下逼近隐式极限状态方程。冯蕴雯

等［80］

针对较小子样条件下成败型产品进行了可靠性

评估方法研究。刘晗［81］

对验前数据的获取和处理进

行了总结，包括仿真试验信息、单元和分系统试验信

息、相似系统信息、单元与分系统在不同环境下试验

信息、历史信息、专家意见信息，并对常见的可靠性

单元模型的 Bayes 评定进行研究。王军波等［82］针对

高价值引信试验成本过高问题、提出使用卡方拟合

优度法来确定继承因子，有效地减少了靶场试验量。

在 Bootstrap 方法研究，国防科技大学刘建等［83］在文

献中考虑到 Bootstrap 方法本身的计算特性，即只能从

原样本再采样，限制了自助样本的生成范围，因此通

过对自助样本生成范围的拓展，提出了改进的 Boot⁃

strap 方法，获得了更加精确的参数估计。海军工程

大学兵器新技术应用研究所屈斐、王树宗等［84］提出

了一种基于 Bootstrap 方法，通过鱼雷各部件可靠性试

验数据来计算鱼雷系统可靠性近似置信下限的评估

方法，数据模拟计算表明，用 Bootstrap 方法求得的置

信下限满足工程应用的精度要求。西北工业大学李

洪双、吕震宙等［85］将 Bootstrap 方法引入到小子样场

合下的置信下限计算中，与传统的单侧容限系数法

和新单侧容限系数法进行了大量的对比计算，算例

表明，Bootstrap 方法明显优于其他两种方法。

当前，计算机仿真方法被广泛地应用到复杂系

统的可靠性评定中，Tian 等［86］

总结对比了经典方法、

Bayes 方法以及 Monte-Carlo 方法在系统可靠性置信

区间估计方法。Martz 和 Duran［87］

对经典的等效系统

方法、Bayes Monte-Carlo 方法以及 Bootstrap 方法进行

了比较，并指出在大多数情况下，Bootstrap 方法以及

Bayes-Bootstrap 方法较好。段晓君等［88］

指出，大子样

下 Bayes 方法的优势很明显，但小子样下的误差不可

忽略。因此，在燃油控制装置这类复杂对象的可靠

性评估中，Bayes 评估理论具有举足轻重的地位，其应

用范围将会越来越广。

上述研究旨在通过基于失效样本数据对产品可

靠性指标和寿命分布进行推断。另一种研究思路是

通过将物理失效机理建模与概率安全分析结合对产

品可靠性和寿命指标进行估计。此类研究需要建立

各主要失效模式的物理机理模型以及材料、加工、制

造、服役载荷等随机参数的概率模型。

基于失效物理的可靠性技术关键问题之一是针

对故障模式的失效机理建模。针对 2.2 小节所论述

的燃油控制系统的汽蚀、磨损、疲劳、老化等典型故

障，需要在多物理场仿真的基础上，建立各个故障机

理模型，通过模型仿真复现故障，并基于该机理模型

建立失效判据的极限状态方程。上述建模过程涉及

流体力学、热力学、摩擦学、断裂力学等多学科知识。

一般而言，无论机理模型建立得如何精细，受制于复

杂物理机制，其预测与真实情况还会存在一定差距，

可结合试验数据对机理模型进行验证与确认，必要

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-10

的情况下需要采用确定性或不确定性的模型修正方

法，对机理模型的模型误差和模型参数进行修正或

推断［89］

。

在失效机理建模的基础上进行可靠性评估的方

法可以分为四类：（1）近似解析法，主要包括一次二

阶矩、二次二阶矩等［90］，此类方法计算效率高，一般

用于非线性程度不高的问题；（2）随机模拟法，包括

重要抽样［91］

、子集模拟［79，92］

、线抽样［93］

等，此类方法适

用于高维小概率问题，但是计算代价一般较高；（3）

概率守恒方法，包括概率密度函数演化［94］

、直接概率

积分［95］等，此类方法适用范围广，但同样计算代价

大；（4）基于代理模型的主动学习算法［96-97］

，此类方法

将代理模型与随机模拟法通过主动学习有机结合，

兼具代理模型高效性和随机模拟法精度高的优点，

是近年来国际上的研究热点之一。

综上可知，基于统计数据和基于失效物理的可

靠性技术目前均得到了较为充足的发展。两类技术

各有优缺点。基于失效数据的统计方法由于子样量

一般较少，较难准确获得产品寿命分布特征，而基于

失效物理的可靠性预测方法难点则在于难于准确模

拟性能退化及失效的物理过程，因此近些年将失效

数据和失效物理相结合的可靠性预测技术逐渐成为

国际研究热点［98］

。通过采集可靠性试验过程中与失

效机制相关的物理量，对失效物理模型进行修正，并

将失效数据与物理模型可靠性预测信息进行融合，

是实现高可信可靠性预测的可行途径，其关键技术

在于建立高精度失效物理模型、参数不确定性模型、

多源数据同化等。

4 面临问题及技术挑战

4.1 存在问题

当前，我国燃油控制装置仍未形成有 效 的 可 靠

性设计体系，近年来随着技术的积累和发展，自主

设计能力大幅提高，但产品研发的正向设计体系仍

不够完善［99-100］。图 8 给出了当前行业 中 可 靠 性 体

系 的 不 足 。 可 以 看 出 ，当 前 行 业 对 可 靠 性 指 标在

整个产品设计过程中的指导不够重视，仅关注产品

的性能，忽视了寿命、可靠性对产品研制过程的重要

影响［101-102］

。

当前行业关于燃油控制装置可靠性设计体系的

不足，重点是未将可靠性考虑在每个设计环节中，仅

在产品的试验验收时，对其可靠性指标（主要对寿

命）进行了初步验证，忽略了可靠性需贯穿在产品的

整个设计过程中这一核心思想。此外，目前全行业

尚未建立燃油控制装置有效、全面的可靠性数据库，

无论是针对同一产品或同类产品，仅存的数据中存

在着数据不清楚、不全面、记录错误等多种主观及客

观不确定性问题，无法将丰富的资源有效利用于设

计中，未形成可靠性设计的有效迭代。除此之外，未

涉及到性能、寿命、基本可靠性参数的协同设计，各

阶 段 性 的 设 计 并 未 贯 彻 规 范 可 行 的 可 靠 性 设 计

准则。

可靠性工程技术已成为国际机械领域的研究热

点，大型航空发动机公司（如 GE 公司和罗罗公司）和

研究机构都对发动机可靠性设计投入了巨大的人力

与财力，开展了大量的故障机理研究、设计技术研究

和试验技术研究，深入探索影响系统可靠性的关键

因素。例如，英国罗罗公司针对齿轮泵磨损失效，建

立了动静压轴承润滑仿真机理模型［103］

，为以降低磨

损故障率、提升轴承寿命为目标的可靠性设计与试

验奠定了基础。对于高可靠、长寿命、低成本的燃油

控制装置，以美国为代表的发达国家重点开展了性

能及可靠性的综合设计技术研究，采取了预先研究

和型号应用相结合的措施，不断总结经验，推出新技

术，在产品设计中不断推广应用，紧紧地围绕结构寿

命长、可靠性高、成本低、质量轻、适用性强等方面进

行相关技术的深入探索，取得了成熟且丰硕的研究

成果，表现出的成果为国外同类产品的工作寿命及

可靠性远远领先国内同类产品。

相对于欧美航空动力强国，我国燃油控制装置

可靠性技术仍存在以下问题：

Fig. 8 Problems in reliability design of product

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-11

（1）技术需求方面，我国航空发动机工业正处于

追赶超越到自主创新阶段，科研人员普遍认识到产

品耐久性、可靠性的重要性，早期因未重视可靠性的

应用，导致故障问题突出，尽管当前对可靠性的重要

性已经得到充分的重视，但早期研发设计的惯性思

维难以立即转变，目前现有型号的设计过程中仅在

局部考虑了相关可靠性问题，仍未将可靠性技术贯

穿到产品的整个研制过程中。

（2）燃油控制装置作为一类典型的机械产品，可

借鉴机械产品的可靠性分析、灵敏度设计和可靠性

优化设计等相关研究成果。但对机械产品而言，以

空化、磨损、疲劳、老化等典型故障机理建模方法及

模型修正方法还存在不足，时变耗损型故障特性的

仿真计算、渐变可靠性灵敏度计算及时变可靠性分

析高效算法等关键技术尚未完全突破。与国外同类

产品的技术水平相比，我国在燃油控制装置的可靠

性理论研究基础较为薄弱，新技术的应用及有效性

还有待进一步加强。

（3）在工程应用方面，可靠性技术应用于燃油控

制系统的产品研发仍然不够彻底，多是可靠性相关

技术的局部应用，如故障诊断技术、故障树分解、可

靠性试验鉴定等相关应用研究。目前还没有形成从

产品研发、生产和使用全寿命周期的应用。在可靠

性标准方面，跟踪、借鉴了国外标准，依托自主设计

经验和创新技术所独立制定的标准较少。

（4）由于机械可靠性仍存在较多难题需要解决，

且机械可靠性研究过程中的较多失效机理不明，导

致理论和工程应用脱节。尽管可靠性相关理论研究

层出不穷，但与实际产品关联度小，缺少工程应用，

尤其是示范应用少，究其本质还是关于产品及其零

部件的失效机理未探明，机械产品的可靠性失效数

据未系统性建立，开展可靠性设计评估分析的极限状

态方程难以准确建立，上述因素也是长期制约我国航

空发动机燃油控制装置可靠性发展的最重要问题。

4.2 面临的主要技术挑战

当前在燃油控制装置研发过程中的性能和可靠

性设计分析、可靠性优化理论、可靠性试验方法以及

评估方法等技术尚未进行综合应用，燃油控制系统

朝着长寿命、高可靠方向发展，应开展燃油控制装置

性能及可靠性一体化综合设计，其中主要面临以下

技术难点和挑战。

（1）燃油控制装置飞行任务载荷谱的随机性研

究不足

燃油控制装置通常承受变应力载荷谱，为保证

寿命模型建模的准确性，需要基于飞行剖面给出其

常规载荷谱统计和折算方法。由于实际飞行剖面通

常是阶段性载荷，不同载荷切换过程中存在一定的

冲击载荷，且不同的飞行历程中泵实际承受的载荷

存在一定的随机性。因此在常规载荷谱统计和折算

过程中，需要充分考虑载荷的阶段性、载荷切换过程

中的冲击以及不同样本在不同飞行历程下载荷的随

机性，并考虑载荷作用顺序对累积损伤效应的影响。

（2）燃油控制装置典型元部件时变耗损故障失

效机理不清

典型元件的故障往往是在产品服役相当长时间

后发生的，这些故障往往与关键部件的性能耗损、退

化有关。当前国内对几种主要的耗损型故障机理开

展了一定的仿真、试验研究。通过仿真求解技术模

拟了典型元部件的时变耗损故障特性。同时在产品

所经历的时间历程中，能够从仿真角度预测应力、应

变等输出性能。但由于试验条件的限制，仿真技术

未得到有效的试验验证，特别是在磨损、疲劳、汽蚀

等高精度特性的仿真技术方面缺乏有效验证手段，

导致仿真技术成熟度低，无法直接指导工程设计。

（3）燃油控制装置性能及可靠性一体化设计体

系尚未建立

随着航空发动机技术发展，对燃油系统的性能、

可靠性要求越来越高，在高性能的基础上，要实现高

可靠、长寿命的设计目标，需同时对性能和可靠性开

展优化策略研究。由于燃油控制装置是由多种燃油

泵、活门组件、电液伺服阀、电磁阀等元件组成，参数

变量极多。当前在燃油控制装置的优化设计方面，

都是以局部优化为主，并未系统性开展燃油控制装

置的整体优化研究。因此，如何在实现高性能的基

础上，达到长寿命及高可靠的优化目标，是开展燃油

控制装置可靠性研究中面临的一个重要挑战。

（4）极小样本下的燃油控制装置可靠性准确评

估难度大

燃油控制装置可靠性参数评估过程中存在样本

小、不确定性大等问题，导致其可靠性评估的难度极

大。Bayes 方法可用概率密度函数来描述对参数的不

确定程度，能够根据所掌握的信息不断地更新对所

建立模型的确定性程度，从而提高小子样机械产品

可靠性评估结果的精确性。然而在实际过程中，燃

油控制装置可靠性参数的先验分布一般是根据已有

信息（先验信息）的情况去选择合适的分布模型拟

合，并不能保证先验分布与总体分布的共轭，实际大

部分的先验分布大都不是共轭情况。在非共轭先验

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-12

分布的 Bayes 评估过程中，关键问题是确定可靠性参

数的后验分布。当后验分布存在多个未知参数时，

通过积分滤掉多余参数，进而求得待估参数的边沿

后验分布十分困难。

（5）燃油控制装置加速寿命模型的可信性未得

到充分的验证

燃油控制装置的加速寿命试验技术相对较为薄

弱，主要的方法均借鉴国外加速寿命试验相关技术，

但尚未对加速寿命试验中加速因子的选取、加速模

型的选择、加速试验件数量及加速比的确定开展有

效的验证，未建立有效可行的加速寿命试验规范。

4.3 研究建议

燃油控制装置作为航空发动机的关键系统，传

统设计中多考虑性能设计，未将可靠性设计与评估

融入产品设计中，导致当前航空发动机燃油控制装

置寿命、可靠性指标较低，无法满足航空发动机的高

可靠工作要求。仅从可靠性理论研究而言，相关理

论研究与仿真已较为成熟，甚至领先于解决实际产

品需要的理论方法。机械产品的可靠性之所以长期

以来难以结合到产品的研发设计过程中，核心问题

一方面还是产品实际运行过程中的物理失效机理尚

未完全探明，另一方面机械产品可靠性研究的测试

数据难以获取或积累相关试验数据成本过于昂贵、

周 期 过 于 长 久 ，导 致 可 靠 性 设 计 理 论 难 以 落 地 和

应用。

为了更好地将可靠性理论贯彻到产品的研发体

系中，参考了美国航空产品先进的可靠性设计流程，

给出我国燃油控制装置设计关键要点及其面临的问

题挑战和建议（如图 9 和表 1 所示）。在产品的研发

设计阶段，从系统工程角度，要将可靠性设计方法、

分析方法、仿真方法、试验方法贯彻落实。在方案论

证、初步设计及详细设计各个阶段，必须将专业化、

流程化融入设计体系中，包括可靠性历史信息的统

计及分析、可靠性分配与预计等工程技术的贯彻与

落实、严重影响寿命的耗损型故障特性的仿真计算、

寿命与可靠性仿真分析、产品的寿命与可靠性试验

验证及评估等，还包括整个设计过程中采用 FMECA，

FTA 等提高可靠性的具体措施等。

基于上述分析，为了能够更好地使得可靠性理

论方法应用至燃油控制装置的研发过程中，还需加

强以下研究工作。

（1）产品研发设计初期，应重视开展燃油控制装

置性能和可靠性协同设计及评估研究。在探明燃油

控制装置典型元部件的失效机理基础上，开展失效

机理的仿真计算模型研究，要强化仿真失效机理模

型的试验验证，结合不同阶段的技术成熟度要求，分

阶段逐步深化试验验证技术，积累充分大量的试验

数据。只有经试验验证的仿真技术，才能真正指导

产品设计，从而从物理机理和试验数据两个维度探

明燃油控制装置关键元件失效演变过程，为开展后

续可靠性设计分析奠定基础。

（2）重视解决确定性设计和不确定性设计两类

问题，在探明失效机理的过程中完成和实现产品性

能、寿命等确定性的设计后，还应开展燃油控制装置

产品不确定性设计研究。不确定性通常包括主观不

确定性、客观不确定性问题，研究过程中需要通过相

Fig. 9 Key points in the design process of fuel control device

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-13

关概率方法进行概率表征，并基于相关代理模型完

成可靠性设计。

（3）重视产品性能与可靠性的一体化设计与评

估。建立考虑燃油控制装置的性能、耐久性（寿命）

和可靠性的一体协同优化设计框架，完成性能符合

要求、长寿命、高可靠的整体协同构架设计。建立产

品验前信息和试验数据相结合的可靠性评估模型，

完成燃油控制装置的可靠性参数评估。

产品的研发是一项系统工程，涉及基础理论及

工程技术，涵盖材料、工艺、仿真、试验等多个环节，

上述的研究建议仅是从可靠性研究角度提出，相关

研究建议涵盖面不能顾及所有学科研究工作。最终

理论方法的贯彻和应用，应以企业实际需求为牵引，

联合相关研究人员共同开展研究攻关，从而形成可

指导行业建立燃油控制装置的可靠性设计准则，为

开展高可靠燃油控制装置的正向设计和工程研制奠

定技术基础。

5 结 论

当前，航空发动机外厂使用中燃油控制装置的

故障率占比高，产品的寿命及可靠性具有较为明显

的不足，高可靠长寿命燃油控制装置作为现代先进

航空动力的技术发展趋势，燃油控制装置性能及可

靠性的综合设计技术是我国航空动力领域必须突破

的关键技术之一。当前国外先进动力强国对高可

靠、长寿命、低成本的燃油控制装置的综合设计技术

研究，采取了预先研究和型号应用相结合的措施，不

断总结经验，推出新技术，在产品设计中不断推广应

用。紧紧地围绕结构寿命长、可靠性高、成本低、质

量轻、适用性强等方面进行了相关技术的深入探索。

对于我国航空发动机领域而言，技术水平与西

方发达国家仍有差距：燃油控制装置产品产生故障

的机理尚未完全探明，开展产品可靠性研究的基础

数据库尚不充分，对产品可靠性工程技术基础性、通

用性和战略性的地位与作用重视不够，造成我国相

关技术的发展与国外相比还有显著差距。为缩短与

国外差距，加快实现独立自主、技术先进、质量可靠

的航空发动机燃油控制装置，应在高可靠长寿命燃

油控制装置的性能及可靠性协同设计上，基于正向

设计思维开展研究工作，在真正探明产品各类故障

的失效机理的基础上，形成产品性能及可靠性设计

准则、优化方法、试验数据库，切实为燃油控制装置

的正向设计和工程研制奠定技术基础。

致 谢：感谢国家科技重大专项、国防基础科研项目、中

国航发产学研合作项目和国家自然科学基金的资助。

参考文献

［ 1 ］ 张绍基 . 军用航空发动机燃油与控制系统的研究和发

展［J］. 航空发动机，2000，26（3）：14-21.

［ 2 ］ 朴　英，张绍基 . 军用航空发动机加力控制系统的研

究 和 发 展［J］. 推 进 技 术 ，2001，22（2）：89-91.

（PIAO Y， ZHANG S J. Research and development of af⁃

terburner control system for military aircraft engine［J］.

Journal of Propulsion Technology，2001，22（2）：89-91.）

［ 3 ］ 张绍基 . 航空发动机控制系统的研发与展望［J］. 航空

动力学报，2004，19（3）：375-382.

［ 4 ］ 刘尚勤，王　磊 . 航空发动机的一种新型主燃油泵设

计［J］. 航空发动机，2003，29（2）：5-7.

［ 5 ］ 刘尚勤 . 离心泵用作航空发动机主燃油泵研究［J］. 航

空发动机，2006，32（2）：43-45.

Table 1 Summary of problems, challenges, and suggestions for fuel control devices

序号

1

2

3

4

问题及挑战

传统逆向研发设计的惯性，导致对可靠性重

视程度不足，对可靠性系统工程的理解程度不够，

未将可靠性技术贯穿到产品的整个研制过程，燃

油控制装置性能及可靠性一体化设计体系尚未建

立

燃油控制装置结构及其飞行任务载荷谱复

杂，服役环境恶劣，常规载荷谱折算方法未能厘清

对产品的寿命及可靠性影响，产品自身磨损、疲

劳、老化等失效耦合因素过多，尚未完全探明

燃油控制装置试验数据成本过于昂贵、周期

过于长久，导致可靠性理论与实际应用脱节，理论

方法远远领先于实际产品的寿命可靠性水平，但

未得到实质性应用

可靠性数学理论在解决极小样本下的寿命及

可靠性评估难度较大，加速寿命模型的精度尚未

得到充分的验证

建　议

开始产品的研发设计阶段，应重视开展燃油控制装置性能和可

靠性协同设计及评估，同时企业应借助航空发动机研发体系建设，在

方案论证、初步设计及详细设计各个阶段，必须将专业化、流程化融

入设计体系中，构建燃油控制装置性能与可靠性一体化设计研发体

系、设计准则、规范和标准

高度重视航空发动机燃油控制装置的关键地位，加大投入力度

和资金，开展以燃油为介质的高速、高压、高温、高振环境下燃油控制

装置及其零组件的失效机理研究，研究在航空发动机全载荷谱和随

机条件下的累计损伤过程

按照零件、组件、部件、装置的划分，瞄准燃油控制装置的主要失

效形式，从物理机理和试验数据两个维度探明燃油控制装置关键元

件的磨损、汽蚀等耗损型故障，同时结合技术成熟度等级分别开展燃

油控制装置的试验及数据库的建立

采用 Bayes 模型更新方法，基于先验数据更新对所建立模型的确

定性程度，通过数理统计方法，完成燃油控制装置的可靠性参数评

估，从而提高小子样机械产品可靠性评估结果的精确性

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-14

［ 6 ］ 刘尚勤 . 离心泵作主燃油泵的回顾与展望［C］. 井冈

山：中国航空学会发动机第十二届自动控制学术会

议，2004.

［ 7 ］ 康　锐，王自力 . 可靠性系统工程理论研究回顾与展

望［J］. 航空学报，2022，43（10）：180-190.

［ 8 ］ 黄　云，周　斌，杨晓锋，等 . 微系统及其可靠性技

术的发展历程、趋势及建议［J］. 电子产品可靠性与环

境试验，2021，39（增刊 2）：21-24.

［ 9 ］ 金　镭，刘友丹 . 运输类飞机鸟撞适航性技术研究

［J］. 航空标准化与质量，2012（6）：11-15.

［10］ 贺孝思 . 美国军用电子设备的可靠性问题［J］. 国外导

弹与航天，1985（12）：1-6.

［11］ KHORSHIDI H A， GUNAWAN I， IBRAHIM M Y. Da⁃

ta-driven system reliability and failure behavior modeling

using FMECA ［J］. IEEE Transactions on Industrial In⁃

formatics，2016，12（3）：1253-1260.

［12］ KHAN M A A， SHEIKH A K. Simulation-based mould

design， life prediction and reliability assessment of a

valve body［J］. International Journal of Simulation Model⁃

ing，2021，20（2）：219-230.

［13］ GÓRNY K， KUWAŁEK P， PIETROWSKI W. Increas⁃

ing electric vehicles reliability by non-invasive diagnosis

of motor winding faults［J］. Energies，2021，14（9）：

1-14.

［14］ 李梦白 . NASA 工程培训课程体系及质量与可靠性培

训借鉴［J］. 质量与可靠性，2021（2）：56-60.

［15］ 徐振洋，谢　萍，武　孟 . 软件可靠性综述［J］. 计算

机与网络，2021，47（18）：32-34.

［16］ LIN H Z， KHALESSI M R. General outlook of UNIPASS™

V5.0： a general-purpose probabilistic of software system

［J］. Structural Safety，2005，28（1）：196-216.

［17］ THACKER B H， RIHA D S， FITCH S H K， et al. Prob⁃

abilistic engineering analysis using the NESSUS software

［J］. Structural Safey，2004，28（1）：83 -107.

［18］ PEKKA A， JÜRGEN M， PASI K. Perspectives on global

software development： special issue on PROFES 2007

［J］. Software Process： Improvement and Practice，

2008，13（3）：213-215.

［19］ SCHUËLLER G I， PRADLWARTER H J. Computation⁃

al stochastic structural analysis（COSSAN）-a software

tool ［J］. Structural Safety，2006，28（1-2）：68-82.

［20］ SHUBHAM S， AHMED J O. Optimal deign， simulation

and implementation of solar photo-voltaic panels in hy⁃

brid electric vehicles using CATIA V5R19 software inte⁃

grated with ANSYS 13.0 versions［J］. Journal of Physics

Conference Series，2020，1530（1）：012124.

［21］ 郭雄华，韩慧仙，曹显利 . 工程机械液压系统可靠性

分析［J］. 制造业自动化，2010，32（5）：225-227.

［22］ 郭海强，李安洪，徐　骏，等 . 基于可靠度的传递系

数法显式与隐式对应关系［J］. 岩土力学，2021，42

（7）：2015-2022.

［23］ PRAKASH O， BHUSHAN M， NARASIMHAN S， et al.

Sensor network design based on system-wide reliability

criteria. Part II： formulations and applications［J］. Jour⁃

nal of Process Control，2020，93：14-27.

［24］ SPREAFICO C， RUSSO D， RIZZI C. A state-of-theart review of FMEA/FMECA including patents［J］. Com⁃

puter Science Review，2017，25：19-28.

［25］ PARKINSON H J， THOMPSON G. Systematic approach

to the planning and execution of product remanufacture

［J］. Proceedings of the Institution of Mechanical Engi⁃

neers， Part E： Journal of Process Mechanical Engineer⁃

ing，2004，218（1）：1-13.

［26］ BERTOCCHI E， MANTOVANI S， STROZZI A. On the

contact stresses at the indenting edge of a shaft-hub inter⁃

ference fit subject to bending and shear forces［J］. Key

Engineering Materials，2017，754：157-160.

［27］ KUMAR T B， CHANDRA D B. An approach to reliabili⁃

ty， availability and maintain ability analysis of a plug-in

electric vehicle［J］. World Electric Vehicle Journal，

2021，12（1）.

［28］ HUANG C， GUO W Y， YANG Y B， et al. Experimental

study on mix design of chloride resistant cementitious

spacers［J］. Key Engineering Materials，2014，629：

351-357.

［29］ 王汝贵，陈辉庆 . 变胞机构多失效模式运动可靠性分

析 与 优 化［J］. 机 械 工 程 学 报 ，2021，57（11）：184-

194.

［30］ 张　威，刘隆波，闻华殿，等 . 船载机电装备可靠性

模拟试验技术综述［J］. 振动与冲击，2021，40（17）：

167-174.

［31］ ZHANG Y M. Graphic illustration for mechanical reli⁃

ability design（2）： theory and method［J］. Life Cycle Re⁃

liability and Safety Engineering，2020，9（5）：91-111.

［32］ MALKIEL N， RABINOVITCH O， ELISHAKOFF I. Ex⁃

act solutions for stochastic Bernoulli-Euler beams under

deterministic loading［J］. Acta Mechanical，2021，35

（24）：1-24.

［33］ DIMITROV N， FRIIS-HANSEN P， BERGGREEN C.

Reliability analysis of a composite wind turbine blade sec⁃

tion using the model correction factor method： numerical

study and validation［J］. Applied Composite Materials，

2013，20：17-39.

［34］ EOM Y S， YOO K S， PARK J Y， et al. Reliabilitybased topology optimization using a standard response

surface method for three-dimensional structures ［J］.

Structural and Multidisciplinary Optimization， 2011，

43：287-295.

［35］ ALBA S， FILIPPO G， GIUSEPPE M. Reliability analy⁃

sis of randomly excited FE modelled structures with inter⁃

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-15

val mass and stiffness via sensitivity analysis［J］. Me⁃

chanical Systems and Signal Processing，2022，163：

107990.

［36］ MOUSTAFA K， HU Z， MOURELATOS Z P， et al. Sys⁃

tem reliability analysis using component-level and sys⁃

tem-level accelerated life testing ［J］. Reliability Engi⁃

neering and System Safety，2021，214：107755.

［37］ ALYANAK E， GRANDHI R， HA-ROK B. Gradient

projection for reliability-based design optimization using

evidence theory ［J］. Engineering Optimization，2008，

40（10）：923-935.

［38］ LE V H， RACKWITZ F. A new cyclic simple shear test

procedure with multidirectional loading［J］. Geotechni⁃

cal Testing Journal，2019，43（1）：275-286.

［39］ BJERAGER P， KRENK S. Parametric sensitivity in first

order reliability theory［J］. Journal of Engineering Me⁃

chanics，1989，115（7）：1577-1582.

［40］ KARAMCHANDANI A， CORNELL C A. Sensitivity esti⁃

mation within first and second order reliability methods

［J］. Structural Safety，1992，11（2）：95-107.

［41］ MELCHERS R E. New insights from probabilistic model⁃

ling of corrosion in structural reliability analysis［J］.

Structural Safety，2021，88：102034.

［42］ AMBARTZUMIAN R， DER KIUREGHIAN A， OHANI⁃

ANA V， et al. Multinormal probability by sequential con⁃

ditioned importance sampling： theory and application

［J］. Probabilistic Engineering Mechanics， 1998， 13

（4）：299-308.

［43］ ZHAN K， PEISHUO L. Reliability-based topology opti⁃

mization against geometric imperfections with random

threshold model［J］. International Journal for Numerical

Methods in Engineering，2018，115（1）：99-116.

［44］ MENG D， LI Y F， HUANG H Z， et al. Reliabilitybased multidisciplinary design optimization using subset

simulation analysis and its application in the hydraulic

transmission mechanism design［J］. Journal of Mechani⁃

cal Design，2015，137（5）：051402.

［45］ 张春宜，井慧哲，李成伟，等 . 失谐叶盘振动可靠性

分析的径向基极值响应面法［J］. 机械科学与技术，

2020，39（1）：157-164.

［46］ 韩彦彬，白广忱，李晓颖，等 . 柔性机构可靠性优化

的均值-概率分解协调法［J］. 机械设计与制造，2014

（6）：157-159+163.

［47］ 朱丽莎，张义民，卢　昊，等 . 基于神经网络的转子

振动可靠性灵敏度分析［J］. 计算机集成制造系统，

2012，18（1）：149-155.

［48］ 王骥超，郭迎清，王　磊 . 新型高可靠性主燃油控制

装置设计仿真研究［J］. 推进技术，2015，36（2）：299-

305. （WANG J C， GUO Y Q， WANG L. Design simula⁃

tion study of new high-reliability main fuel control device

［J］. Journal of Propulsion Technology，2015，36（2）：

299-305.）

［49］ 盛世伟，李军伟，朱汉银，等 . 燃油计量组件试验液

压控制系统研究［J］. 航空发动机，2020，46（1）：65-

69.

［50］ 徐立立，杜胜杰，李　焕，等 . 加速寿命方法及模型

的使用指导分析［J］. 环境技术，2021，39（5）：56-61.

［51］ 李继世，张大义，黄爱萍，等 . 航空发动机外部附件

振动试验载荷谱编制［J］. 航空发动机，2021，47（3）：

53-59.

［52］ 金　帅，张振兴，李家瑞，等 . 航空发动机喘振故障

外场诊断与分析［J］. 航空发动机，2021，47（增刊 1）：

53-56.

［53］ 马双员，张永峰 . 航空发动机载荷谱综述［J］. 现代机

械，2011（5）：15-17.

［54］ 肖　阳，徐可君，秦海勤，等 . 基于疲劳-蠕变载荷等

效转换的涡轮盘载荷谱编制及寿命预测［J］. 推进技

术 ，2020，41（10）：2316-2324. （XIAO Y， XU K J，

QIN H Q， et al. Preparation and life prediction of tur⁃

bine disc load spectrum based on fatigue-creep load

equivalent conversion［J］. Journal of Propulsion Technol⁃

ogy，2020，41（10）：2316-2324.）

［55］ 杜宇飞，孙志刚，陆　琪，等 . 基于任务段的航空发

动机载荷谱聚类方法［J］. 航空动力学报，2019，34

（5）：987-996.

［56］ 张　睿，郝桂友，方　博，等 . 美军武器装备试验鉴

定中可靠性工作分析及启示［J］. 质量与可靠性，2018

（3）：19-22.

［57］ 陆廷孝，郑鹏州 . 可靠性设计与分析［M］. 北京：国防

工业出版社，2011.

［58］ 刘宁致，彭震鸣，丁国强 . 加强航空装备可靠性管理

探讨［J］. 质量与可靠性，2010（6）：47-50.

［59］ 陈津虎，胡彦平，周　芳 . 舰载装备值班寿命加速试

验方法研究［J］. 强度与环境，2021，48（2）：59-63.

［60］ 郭衍莹 . 俄罗斯研发防空导弹武器系统的指导准则和

设计思想［J］. 国防科技，2011，32（3）：1-7.

［61］ 祝耀昌，曾照洋 . GJB450A《装备可靠性工作通用要

求》的 简 要 介 绍 和 分 析［J］. 航 天 器 环 境 工 程 ，2008

（4）：360-368.

［62］ SHI X， LU P， SHI Y. Reliability estimation for hybrid

system under constant-stress partially accelerated life

test with progressively hybrid censoring ［J］. Recent Pat⁃

ents on Engineering，2020，14（1）：82-94.

［63］ 张湘平 . 小子样统计推断与融合理论在武器系统评估

中的应用研究［D］. 长沙：国防科学技术大学，2003.

［64］ 严惠云 . Bayes 理论在二项分布可靠性分析中的应用

［D］. 西安：西北大学，2007.

［65］ VAN DE SCHOOT R， DEPAOLI S， KING R， et al.

Bayesian statistics and modelling［J］. Nature Reviews

Methods Primers，2021，1（1）：1-26.

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2304062-16

［66］ 赵　远，杨　琳 . 基于 Bootstrap 理论的小子样寿命评

估模型［J］. 北京航空航天大学学报，2022，48（1）：

106-112.

［67］ 张学工 . 关于统计学习理论与支持向量机［J］. 自动化

学报，2000，26（1）：32-42.

［68］ 张健沛，徐　华 . 支持向量机（SVM）主动学习方法研

究与应用［J］. 计算机应用，2004，24（1）：1-3.

［69］ WILLITS C J， DIETZ D C， MOORE A H. Series-system

eliability-estimation using very small binomial samples

［J］. IEEE Transactions on Reliability，1997，46（2）：

296-302.

［70］ SPRINGER M D， THOMPSON W E. The distribution of

products of independent random variables［J］. SIAM

Journal on Applied Mathematics，1966，14（3）：511-

526.

［71］ DIETRICH C R， NEWSAM G N. Efficient generation of

conditional simulations by Chebyshev matrix polynomial

approximations to the symmetric square root of the covari⁃

ance matrix［J］. Mathematical Geology，1995，27（2）：

207- 228.

［72］ WINTERBOTTOM A. CORNISH-fisher expansions for

confidence limits［J］. Journal of the Royal Statistical So⁃

ciety： Series B（Methodological），1979，41（1）：69-75.

［73］ WITHERS C S. Asymptotic expansions for distributions

and quantiles with power series cumulants ［J］. Journal

of the Royal Statistical Society： Series B（Methodologi⁃

cal），1984，46（3）：389-396.

［74］ 张金槐 . 小子样下命中概率的估计［J］. 国防科技大学

学报，2001，23（6）：109-113.

［75］ 傅惠民 . 极小子样可靠性评定方法［J］. 机械强度，

2005，27（3）：335-338.

［76］ 蒋　喜，刘宏昭，訾佼佼，等 . 基于 Bayes 法的电主轴

极小子样可靠性研究［J］. 振动与冲击，2015，34（4）：

121-127.

［77］ EFRON B. The bootstrap and modern statistics［J］. Jour⁃

nal of the American Statistical Association，2000，95

（452）：1293-1296.

［78］ CORTES C， VAPNIK V. Support-vector net works［J］.

Machine Learning，1995，20（3）：273-297.

［79］ PAPAIOANNOU I， BETZ W， ZWIRGLMAIER K， et al.

MCMC algorithms for subset simulation［J］. Probabilistic

Engineering Mechanics，2015，41：89-103.

［80］ 冯蕴雯，冯元生 . 极小子样高可靠性成败型产品试验

的贝叶斯评估方法研究［J］. 机械科学与技术，1999，

18（2）：198-200.

［81］ 刘　晗 . 基于 Bayes 理论的小子样可靠性评定方法研

究［D］. 长沙：国防科学技术大学，2006.

［82］ 王军波，王　玮，常　悦，等 . 高价值弹药引信小子

样 贝 叶 斯 可 靠 性 评 估 方 法［J］. 探 测 与 控 制 学 报 ，

2009，31（1）：57-60.

［83］ 刘　建，吴　翊，谭　璐 . 对 Bootstrap 方法的自助抽

样的改进［J］. 数学理论与应用，2006（1）：69-72.

［84］ 屈　斐，王树宗 . 基于 Bootstrap 仿真的鱼雷系统可靠

度置信下限［J］. 鱼雷技术，2006，14（4）：32-35.

［85］ 李洪双，吕震宙 . 结构可靠性分析的支持向量机响应

面法［J］. 计算力学学报，2009，26（2）：199-203.

［86］ CHEN J， HUANG H， TIAN S， et al. Feature selection

or text classification with Naïve Bayes［J］. Expert Sys⁃

tems with Applications，2009，36（3）：5432-5435.

［87］ MARTZ H F， DURAN B S. A comparison of three meth⁃

ods for calculating lower confidence limits on system reli⁃

ability using binomial component data［J］. IEEE Transac⁃

tions on Reliability，1985，34（2）：113- 120.

［88］ 段晓君，王　刚 . 基于复合等效可信度加权的 Bayes

融合评估方法［J］. 国防科技大学学报，2008，30（3）：

90-94.

［89］ ROY C J， OBERKAMPF W L. A comprehensive frame⁃

work for verification， validation， and uncertainty quanti⁃

fication in scientific computing［J］. Computer Methods in

Applied Mechanics and Engineering，2011，200（25-

28）：2131-2144.

［90］ BREITUNG K. 40 years form： some new aspects？［J］.

Probabilistic Engineering Mechanics，2015，42：71-77.

［91］ CHENG K， PAPAIOANNOU I， LU Z， et al. Rare event

estimation with sequential directional importance sam⁃

pling［J］. Structural Safety，2023，100：102291.

［92］ AU S K， BECK J L. Estimation of small failure probabili⁃

ties in high dimensions by subset simulation［J］. Probabi⁃

listic Engineering Mechanics，2001，16（4）：263-277.

［93］ DE ANGELIS M， PATELLI E， BEER M. Advanced line

sampling for efficient robust reliability analysis ［J］.

Structural Safety，2015，52：170-182.

［94］ LI J. Probability density evolution method： background，

significance and recent developments［J］. Probabilistic

Engineering Mechanics，2016，44：111-117.

［95］ LI X， CHEN G， CUI H， et al. Direct probability integral

method for static and dynamic reliability analysis of struc⁃

tures with complicated performance functions［J］. Com⁃

puter Methods in Applied Mechanics and Engineering，

2021，374：113583.

［96］ ECHARD B， GAYTON N， LEMAIRE M. AK-MCS： an

active learning reliability method combining Kriging and

Monte Carlo simulation［J］. Structural Safety，2011，33

（2）：145-154.

［97］ WEI P， ZHENG Y， FU J， et al. An expected integrated

error reduction function for accelerating Bayesian active

learning of failure probability［J］. Reliability Engineer⁃

ing & System Safety，2023，231：108971.

［98］ KOSEMPEL J， O’HALLORAN B M， Van Bossuyt D L.

Toward a reliability approach decision support tool for

第 45 卷 第 1 期 航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述 2024 年

2304062-17

early system design： physics of failure vs. historical fail⁃

ure data［M］. Cham： Springer International Publishing，

2022：687-697.

［99］ 申世才，李华聪，吕　伟，等 . 航空发动机高压离心泵

的设计与仿真［J］. 计算机仿真，2011，28（1）：84-87.

［100］ 符江锋，李华聪，韩小宝，等 . 一种采用径向串联方

式的组合旋涡泵设计方法［J］. 推进技术，2013，34

（2）：269-272. （FU J F， LI H C， HAN X B， et al. De⁃

sign method of combined vortex pump using radial series

connection method［J］. Journal of Propulsion Technolo⁃

gy，2013，34（2）：269-272.）

［101］ FU J F， LI H C， LI J， et al. Design and simulation of

aero-engine combination vortex fuel pump［J］. Applied

Mechanics & Materials，2014，568：1785-1789.

［102］ 王淑红，李华聪，符江锋，等 . 航空发动机旋涡组合泵

设计［J］. 科学技术与工程，2012，12（6）：1301-1303.

［103］ TACCONI J， SHAHPAR S， KING A， et al. Elasto-hy⁃

drodynamic model of hybrid journal bearings for aero-en⁃

gine gear fuel pump applications［J］. Journal of Tribolo⁃

gy，2022，144（3）：031604.

（编辑：白　鹭）

Summary of reliability research on aero engine fuel

control devices

AN Lihui1，2，3

，WANG Jianli1，2，3

，LIU Yi1，2，3

，LI Keke1，2，3

，FU Jiangfeng2，4

，WEI Pengfei2，4

，LI Huacong2，4

（1. AECC Xi’an Engine Control Technology Ltd.，Xi’an 710077，China；

2. Key Laboratory of Digital Intelligence Technology for Aeroengine Performance and Control，

Ministry of Industry and Information Technology，Xi’an 710072，China；

3. Shaanxi Key Laboratory of Aerospace Fuel Control System，Xi’an 710077，China；

4. College of Power and Energy，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China）

Abstract：The aviation engine fuel control device is the core control unit of the aero-engine. It has been

used in harsh environments such as high temperature， high pressure， and strong vibration for a long time， and

has a high failure rate in the use of aero-engines in external factories. The lifespan and reliability of the product

have become a weakness that restricts the improvement of equipment capabilities in China. This article summariz⁃

es the typical fault types of current fuel control devices， comprehensively and systematically reviews the research

status of reliability design and analysis technology， reliability optimization technology， life test technology， and

reliability evaluation technology for fuel control devices both domestically and internationally. The shortcomings

and reasons in the reliability technology of fuel control devices in China were analyzed， and the technical difficul⁃

ties and challenges faced in the integrated design of fuel control device performance and reliability during the in⁃

dependent innovation design stage of aviation engines were pointed out， taking into account the current domestic

design level and industrial foundation. The basic research ideas needed to strengthen the design capacity of avia⁃

tion fuel control devices in China are provided.

Key words：Aeroengine；Fuel control device；Reliability design；Fault type；Review

Received：2023-04-26；Revised：2023-09-08.

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2304062

Foundation items：National Science and Technology Major Project（J2019-V-0016-0111；2022-B-V-003-001）；Defense Indus⁃

trial Technology Development Program （JCKY2022607C002） ；AECC Industry & University Research Cooperation Project

（HFZL2022CXY013）；National Natural Science Foundation of China（52372396）.

Corresponding author：FU Jiangfeng，E-mail：fjf@nwpu.edu.cn

2024 年 1 月

第 45 卷 第 1 期

推　进　技　术

JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY

Jan. 2024

Vol.45 No.1

2209076-1

涡轮电推进系统建模及控制规律设计 *

江天牧，张晓博，王占学，刘永泉，姚 尧，郝 旺

（西北工业大学 动力与能源学院，陕西 西安 710129）

摘 要：为了研究涡轮电推进系统的工作特性及控制规律设计方法，建立了涡轮电推进系统总体性

能仿真模型。基于部件法建立了涵道风扇性能计算模型；基于电机效率图建立了发电机及电动机性能计

算模型；基于面向对象的建模方法建立了电推进模块计算模型。将建立的电推进模块计算模型加入涡扇

发动机部件级仿真模型中，构建了涡轮电推进系统的共同工作方程组，即其性能仿真模型。采用逆算法

研究了不同几何参数控制规律下，涵道风扇推力调节时推进系统的工作特性。通过在性能仿真模型中添

加推力平衡方程，并结合差分进化算法构建涡轮电推进系统优化模型，形成了涡轮电推进系统控制规律

优化设计方法，应用此方法计算了推进系统节流过程控制规律和性能参数。计算结果表明：本模型设计

点性能计算结果与国外发动机性能计算软件计算结果最大偏差仅为0.22%，验证了建模方法的有效性；

当涵道风扇推力改变时，可能导致涡扇发动机出现超温、超转和喘振等问题，通过联合调节尾喷管喉部

面积和涵道引射器面积，可以有效改善这些问题；设计出的节流过程控制规律可以保证不超温、不超

转，具有足够的喘振裕度，且在节流过程中还能进一步降低耗油率；该控制规律还具有连续、单调的特

点，利于工程实现。

关键词：航空发动机；涡轮电推进系统；推进系统建模；差分进化算法；控制规律设计

中图分类号：V231 文献标识码：A 文章编号：1001-4055（2024）01-2209076-13

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2209076

1 引 言

随着航空发动机设计水平的提升，以涡喷、涡扇

为主要构型的传统航空推进系统逐渐达到其性能上

限。近年来，通过在飞机推进系统中引入电气部件

组成电推进系统被认为是进一步提升飞机推进效

率、降低碳排放的有效手段，符合未来航空业绿色、

高效的发展目标。飞机电推进系统分为全电推进系

统、混合电推进系统［1］。涡轮电推进 系 统 是 一 种 特

殊的混合电推进系统，其保留燃料作为主要能源，

并 将 燃 料 中 可 用 的 化 学 能 全 部 或 部 分 转化为电能

以驱动风扇或螺旋桨等推进器［2］

。相比于其他的电

推进系统，涡轮电推进系统结构更加简单，也不依赖

高能量密度电池技术，是未来电推进系统的重点发

展方向［3］

。

涡轮电推进系统有多种不同的构型，如：“涡轴

发动机+螺旋桨”“涡轴发动机+风扇”“涡扇发动机+

风扇”等。其中“涡扇发动机+风扇”构型也被称为部

分涡轮电推进系统（Partially Turboelectric）。该构型

推进系统基于传统涡扇发动机发展而来，通过将电

驱动涵道风扇耦合进推进系统中，获得更大的等效

涵道比，从而提升推进效率。电驱动涵道风扇布置

的灵活性、电驱动涵道风扇可以实现与涡扇发动机

解耦控制等优势使得该构型的涡轮电推进飞机可以

用于执行多种复杂的飞行任务，如：将电驱动涵道风

扇垂直于飞行方向布置可使超声速飞机获得短距/垂

直起降能力。本文以“涡扇发动机+风扇”构型的涡

轮电推进系统为研究对象，针对其总体性能建模及

控制规律设计问题开展研究。

国外的许多学者针对涡轮电推进系统开展了许

* 收稿日期：2022-09-25；修订日期：2023-02-16。

基金项目：国家自然科学基金 （52076180）；国家科技重大专项 （J2019-I-0021-0020）；航空发动机及燃气轮机基础科学

中心项目（P2022-B-I-005-001）；中央高校基本科研业务费专项资金。

作者简介：江天牧，博士生，研究领域为航空发动机总体性能仿真与设计。

通讯作者：张晓博，博士，副教授，研究领域为航空发动机总体性能仿真与设计。E-mail：zhangxb@nwpu.edu.cn

引用格式：江天牧，张晓博，王占学，等 . 涡轮电推进系统建模及控制规律设计［J］. 推进技术，2024，45（1）：2209076.

（JIANG T M， ZHANG X B， WANG Z X， et al. Modelling and control schedule design of turboelectric propulsion system

［J］. Journal of Propulsion Technology，2024，45（1）：2209076.）

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-2

多预先研究工作。在 NASA 组织开展的 N+3 飞机研

究计划中，以涡轮电推进系统为动力装置的 N3-X 概

念 飞 行 器 受 到 了 广 泛 关 注［4］。 在 NASA 的 支 持 下 ，

Felder 等［5-6］

针对涡轮电推进系统开展了循环参数分

析和参数敏感性分析，结果表明，越低的涵道风扇压

比对推进系统产生的推进效率越高，涵道风扇入口

总压损失会大幅度影响推进系统耗油率。Kim 等［7］

针对涡轮电推进系统的燃油消耗、污染物排放等参

数进行了研究，结果表明，由于涵道风扇提供了极大

的等效涵道比，N3-X 的燃油消耗相比于传统飞机能

降低 70%~72%。Welstead 等［8］针对配置单个涵道风

扇涡轮电推进系统的 STARC-ABL 概念飞机进行了

任务分析研究，结果表明，相比于传统飞机，单个涵

道风扇的涡轮电推进飞机能产生 12% 的燃油收益，

但电机的效率将对这个收益产生很大的影响。Jan⁃

sen 等［3］

研究了涡轮电推进系统的关键性能参数对飞

机性能的影响，着重分析了可能产生的航程和尺寸

重量收益。Yoon 等［9］

研究了未来涡轮电推进系统所

需要的兆瓦级电机的设计方案，结果表明此类电机

的能量传递效率可达到 98% 以上。Pellegrino 等［10］

通

过理论计算获得了涡轮电推进系统所需兆瓦级永磁

电机的效率图。

国内，夏济宇等［11］建立了矢量电推进系统的气

动-推进耦合模型，可用于快速评估电推进系统的气

动性能。刘昭威等［12］

提出了 30 kW 级电驱动涵道风

扇气动与结构设计、地面试验以及飞行试验过程，形

成了一套电驱动涵道风扇的设计方法。王书礼等［13］

提出了一种适于电动飞机电推进系统的能效优化方

法，有效提高了飞机电推进系统效率。

综上所述，国内外针对涡轮电推进系统开展了

一定研究，主要集中在循环参数分析、特征部件设计

和推进系统性能对飞机性能的影响上。对涡轮电推

进系统在非设计状态的工作特性及控制规律设计方

法的研究还不深入。

本文针对“涡扇发动机+风扇”构型的涡轮电推

进系统开展研究，在涡扇发动机部件级仿真模型的

基础上完善了电推进模块性能计算模型，构建了涡

轮电推进系统的共同工作方程组。采用稳态逆算法

研究了不同几何参数控制规律下，涵道风扇推力调

节时推进系统的工作特性。通过在性能仿真模型中

添加推力平衡方程，并结合差分进化算法构建涡轮

电推进系统优化模型，形成了涡轮电推进系统控制

规律优化设计方法，应用此方法计算了推进系统节

流过程控制规律和性能参数。

2 涡轮电推进系统计算模型

2.1 涡轮电推进系统构型

本文研究的涡轮电推进系统结构如图 1 所示。

电推进系统由涡扇发动机模块和电推进模块组成。

其中涡扇发动机模块与常规混排涡扇发动机类似，

其组成部件包括：进气道（Inlet）、风扇（Fan）、压气机

（Compressor）、燃烧室（Burner）、高压涡轮（High-pres⁃

sure turbine，HPT）、低 压 涡 轮（Low-pressure turbine，

LPT）、混合室（Mixer）和喷管（Nozzle）。高压涡轮通

过高压转子（High-pressure spool，HPS）驱动压气机，

低压涡轮通过低压转子（Low-pressure spool，LPS）驱

动风扇。与传统混排涡扇发动机不同的是，低压涡

轮不仅驱动风扇还通过低压转子驱动电推进模块的

发电机部件。电推进模块的组成部件包括：发电机

（Generator）、能量传输电路（Circuit）、电动机（Motor）、

进气道（Inlet）、涵道风扇（Ducted fan）、喷管（Nozzle）。

发电机在低压涡轮的驱动下产生电能经过传输电路

输入电动机。电动机在电能驱动下带动涵道风扇旋

转，将涵道风扇前的气流经由进气道吸入，并通过喷

管加速喷出。涡扇发动机模块的尾喷管与电推进模

块的涵道风扇喷管共同产生推力推动飞机飞行。本

文研究目的在于理清涡轮电推进系统的性能仿真方

法和提出适用于涡轮电推进系统的控制规律设计方

法，为了便于进行参数分析，本文所研究的涡轮电推

进系统仅配置一个涵道风扇。

2.2 电推进模块计算模型

在建立涡轮电推进系统计算模型前，需要对推

进系统做出一些假定以降低模型复杂度。这些假定

包括：（1）在推进系统的涵道风扇和涡扇发动机中，

气流沿其流路轴向均为一维流动，并假定各个截面

的气动参数均匀分布；（2）流动部件不考虑流体与部

件热交换，其特性按照特性计算；（3）假定推进系统

Fig. 1 Structure of the turboelectric propulsion system

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-3

工作过程中，传输电路的能量传递效率为定值，发电

机和电动机的能量传递效率仅考虑其转速和力矩的

影响，不考虑电推进模块各个部件之间传递能量产

生的损失。

本文采用部件法建立电推进模块的计算模型，

基于面向对象的建模方法分别建立涵道风扇的进气

道、风扇、喷管、电动机、发电机部件级模型。涵道风

扇 的 部 件 模 型 及 截 面 编 号 如 图 2 所 示 。 基 于 文 献

［14］所述的低转速特性拓展方法，由通用压缩部件

特性图拓展获得风扇的低转速特性。根据文献［15］

建立电推进模块的流路部件（进气道、风扇和喷管）

计算模型，进气道部件读取飞行环境参数后依次计

算进气道、风扇和喷管的出口截面参数，完成流路计

算。电动机输出力矩 Mmot 及涵道风扇推力 Fd 可由下

式求出，即

Mmot = 30Wd c p (Tt,2 - Tt,1 )

πnmot

（1）

Fd = Wd (v3 - v0 ) + A3 ( ps,3 - ps,0 ) （2）

式中 Wd 为涵道风扇质量流量，c p 为等压比热容，Tt，2

为涵道风扇出口总温，Tt，1 为涵道风扇进口总温，nmot

为电动机转速，v3 为涵道风扇喷管出口流速，v0 为飞

行速度，A3 为涵道风扇喷管出口面积，ps，3 为涵道风扇

喷管出口静压，ps，0 为大气压力。

在电推进模块仿真中应当考虑电动机、发电机

及传输电路产生的能量损耗。本文采用能量传递效

率特性来计算电推进模块产生的能量损失。发电机

力矩 Mgen 及电推进系统能量传递损失 Ploss 可由下式

求出

ηall = ηgenηcirη mot （3）

Mgen = Mmotnmot

ηallngen

（4）

Ploss = (π/30 ) (1 - ηall )Mgen ngen （5）

式中 ηall 为电推进模块能量传递总效率，ηgen 为发电机

能量传递效率，ηcir 为传递电路能量传递效率，η mot 为

电动机能量传递效率，ngen 为发电机转速。

电动机和发电机设计点的能量传递效率依据电

机设计水平给定，非设计点的能量传递效率采用电

机效率图计算。根据文献［10］永磁电机损失特性计

算结果，获得了基准永磁电机效率图，如图 3 所示。

完成电推进系统设计点计算后，根据计算出的电动

机和发电机力矩缩放基准电机效率图，获得电动机

和发电机的效率特性，即能量传递效率与转速和力

矩的函数关系为

η mot = f1 ( Mmot , nmot ) （6）

ηgen = f2 ( Mgen , ngen ) （7）

在给定设计点循环参数后，依次计算电推进模

块的进气道、风扇、喷管、电动机、传输电路和发电机

模块即可计算出电推进模块设计点性能。当推进系

统工作状态偏离设计点时，需要通过建立平衡方程

组的方式来迭代求解出该非设计点的性能参数［16］。

电推进模块各个部件所需满足的平衡方程及迭代变

量如表 1 所示。进气道的 β 值为进气道进口流量与

设计状态进口流量之比；风扇、升力风扇及压气机的

β 值 为 特 性 图 插 值 辅 助 变 量 ，具 体 定 义 参 见 文 献

［17］；发电机的 β 值为发电机力矩与同转速下发电机

最大力矩之比。风扇流量平衡方程表示风扇进口流

量与特性图插值流量相等，喷管流量平衡方程表示

喷管进出口流量相等，发电机功率平衡方程表示发

电机输入功率等于电动机输出功率与能量传递损失

功率之和。从表中可以看出电推进模块的迭代变量

比平衡方程多一个，需要在迭代变量中选择一个迭

代变量为控制参数，以使平衡方程封闭。本文选择

电动机相对物理转速为控制参数。

2.3 涡轮电推进系统整机模型

采用部件法建立涡扇发动机模块部件级仿真模

型［18］

。涡扇发动机模块各个部件所需满足的平衡方

程及迭代变量如表 2 所示。表中迭代变量的含义及

Fig. 2 Components model and cross sections of

the ducted fan

Fig. 3 Efficiency maps of motor

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-4

平衡方程定义参见文献［19］。值得注意的是涡轮电

推进系统中低压转子需要提供功率以驱动发电机工

作，故低压转子的功率平衡方程为

Plpt = Pfan + (π/30 ) Mgen ngen （8）

式中 Plpt为低压涡轮输出功率，Pfan 为风扇消耗功率。

在设计点计算中依次完成电推进模块和涡扇发

动机模块的性能计算即可获得设计点性能。电推进

模块具有 4 个迭代变量和 3 个平衡方程，涡扇发动机

模块具有 9 个迭代变量和 8 个平衡方程。因此对于

涡轮电推进系统仿真模型需要给定 2 个迭代变量作

为被控参数，在性能计算前直接给定其数值才可使

平衡方程封闭。对于非设计点性能，本文将两个模

块的平衡方程耦合在一起，构成一个 11 维的平衡方

程组，应用牛顿·拉夫逊算法进行求解，便可计算出

涡轮电推进系统的非设计点性能。图 4 展示了涡轮

电推进系统设计点和非设计点性能计算的计算流

程。在设计点计算时需要输入电推进模块和涡扇发

动机模块的设计参数，在非设计点计算时需要输入

选择的 2 个调节参数的值，便可算出推进系统的设计

点和非设计点的性能参数。

基于以上分析，在航空发动机数值仿真平台［20］

中搭建了涡轮电推进系统总体性能仿真模型，如图 5

所示。

本文所研究涡轮电推进系统的设计点选取在地

Fig. 4 Calculation process of the simulation model

Table 2 Iteration variables and balance equations of

turbofan module

Components

Inlet

Fan

Compressor

Burner

HPT

LPT

Mixer

Nozzle

HPS

LPS

Total number

Iteration variables

β

β，bypass ratio

β

Exit temperature

β

β

-

-

Relative speed

Relative speed

9

Balance equations

-

Mass flow

Mass flow

-

Mass flow

Mass flow

Static pressure

Mass flow

Power

Power

8

Table 1 Iteration variables and balance equations of

electric propulsion module

Components

Inlet

Ducted fan

Nozzle

Motor

Generator

Total number

Iteration variables

β

β

-

Relative speed

β

4

Balance equations

-

Mass flow

Mass flow

-

Power

3

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-5

面静止状态，此时涵道风扇和涡扇发动机都工作在

最大转速。电推进模块及涡扇发动机模块的设计参

数如表 3 和表 4 所示。将设计参数代入涡轮电推进

系统整机模型中，计算得到涡轮电推进系统设计点

性能参数，与 GasTurb 软件［21］采用相同设计参数计

算出的仿真数据对比如表 5 所示。 表 中 Fn 为 涡 轮

电推进系统净推力，Fd 为涵道风扇推力，Ft 为涡扇

发动机净推力，Wf 为燃油流量，SFC 为单位燃油消耗

率。从表 5 可以看出，本文发展的涡轮电推进系统

总体性能仿真模型计算结果与 GasTurb 软件仿真数

据非常接近，最大偏差仅为 0.22%，表明本文发展的

模型具有一定的准确性。

3 涡轮电推进系统工作特性分析及控制规律

设计

3.1 涡轮电推进系统工作特性分析

涡轮电推进系统可以灵活控制涵道风扇推力变

化，从而使 飞 机 具 备 短 距 起 降 、无 舵 面 机 动 等 功

能 。 但 是 控 制 涵 道 风 扇 推 力 变 化 的 同 时 ，航 空 发

动 机 模 块 也 会 受 到 电 推 进 系 统 负载变化而 改 变 推

进系统的工作状态。本节重点分析改变涵道 风 扇

推 力 对 涡 扇 发 动 机 工 作 状 态 的 影 响 ，以 及 如 何通

过调节几何参数使涡扇发动机与涵道风扇相匹配，

为本文提出的涡轮电推进系统控制规律设计方法做

铺垫。

由涡轮电推进系统的共同工作方程分析可知，

对于固定几何的涡轮电推进系统需分别在电推进模

块及涡扇发动机模块的迭代变量中各选取 1 个变量

作为调节参数，便可以确定工作点性能。本文选取

电动机相对物理转速和高压转子相对物理转速为调

节参数分析涡轮电推进系统的非设计点工作特性。

首先研究涵道风扇推力调节时，固定几何涡轮

Table 5 Performance comparison of simulation results with

GasTurb results

Parameters

Fn/kN

Fd/kN

Ft

/kN

Wf

（/ kg/s）

SFC（/ kg/（N·h））

ηall

Ploss/kW

Simulation

74.43

23.91

50.52

1.265

0.061

0.913

290.2

GasTurb

74.32

23.91

50.41

1.265

0.061

0.913

290.2

Fig. 5 Simulation model of the turboelectric propulsion system

Table 4 Design parameters of turbofan module

Design parameters

Mass flow/（kg/s）

Altitude/km

Ma

Fan pressure ratio

Fan bypass ratio

Fan efficiency

Compressor pressure ratio

Compressor efficiency

Burner exit temperature/K

HPT efficiency

LPT efficiency

Cooling air/%

Value

60

0

0

5.0

0.56

0.875

5.9

0.860

2 000

0.871

0.863

12

Table 3 Design parameters of electric propulsion module

Design parameters

Mass flow/（kg/s）

Altitude/km

Ma

Fan pressure ratio

Fan efficiency

Motor efficiency

Circuit efficiency

Generator efficiency

Value

120

0

0

1.3

0.875

0.96

0.98

0.97

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-6

电推进系统的工作特性。涡轮电推进系统的飞行条

件为地面静止状态（H = 0km，Ma = 0），控制规律为

高压转子相对物理转速 nˉhps 保持 100%，涵道风扇相

对物理转速 nˉmot 从 100% 降低至 0%。将以上参数代

入涡轮电推进系统仿真模型，并保持推进系统的几

何 参 数 不 变 ，计 算 得 到 的 推 进 系 统 性 能 如 图 6 所

示。图中 Wt 为涡扇发动机空气流量，nˉlps 为低压转

子相对物理转速，SMfan 为风扇喘振裕度，SMcom 为压

Fig. 6 Performance with fixed geometric parameters

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-7

气机喘振裕度，Tt，4 为燃烧室出口总温，By 为发动机

涵道比。

从图 6 可以看出，随着涵道风扇转速下降，电动

机和发电机的效率在小幅度上升后快速下降，这是

因为电动机和发电机在涵道风扇转速降低后工作在

效率较低的低扭矩工作区域。虽然电推进系统能量

传递效率明显下降，但因为涵道风扇消耗的功率随

转速降低而大幅度减少，导致电推进系统消耗的功

率和功率传递损失也大幅度减少。然而低压涡轮功

率还略有上升，这是电推进模块的负载减小后低压

转子超转、风扇消耗功率上升导致的。随着涵道风

扇的转速降低至零转速，涵道风扇的推力也下降至

0 kN，同时涡扇发动机推力从 50.5 kN 上升至 54.7 kN。

随着涵道风扇推力下降为 0 kN，推进系统的总推力

也因此显著下降。值得注意的是因发电机力矩的降

低，低压转子相对物理转速超转至 114%，且燃烧室出

口总温也上升至 2 038 K。

通 过 对 固 定 几 何 涡 轮 电 推 进 系 统 性 能 分 析 可

知，当涵道风扇推力改变时，低压转子的负载会大幅

度变化，影响低压转子功率平衡，可能导致涡扇发动

机出现超温、超转现象。需要调节相关可调几何变量

以使涡扇发动机与电推进系统的工作状态相匹配。

由航空发动机原理［16］

可知，对于混排涡扇发动机，通

过调节涡轮落压比，可在涡轮进口条件不变的情况下

改变涡轮功率。调节尾喷管喉部面积 A8 或低压涡轮

导向器面积，可以实现低压涡轮落压比的控制。由于

低压涡轮导向器属于热端部件，其调节能力相比于尾

喷管喉部面积较小，且调节低压涡轮导向器面积时会

影响高压涡轮工作状态。故本文选择调节尾喷管喉

部面积以控制低压转子转速。当低压转子负载降低

时，同步调节尾喷管喉部面积，以降低低压涡轮落压

比，从而降低低压涡轮功率，防止低压转子超转。

本文采用稳态逆算法［22］

研究尾喷管喉部面积的

可调对涡轮电推进系统性能的影响。具体实现方式

是将涡轮电推进系统中的迭代变量替换为可调几何

参数，直接给定被替换的迭代变量值，在平衡方程求

解过程中可直接将对应的可调几何变量的调节规律

求出。在推进系统仿真模型中将低压转子相对物理

转速 nˉlps 替换为尾喷管喉部面积 A8，计算时直接给定

nˉlps 并通过迭代求出 A8。

研究涵道风扇推力调节时，A8 可调的涡轮电推

进系统工作特性。涡轮电推进系统的控制规律为高

压转子相对物理转速 nˉhps 保持 100%，低压转子相对物

理转速 nˉlps 保持 100%，涵道风扇相对物理转速 nˉmot 从

100% 降低至 0%。将以上参数代入仿真模型，计算得

到的 A8调节规律及推进系统性能如图 7 及图 8 所示。

从图 7、图 8 可以看出，低压转子相对物理转速

nˉlps 在 A8 的调节作用下成功保持不变，而低压涡轮落

压比 πlpt随涵道风扇转速下降，由 2.9下降至 2.1以匹配

Fig. 7 A8 control schedule

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-8

大幅减小的低压涡轮输出功率。随 nˉlps下降，涡扇发动

机的推力先小幅度上升至 55.1 kN 后下降至 49.8 kN。

这是低压涡轮能量提取和涡扇发动机流量变化的共

同影响结果。一方面低压涡轮提取的能量减少，单

位流量的喷管出口动能增加。另一方面，由于低压

涡轮出口总压上升，导致风扇外涵道出口背压上升，

从而使发动机的涵道比 By 下降。涵道比下降使得风

扇的喘振裕度快速降低，发动机的进口流量减少。

在这些因素的共同作用下，发动机的推力由上升趋

势转变为下降趋势，且发动机将会出现严重的喘振。

从上文分析可知，通过调节 A8 虽然可以避免发

动机超转，但会导致风扇的喘振裕度快速下降，涡轮

前温度也出现较大幅度的上升。这些问题产生的根

源在于混合室内外涵总压比相较于设计状态产生了

较大的偏差，导致发动机涵道比快速减小。由文献

［23］可知调节涵道引射器面积 A25 可以有效地调节风

扇涵道比。

采用稳态逆算法研究 A8 及 A25 可调对涡轮电推

进系统性能的影响。实现方式与上文类似，在推进

系统仿真模型中将低压转子相对物理转速 nˉlps 及发动

机涵道比 By 替换为尾喷管喉部面积 A8 及涵道引射器

面积 A25，计算时直接给定 nˉlps 并通过迭代求出 A8 及

A25。涡轮电推进系统的控制规律为高压转子相对物

理转速 nˉhps 保持 100%，低压转子相对物理转速 nˉlps 保

持 100%，发动机涵道比 By 保持 0.56，涵道风扇相对物

理转速 nˉmot 从 100% 降低至 0%。将以上参数代入仿

真模型计算得 A8 和 A25 的调节规律及推进系统性能

如图 9 及图 10 所示。

从图 9，图 10 可以看出，在涵道风扇推力变化时，

联合调节 A8 和 A25 可以使发动机转速和涵道比保持

Fig. 9 A25 and A8 control schedule

Fig. 8 Performance with adjustable A8

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-9

稳定，从而避免发动机出现超转和喘振现象。Tt，4 仅

上升 7.9 K，说明联合调节 A8 和 A25 对抑制发动机超温

也十分有益。在涵道风扇转速下降过程中，推进系

统的等效涵道比逐渐下降，推力逐渐下降，耗油率逐

渐上升，当涵道风扇变为 0 转速时，推进系统完全等

效于小涵道比涡扇发动机。

Fig. 10 Performance with adjustable A8 and A25

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-10

3.2 涡轮电推进系统控制规律设计方法

从上文的分析中可知，涡轮电推进系统需要控

制 4 个调节参数（A8，A25，nˉhps 和 nˉmot

），方能使涡扇发动

机模块和电推进模块获得最佳匹配，充分发挥涡轮

电推进系统的性能潜力。涡轮电推进系统控制规律

设计程序需要在给定的高度和推力需求下，给出最

优的被控变量调节规律，以保证飞机在任意飞行状

态下都能处于最优的状态。对于推进系统而言，降

低耗油率可以提升飞机航程、减少飞行油耗，故本文

以耗油率为优化目标进行控制规律设计。本文基于

多变量优化方法求解最优控制规律，为了充分挖掘

涡轮电推进系统的性能潜力，采用全局优化能力较

好的差分进化算法［24］

。在控制规律设计时优化 4 个

调节参数，使涡轮电推进系统在满足各类限制条件

（几何参数限制和安全工作限制）的情况下耗油率最

低，且产生的推力与需求推力相同。若直接构建以

A8，A25，nˉhps 和 nˉmot为优化变量，推力需求和各类限制参

数为约束参数的非线性优化问题，由于存在推力需

求这个等式约束，将导致优化求解效率大大降低，难

以获得最优解。借鉴稳态逆算法的思想改进涡轮电

推进系统仿真模型，在平衡方程组中添加计算出的

推进系统总推力与需求推力 Fdem 相等的平衡方程，并

将基础模型中的一个被控变量加入迭代变量中使平

衡方程封闭。因为 4 个被控变量中 nˉhps 对推进系统推

力的影响最为显著，故选择 nˉhps 加入迭代变量。此时

推进系统的被控变量包括：A8，A25，nˉmot 和 Fdem。nˉhps 将

在平衡方程组中直接求解获得。对于控制规律优化问

题 Fdem 为输入值，故优化问题的优化变量简化为 A8，

A25，nˉmot 3 个变量，且不再需要在优化模型中构建推力需

求的等式约束。据此构建涡轮电推进系统优化模型：

模型输入：H，Ma，Fdem；

优化变量：A8，A25，nˉmot

；

优化目标：min ( SFC )；

约束条件：nˉ < nˉmax，SM > SMmin，Tt，4 < Tt，4，max。

为了验证本文提出的涡轮电推进系统控制规律

设计方法，设计了推进系统的节流过程控制规律。

模 型 输 入 为 ：H = 0 km，Ma = 0，Fdem = 74.43~30 kN。

优化变量及其范围如表 6 所示。约束变量及其范围

如表 7 所示。表中 nˉhps，cor 为高压转子相对换算转速。

nˉhps，cor 定义如式（9）所示，即

nˉhps,cor = nhps RTcom /( RstdTstd )

( ) nhps RTcom /( RstdTstd ) ds

（9）

式 中 R 为 气 体 常 数 ，Tcom 为 压 气 机 进 口 温 度 ，下 标

“std”表示标准天气，下标“ds”表示设计点。

将以上参数代入优化模型中，计算得到的涡轮电

推 进 系 统 节 流 过 程 控 制 规 律 及 性 能 参 数 如 图 11，

图 12 所示。图 11 中展示的 4 个控制规律中，A8，A25，

Fig. 11 Control schedule at throttle rating

Table 7 Constraint parameters at throttle rating

Constraint parameters

nˉhps /%

nˉlps /%

nˉhps，cor /%

SMfan

SMcom

Tt，4 /K

Wf

（/ kg/s）

Lower limit

-

-

-

20

20

-

0

Upper limit

100

100

100

-

-

2 000

2.0

Table 6 Optimization variables at throttle rating

Optimization variables

A8/m2

A25/m2

nˉmot

/%

Lower limit

0.08

0.02

0

Upper limit

0.15

0.15

100

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-11

nˉmot 为直接优化变量，Wf 为根据输入的 Fdem 反算出的

该工作点需求燃油流量。

从图 11，图 12 可以看出，基于本文提出的控制

规律设计方法，设计出的控制规律可以保证涡轮电

推 进 系 统 不 超 温 、不 超 转 ，具 有 足 够 的 喘 振 裕 度 ，

且 在 节 流 过 程 中 能 进 一 步 降 低 SFC。 设计出的控

制规律还具有连续、单调的特点，有利于工程实现。

在 节 流 的 过 程 中 ，Wf 快 速 降 低 ，而 nˉmot 则 在 60 kN

前 保 持 最 大 转 速 ，之 后 逐 渐 降 低 。 这 种 变 化 趋 势

与 A8 的变化趋势是对应的，在节流的初期，通过扩

大 A8 使 低 压 转 子 在 转 速 降 低 的 同 时 为 电 推 进 系

统 提 供 足 够 的 功 率 ，使 nˉmot 保 持 最 大 。 当 节 流 到

60 kN 之 后 ，A8 达 到 了 最 大 几 何 限 制 ，受 低 压 涡 轮

做 功 能 力 影 响 nˉmot 开 始 下 降 ，但 依 然 大 于 nˉlps。 随

着 节 流 过 程 ，涵 道 风 扇 推 力 在 整 个 推 进 系 统 推 力

的占比越来越大。这说明涡轮电推进系统的等效

涵 道 比 随 节 流 加 速 也 越 来 越 大 ，并 使 推 进 系 统 的

SFC 明显降低。

4 结 论

通过本文的研究，可以得到以下结论：

（1）本文建立的涡轮电推进系统仿真模型计算

结果与国外发动机性能计算软件计算结果对比，最

大偏差仅为 0.22%，验证了本文建模方法的有效性。

（2）当涵道风扇推力改变时，低压转子的负载会

大幅度变化，可能导致涡扇发动机出现超温、超转和

喘振现象。

（3）在调节涵道风扇推力时，联合调节尾喷管喉

部面积和涵道引射器面积，可以匹配涡扇发动机与

涵道风扇的工作状态，有效避免发动机出现超温、超

转和喘振现象。

（4）基于本文提出的控制规律设计方法，设计出

的节流过程控制规律可以保证涡轮电推进系统不超

温、不超转，具有足够的喘振裕度，且在节流过程中

还能进一步降低耗油率。该控制规律还具有连续、

单调的特点，有利于工程实现。

致 谢：感谢国家自然科学基金、国家科技重大专项、航

Fig. 12 Performance at throttle rating

第 45 卷 第 1 期 涡轮电推进系统建模及控制规律设计 2024 年

2209076-12

空发动机及燃气轮机基础科学中心项目和中央高校基

本科研业务费专项资金的资助。

参考文献

［ 1 ］ SAHOO S， ZHAO X， KYPRIANIDIS K. A review of

concepts， benefits， and challenges for future electrical

propulsion-based aircraft［J］. Aerospace，2020，7（4）：

44-112.

［ 2 ］ 韩玉琪，王则皓，刘英杰，等 . 通向碳中和的航空新

能源动力发展路径分析［J］. 航空动力，2022，5（3）：

13-15.

［ 3 ］ JANSEN R， BROWN G V， FELDER J L， et al. Turbo⁃

electric aircraft drive key performance parameters and

functional requirements［R］. AIAA 2015-3890.

［ 4 ］ FELDER J L， BROWN G V， DAEKIM H， et al. Turbo⁃

electric distributed propulsion in a hybrid wing body air⁃

craft［R］. ISABE 2011-1340.

［ 5 ］ FELDER J， KIM H， BROWN G. Turboelectric distribut⁃

ed propulsion engine cycle analysis for hybrid-wingbody aircraft［R］. AIAA 2009-1132.

［ 6 ］ FELDER J， TONG M， CHU J. Sensitivity of mission en⁃

ergy consumption to turboelectric distributed propulsion

design assumptions on the N3-X hybrid wing body air⁃

craft［R］. AIAA 2012-3701.

［ 7 ］ KIM H D， FELDER J L， TONG M T， et al. Turboelec⁃

tric distributed propulsion benefits on the N3-X vehicle

［J］. Aircraft Engineering and Aerospace Technology，

2014，86（6）：558-561.

［ 8 ］ WELSTEAD J， FELDER J L. Conceptual design of a sin⁃

gle-aisle turboelectric commercial transport with fuselage

boundary layer ingestion［R］. AIAA 2016-1027.

［ 9 ］ YOON A， ARASTU F， LOHAN D， et al. Direct-drive

electric motor for STARC-ABL tail-cone propulsor［R］.

AIAA 2019-4516.

［10］ PELLEGRINO G， VAGATI A， BOAZZO B， et al. Com⁃

parison of induction and PM Synchronous motor drives for

EV application including design examples［J］. IEEE

Transactions on Industry Applications，2012，48（6）：

2322-2332.

［11］ 夏济 宇 ，周　 洲 ，徐　 德 ，等 . 矢 量 电 推 进 系 统 的

气 动 - 推 进 耦 合 模 型［J/OL］. 航 空学报， http：//kns.

cnki. net/kcms/detail/11.1929. V. 20220829.1342.002. ht⁃

ml，2022.

［12］ 刘昭威，王　俊，彭河鑫 . 30kW 级航空电驱动涵道风

扇设计与试验［J］. 推进技术，2023，44（3）：22010007.

（LIU Z W， WANG J， PENG H X. 30kW aviation elec⁃

tric drive ducted fan design and experiment［J］. Journal

of Propulsion Technology，2023，44（3）：22010007.）

［13］ 王书礼，孙金博，康桂文，等 . 一种电动飞机电推进

系统的能效优化方法［J］. 航空学报，2021，42（3）：

53-61.

［14］ 张明阳，王占学，张晓博，等 . 串联式 TBCC 发动机风

车冲压模态性能模拟［J］. 航空动力学报，2018，33

（12）：2939-2949.

［15］ 张明阳，王占学，张晓博，等 . 旁路放气循环高速单

轴涡喷发动机安装性能模拟［J］. 推进技术，2019，40

（6）：1201-1209. （ZHANG M Y， WANG Z X， ZHANG

X B， et al. Simulation of installed performance of highspeed single-shaft turbojet with bypass bleed cycle［J］.

Journal of Propulsion Technology，2019，40（6）：1201-

1209.）

［16］ 廉筱纯，吴　虎 . 航空发动机原理［M］. 西安：西北工

业大学出版社，2005.

［17］ KURZKE J. How to get component maps for aircraft gas

turbine performance calculations［R］. ASME 96-GT-164.

［18］ 张晓博，王占学，蔡元虎 . 面向对象的航空发动机性

能 仿 真 系 统 研 究［J］. 机 械 设 计 与 制 造 ，2010，48

（11）：133-135.

［19］ 郝　旺，王占学，张晓博，等 . 变循环发动机模态转

换 建 模 及 控 制 规 律 设 计 方 法 研 究［J］. 推 进 技 术 ，

2022， 43（1）： 210058. （HAO W， WANG Z X，

ZHANG X B， et al. Mode transition modeling and con⁃

trol law design method of variable cycle engine［J］. Jour⁃

nal of Propulsion Technology，2022，43（1）：210058.）

［20］ 张 明 阳 ，王 占 学 ，刘 增 文 ，等 . Ma4 一 级 内 并 联 式

TBCC 发 动 机 模 态 转 换 性 能 分 析［J］. 推 进 技 术 ，

2017，38（2）：315-322. （ZHANG M Y， WANG Z X，

LIU Z W， et al. Analysis of mode transition performance

for a Mach 4 over-under TBCC engine［J］. Journal of

Propulsion Technology，2017，38（2）：315-322.）

［21］ GasTurb 14： design and off-design performance of gas

turbines［M］. Aachen： GasTurb GmbH，2022.

［22］ 陈玉春，贾琳渊，任　成，等 . 变循环发动机稳态控

制规律设计的新方法［J］. 推进技术，2017，38（10）：

2262-2270. （CHEN Y C， JIA L Y， REN C， et al. An

innovative method for design of steady state control law

for variable cycle engines［J］. Journal of Propulsion Tech⁃

nology，2017，38（10）：2262-2270.）

［23］ 周　红，王占学，刘增文，等 . 可变面积涵道引射器

对变循环发动机性能影响［J］. 航空动力学报，2016，

31（12）：2842-2850.

［24］ STORN R， PRICE K. Differential evolution-a simple

and efficient heuristic for global optimization over contin⁃

uous spaces［J］. Journal of Global Optimization，1997，

11（4）：341-359.

（编辑：白　鹭）

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2209076-13

Modelling and control schedule design of

turboelectric propulsion system

JIANG Tianmu，ZHANG Xiaobo，WANG Zhanxue，LIU Yongquan，YAO Yao，HAO Wang

（School of Power and Energy，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710129，China）

Abstract：A performance simulation model was established to study the working characteristics and control

schedule design method of the turboelectric propulsion system. The calculation model of the ducted fan was estab⁃

lished based on the component method. The generator and motor performance calculation models were selected

based on the motor efficiency map. The electric module calculation model was established based on the object-ori⁃

ented modelling method. The electric module model was added to the turbofan component-level model， and the

co-working equations of the turboelectric propulsion system， namely its performance simulation model were con⁃

structed. The reverse method was used to study the working characteristics when the ducted fan thrust is adjusted

under the control schedules of different geometric parameters. By adding the thrust balance equation to the perfor⁃

mance simulation model and combining the differential evolution algorithm to construct the optimization model of

the turboelectric propulsion system， the optimal design method of the control schedule of the turboelectric propul⁃

sion system was formed， and the control schedule and performance of the throttle rating of the propulsion system

were calculated. The results show that the maximum deviation between the design point performance calculation

results of the simulation model and foreign engine calculation software is only 0.22%， which verifies the effective⁃

ness of the modelling method. The ducted fan thrust changes may cause problems such as over-temperature，

over-rotation， and surge of the turbofan engine. By jointly adjusting the area of nozzle throat and bypass injector，

these problems can be effectively improved. The designed throttle rating control schedule can ensure that the en⁃

gine is not over-temperature， over-rotation， and has sufficient surge margin， and the specific fuel consumption

can be further reduced during the throttle rating. The control schedule also has the characteristics of continuous

and monotonous， which is conducive to engineering realization.

Key words： Aeroengine； Turboelectric propulsion system； Propulsion system modelling； Differential

evolution algorithm；Control schedule design

Received：2022-09-25；Revised：2023-02-16.

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2209076

Foundation items：National Natural Science Foundation of China （52076180）； National Science and Technology Major Project of

China （J2019-I-0021-0020）； Science Center for Gas Turbine Project （P2022-B-I-005-001）； Fundamental Research Funds for

the Central Universities.

Corresponding author：ZHANG Xiaobo，E-mail：zhangxb@nwpu.edu.cn

2024 年 1 月

第 45 卷 第 1 期

Jan. 2024

Vol.45 No.1

推　进　技　术

JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY

2210057-1

涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 *

谢琪安，邓莉平，吴 虎

（西北工业大学 动力与能源学院，陕西 西安 710072）

摘 要：为研究涡轮电力分布式推进系统 （Turbo-electric Distributed Propulsion system 简称 TeDP）

设计参数的选择，基于部件法对整个TeDP系统建立设计点性能计算模型，推导了TeDP的有效功在涡轴

尾喷管和风扇系统间的最佳分配关系。在此基础上，以ECO-150-300客机作为应用对象，采用差分进

化算法，以设计巡航点的耗油率作为优化目标，对TeDP的循环参数进行优化选择；然后对优化后的循

环参数进行分析，并将优化结果与大涵道比涡扇发动机作对比。结果表明，优化后的巡航耗油率比原系

统下降了7.68%；存在最佳风扇设计压比使风扇涵道效率最高，最佳设计压比与涵道的总压损失有关；

TeDP系统的耗油率对电部件传输效率、自由涡轮效率和风扇绝热效率最为敏感，当效率分别降低1.0%

时，耗油率分别上升1.0%，0.94%和0.85%；与涵道比为20的齿轮传动涡扇发动机相比，当电部件传输

效率大于0.95时，TeDP才显现经济优势，当电部件传输效率接近1时，TeDP耗油率下降了5.40%。

关键词：涡轮电力；分布式推进；循环参数；差分进化算法；优化；耗油率

中图分类号：V231.1 文献标识码：A 文章编号：1001-4055（2024）01-2210057-14

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2210057

1 引 言

民用航空发动机一直朝着高温、高压和大涵道

比方向发展。自 21 世纪以来，民用涡扇发动机的涵

道比已达到 10 以上［1-2］。随着发动机设计涵道比的

增大，风扇直径亦不断增加，受风扇叶尖转速的限

制，风扇转子工作于较低转速，这会导致低压涡轮级

数增加和效率下降。齿轮驱动风扇技术解耦了风扇

与低压涡轮转速的匹配关系，可使发动机的设计涵

道比进一步增大。然而，随着齿轮传递功率的增加，

齿轮的设计难度、质量和功率传递损失急增，因此齿

轮传动涡扇发动机的设计涵道比很难超过 20［3］

。同

时，发动机设计涵道比越高，吊舱尺寸和发动机质量

越大，采用传统的安装方式，受机翼与地面的距离以

及机翼结构强度等限制，发动机与飞机的配合越来

越困难［4］

。

涡轮电力分布式推进技术利用发电机将燃气发

生器的有效功转为电能，通过电部件将电能分配传

输给一系列小型涵道风扇，每个涵道风扇由一个小

型电动机驱动［5-9］

。采用多个小型涵道风扇代替涡扇

发动机的风扇级，不仅解耦了风扇转子与低压涡轮

转子的转速匹配关系，还改变了发动机在飞机上的

安装方式，发动机涵道比能进一步扩大，推进效率更

高、耗油率更低。根据风扇涵道在不同类型飞机机

身的布局方式，风扇涵道主要有两种典型的进气工

况。对于长圆筒型客机，风扇涵道可集成嵌入飞机

两侧内侧机翼，涵道的进口气流为均匀的自由流气

体，例如 ESAero 公司的 ECO-150 系列概念客机［10-11］

；

当飞机采用翼身融合设计时，上表面机身比较宽大

平坦，风扇涵道可排列安装于机身上表面后缘，半嵌

入机身以吸入机身上表面的边界层气流，例如 CES⁃

TOL 概念客机以及 N3-X 概念飞机。

国内外学者对边界层吸入的 TeDP 系统关注度较

高，以 N3-X 飞机为研究对象，在设计参数的选取以

及边界层吸入效益方面展开了详细丰富的研究［12-15］

。

虽然翼身融合飞机有很高的气动效率，但由于平衡、

结构、舒适性以及应急逃生等问题，目前客机仍采用

筒体-机翼构型［16］

。ECO-150 系列客机为 TeDP 系统

* 收稿日期：2022-10-24；修订日期：2023-06-27。

作者简介：谢琪安，博士生，研究领域为航空发动机总体设计。

通讯作者：吴 虎，博士，教授，研究领域为叶轮机气动热力学及航空发动机总体设计。E-mail：wuhu@nwpu.edu.cn

引用格式：谢琪安，邓莉平，吴 虎 . 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析［J］. 推进技术，2024，45（1）：2210057.

（XIE Q A，DENG L P，WU H. Optimal selection and analysis of design parameters for turbine-electric distributed

propulsion［J］. Journal of Propulsion Technology，2024，45（1）：2210057.）

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-2

在筒体-机翼构型客机上使用的典型代表，其特点是

在内侧机翼内嵌入一系列电动风扇涵道。

国外一些学者以 ECO-150 系列客机为对象，在

风扇涵道的设计以及电传输架构方面对 TeDP 系统展

开了研究。Schiltgen 等［17］对嵌入内机翼风扇涵道的

进气道和风扇进行了一维、二维设计，给出了风扇转

子关键的几何、气动参数，并对风扇涵道进行了流场

仿真分析。随后，Schiltgen 等［10］

进一步在电机容量的

选择、推进系统质量以及机翼与风扇涵道流场耦合等

方面进行了探讨。为减少能量传输损失，Felder 等［9］

建议使用超导电机技术；但 Green 等［18］

认为超导技术

难度过大，探究了常规电部件在 TeDP 系统上运用的

可能性。Schiltgen 等［11］

于 2019 年在 ECO-150 系列客

机基础上进一步改型，提出了 ECO-150-300 概念客

机，给出了在设计飞行条件下 ECO-150-300客机的质

量、推力、风扇设计压比和直径、机翼面积等参数，但并

没有对 TeDP进行详细的建模分析，也没有对设计参数

的选择进行讨论。在国内现有的文献中，目前尚未找

到有关对 TeDP系统设计参数进行详细研究的论文。

基于上述研究进展，本文首先基于部件法对整

个 TeDP 系 统 建 立 详 细 的 性 能 计 算 模 型 ；以 ECO150-300 客机的 TeDP 为研究对象，为使设计参数选

择更有工程意义，考虑了推力需求、机翼几何约束、

质量约束、涡轮膨胀极限限制以及温度限制等约束

条件，由于约束条件众多、同时涉及 TeDP 的设计和非

设计状态，从而引入差分进化算法，结合所建立的

TeDP 性能模型和众多约束条件，以设计点巡航耗油

率为优化目标，实现对 TeDP 设计参数的优化筛选；最

后详细分析 TeDP 设计参数对其耗油率的影响，进一

步分析系统耗油率对设计参数和部件效率的敏感

性，并与分排大涵道比涡扇发动机方案作定量比较。

2 方 法

2.1 ECO-150-300概念客机及TeDP构型

ECO-150-300 概念客机如图 1 所示［11］

，整个机身

为筒体-机翼构型，载客量为 150 人，两侧内机翼分别

嵌入 8 个风扇涵道，每个风扇涵道由进气道、风扇和

尾喷管构成，每个风扇由一个小型电动机驱动吸入

并压缩空气，受压缩的空气在尾喷管加速膨胀产生

反推力。驱动电动机的电能来源于风扇涵道旁边的

涡轴发动机，涡轴发动机的循环有效功大部分经自

由涡轮输入同一转轴的发电机，发电机经过整流器

将交流电转为高压直流电，分配传输给每个风扇涵

道，在输入电动机之前通过逆变器转为交流电，图 2

显示了 ECO-150-300 客机使用的具有容错能力的直

流微电网架构［11］

，暂不考虑外源电池。

图 2 的电网架构，主要部件包括：TS 涡轴发动机

（Turboshaft），G 发电机（Generator），整流器（Convert⁃

er），逆变器（Inverter），M 发电机（Motor），减速齿轮箱

Fig. 2 Fault tolerant DC microgrid-nominal[11]

Fig. 1 ECO-150-300 concept aircraft[11]

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-3

（Gearbox），喷管可调的涵道风扇（Ducted Fan），电缆

和开关——固态断路器（SSCB）、母联开关（Bus-Tie）

等，图中示意左右两台涡轴发动机分别驱动 8 个风扇

（L8-L1 和 R1-R8）。这种架构能实现发电机与电动

机的工作状态相互独立，各自工作于最佳转速，采用

直流输电更加便于高功率下电能的传输、管理以及

电路冷却；同时当一侧发动机故障时，另一侧发动机

依然能通过母联开关和次级输电线将电能分配给两

侧风扇涵道，产生左右对称的推力，如图 3 所示［11］

。

ECO-150-300 客机的 TeDP 构型如图 4 所示（图

中仅示意出 2 个风扇涵道，涵道截面标号 d，为英文

Ducted Fan 首字母），风扇涵道控制体最前端选在气

流未受扰动的 0d 截面，每个风扇的工作状态一致。

图 4 中 β 表示飞机引气 1%，δ 1 表示高压涡轮导向器引

冷气 7%，δ 2 和 δ 3 分别表示低压涡轮和自由涡轮导向

器引冷气，分别为 5% 和 3%［19］

。

2.2 风扇涵道的计算分析

气流在风扇涵道经历冲压、压缩和膨胀过程，采

用童凯生［20］介绍的变比热计算方法，计算风扇涵道

各截面（0d~9d）气流参数。根据动量定理知，风扇涵

道推力 Ffan 的表达式为［19］

Ffan = m0d (v9d - v0d ) + ( p 9d - p 0d )A9d （1）

式中 p 9d，v9d 和 A9d 分别为图 4 中 9d 截面的静压、速度

和面积，m0d，p 0d 和 v0d 分别为 0d 截面的质量流量、静压

（大气静压）和速度（飞行速度）。

从控制体进口截面（0d 截面）到尾喷管出口，对

单位质量气流使用能量方程得

Pfan,s = c p (Tt3d - Tt2d ) =

c p (T9d - T0d ) +

1

2 (v2

9d - v2

0d ) （2）

式中 Pfan，s 为风扇对单位质量气流做的功；T9d 和 T0d 为

9d 截面和 0d 截面的静温；c p 为定压比热容。上式说

明：由于风扇的不等熵压缩和进气道、尾喷管存在摩

擦损失，传递给风扇的功率并没有完全转为推进动

能，有一部分能量以热能的形式 c p (T9d - T0d ) 随气流

排入到了大气中。在推进动能转为风扇推进功率的

同时，还存在着“余速损失”。当风扇涵道尾喷管处

于完全膨胀状态时，“余速损失”可表示为：0.5(v2

9d -

v2

0d ) - (v9d - v0d )v0d = 0.5(v9d - v0d )

2

。

为了描述传递给风扇的功率 P mot 转为推进动能

的比例大小，采用动能效率 ηke，表达式如下［21］

ηke =

1

2 m0d (v2

9d - v2

0d )

P mot

（3）

为描述风扇的推进动能转为推进功率比例的大

小，采用推进效率 ηP，fan，表达式如下［19］

ηP,fan = Ffan v0d

1

2 m0d (v2

9d - v2

0d )

（4）

为描述传递给风扇的功率 P mot 转为推进功率比

例的大小，类似 Smith［21］

定义风扇涵道效率 η0，fan，表达

式如下

η0,fan = Ffan v0

P mot

= ηkeηP,fan （5）

由此可见，衡量风扇涵道的经济效益不能单用

风扇的推进效率，应采用风扇涵道效率，当传递给风

扇功率一定时，推进功率越高，风扇涵道效率亦越高。

2.3 TeDP系统的最佳有效功分配

已知涡轴发动机各部件的性能参数、效率损失

和引气量，按照气流在每个部件历经的具体气动热

力过程，即可计算出涡轴各截面的气动参数［19-20］

。

Fig. 3 Fault tolerant DC microgrid-left engine inoperable[11]

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-4

涡轴发动机燃气发生器对外输出的有效功，一

小部分在尾喷管膨胀加速气流，产生推力；大部分循

环功通过自由涡轮以机械能的形式输入发电机。

假设流入涡轴发动机的物理流量为 m0，低压涡

轮后气体的总膨胀功率为 Pe，涡轴尾喷管排气速度

为 v9，经自由涡轮输出的功率为 Pt，free，经电部件后所

有电动机输出的总功率为 n × P mot

。为了描述能量在

电部件转化和传输中的损失，定义电部件传输效率

ηe：所有涵道风扇电动机输出的总功率 n × P mot 与输

入发电机的总功率 Pt，free 之比，即

ηe = n × P mot

Pt,free

（6）

式中 n 为 TeDP 系统风扇涵道的个数。

设自由涡轮的绝热效率为 ηt，free，则涡轮的输出功

率 Pt，free 可表示为

Pt,free = (Pe - 1

2 m0 (v2

9 - v2

0 ))ηt,free （7）

根据式（5）~（7），可写出 TeDP 系统产生的总推

进功率 PTeDP 为

PTeDP = (Pe - 1

2 m0 v2

0 (

v2

9

v2

0

- 1) )ηt,freeηeη0,fan +

m0 v2

0 (

v9

v0

- 1)

（8）

将式（8）中的（v9 /v0

）当作自变量，并对其求导，求

得极值点为

v9

v0

= 1

ηt,freeηeη0,fan

（9）

式（9）的物理意义为：当给定飞行条件、发动机

的总增压比 πc，∑，物理流量 m0 和燃烧室出口总温 Tt4

后，低压涡轮后气体的总膨胀功率 Pe 不变，当涡轴尾

喷管排气速度满足式（9）时，整个 TeDP 系统产生的推

力最大。

根据上述分析知，TeDP 系统的热效率 ηt 即涡轴

发动机的热效率，可表示为

ηt = Pe

Hu fηbm0 (1 - β - δ 1 - δ 2 - δ 3 ) （10）

式中 Hu 为航空燃油低热值 42 900 kJ/kg；f为燃烧室油

气比；ηb 为燃烧效率，取值为 0.99；m0 为流入涡轴发

动机的物理流量。

对于 TeDP 系统，燃气发生器的循环有效功主要

用于加速风扇和涡轴发动机气流，这一过程会产生

能量传递损失，损失主要来源于：自由涡轮不等熵膨

胀、电部件损耗、风扇的不等熵压缩和风扇涵道损失

等。为了描述从有效功到转为推进动能这一过程中

的能量损失，定义传递效率 ηtransfer 为

ηtransfer =

n ×

1

2 m0d (v2

9d - v2

0d ) +

1

2 m0 (v2

9 - v2

0 )

Pe

（11）

当涡轴尾喷管的排气速度较低时，根据式（3）和

式（6），式（11）可表示为

ηtransfer = Pt,free

Pe

× n × P mot

Pt,free

×

n ×

1

2 m0d (v2

9d - v2

0d )

n × P mot

= ηt,freeηeηke

（12）

可见，TeDP 系统的传递效率 ηtransfer 主要由 3 部分

组成，分别表示自由涡轮的膨胀损失、电部件传输损

失和风扇涵道的压缩、摩擦损失。

对于喷气式发动机，采用推进效率描述推进动

能中转为推进功率的比例大小。因此，对于 TeDP 系

统，推进效率 ηP，TeDP 为

ηP,TeDP = (n × Ffan + m0 (v9 - v0 ))v0

n ×

1

2 m0d (v2

9d - v2

0d ) +

1

2 m0 (v2

9 - v2

0 )

（13）

当涡轴尾喷管的排气速度较小时，根据式（4），

式（13）可表示为

ηP,TeDP = ηP, fan （14）

这说明推力由推进风扇系统产生，发动机的推

进效率等于风扇系统的推进效率。

发动机的总效率描述了燃油释放的总能量中转

为 推 进 功 率 的 比 例 大 小 。 因 此 ，TeDP 系 统 的 总 效

率 η0，TeDP 为

η0,TeDP = (n × Ffan + m0 (v9 - v0 ))v0

Hu fηbm0 (1 - β - δ 1 - δ 2 - δ 3 ) =

ηtηtransferηP,TeDP

（15）

系统的总效率 η0，TeDP 越高，产生相同的推进功率

时消耗的燃油流量越低，耗油率 sfc越低。

Fig. 4 Structure of TeDP system

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-5

同时，采用所有风扇涵道的物理流量 n × m0d 与

流经涡轴发动机的流量 m0 的比值，作为 TeDP 系统的

等效涵道比（Equivalent Bypass Ratio，简称 eBPR），公

式表示为［22］

eBPR = n × m0d

m0

（16）

2.4 TeDP系统循环参数的优化

由 2.2 节和 2.3 节分析可知，给定涡轴发动机的

物理流量 m0，低压压气机压比 πcl

，高压压气机压比

πch，燃烧室出口总温 Tt4 和尾喷管排气速度 v9，即可计

算自由涡轮输出的功率，若再给定风扇涵道的风扇

压比 πfan 和个数 n，根据每个风扇涵道的输入电功率，

由式（2）即可计算风扇涵道的物理流量，进而由式

（1）可计算风扇涵道产生的推力。因此，对于 TeDP 系

统需要优化的循环参数有 7 个：m0，πcl

，πch，Tt4，v9，πfan

和 n。本文以 ECO-150-300 客机的 TeDP 系统为研究

对象，通过差分进化算法，以巡航耗油率为优化目

标，优化选出合理的循环参数。

2.4.1 优化目标

本文选取的优化目标为发动机设计巡航耗油率

sfc最低，即

min sfc = 3 600m0 (1 - β - δ 1 - δ 2 - δ 3 ) f

FTeDP

（17）

式中系统推力 FTeDP 为

FTeDP = n × Ffan + m0 (v9 - v0 ) （18）

2.4.2 推力约束

本文考虑 2 个推力约束，一是设计巡航状态，二

是标准大气海平面起飞。发动机提供的推力应大于

等于飞机的推力需求。

FTeDP,cd ≥ Fcd （19）

FTeDP,SLS ≥ FSLS （20）

式中 Fcd 和 FSLS 分别为巡航状态和标准大气海平面起

飞的飞机推力需求。

2.4.3 温度约束

当给定飞行条件和其它设计参数，发动机的增

压比越高，耗油率越低，但增压比越高，压气机出口

总温越高，一般钛基合金的压气机后面级叶片的最

大气流总温约为 875 K［19］。本文取压气机出口设计

总温 Tt3 最大值为 850 K。

Tt3 ≤ 850 K （21）

当给定飞行条件、压气机总增压比和各部件损

失效率参数，燃烧室出口气流总温越高，发动机的热

效率越高，但受涡轮材料等限制，燃烧室出口总温不

能无限升高。NASA 的 Felder 等［23］在研究吸入边界

层的涡轮电力分布式推进系统时，涡轮导向器和转

子均选用陶瓷基复合材料（Ceramic Matrix Composite

简称 CMC），同时高压涡轮转子从高压压气机引 4%

的冷却气流，采用气膜冷却。Felder 等［23］

在地面起飞

状态时，燃烧室出口气流总温取值为1 922 K，在初始巡

航设计状态时，燃烧室出口气流总温取值为 1 811 K。

因此，在初始巡航设计状态，本文 Tt4 优化取值上

限为 1 820 K。在地面标准海平面起飞状态，选用的

控制规律为 Tt4 = 1 922 K = const，即通过调控燃烧室

燃油流量，使燃烧室出口气体总温保持为 1 922 K。

2.4.4 涡轮膨胀比约束

涡轮温度膨胀比定义为涡轮出口温度与进口未冷

却温度之比，该值间接反映了涡轮前后压力膨胀比［24］

。

在实际工程中，考虑到涡轮设计、工艺水平和与压气

机转速的匹配关系，对于高压涡轮，其级数一般为 1~

2 级，温度膨胀比最小值为 0.722 5~0.89，对于 4~5 级

的低压涡轮，温度膨胀比最小值为 0.443 7~0.627 4

［24］

。

本文取高压涡轮、低压涡轮和自由涡轮的最低温度膨

胀比分别为：0.73，0.45 和 0.443 7，即

Tt45

Tt4

≥ 0.73 ;

Tt5

Tt45

≥ 0.45 ;

Tt7

Tt5

≥ 0.443 7 （22）

2.4.5 机翼几何约束

ECO-150-300 客机的风扇涵道内嵌入飞机内侧

机翼，如图 5 所示。

为使风扇涵道能安装嵌入内机翼，风扇直径 D2d

必须小于机翼容许的最大厚度 hmax，同时风扇涵道系

统的排列总长 L 必须小于内侧机翼长度 Lmax 的限制。

在设计飞行巡航条件下，风扇进口截面设计马赫数

为 0.62［17］

，根据流经风扇涵道的物理流量，即可计算

出风扇直径。进气道截面从进口到出口是一个方转

圆的过程，假设进气道进口宽度等于风扇直径，则机

翼几何约束条件可表示为

D2d ≤ hmax ; n × D2d ≤ Lmax （23）

2.4.6 推进系统质量约束

从图 2 ECO-150-300 的容错微电网架构可见，

推进系统的质量包括：涡轴发动机、发电机、整流器、

固态断路器、母联开关、电缆、逆变器、减速齿轮箱、

电动机和风扇的质量。涡轴发动机的质量与巡航飞

Fig. 5 Trimetric view of complete inboard wing section[17]

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-6

行设计点自由涡轮的输出功率 Pt，fre

（e kW）有关。张少

锋等［25］

基于难度系数平衡法，评估第 5 代涡轴发动机

的功质比在 9~11 kW/kg；周新新等［26］通过对一至四

代国外典型涡轴发动机技术参数评估，预测第五代

涡轴发动机功质比可以达到 11.8 kW/kg。因此，在概

念设计阶段，本文初步取涡轴发动机的功率密度 ρP，wz

为 11 kW/kg，于是涡轴的质量有

Mturboshaft = Pt,free /ρP,wz （24）

风扇涵道的质量主要考虑转子、静子、轮毂以及支

撑杆件等结构的质量，可采用式（25）进行初步估算［12］

Mfan = 85.38 × d2.7

2P × ( vtip

350 )

0.3

（25）

式中 vtip 为风扇设计状态叶尖转速，其最大叶尖限速

可近似处理为设计压比的一次函数关系［9］

，即

vtip = 467.136 × πfan - 312.602 28 （26）

电器的质量与其额定设计功率有关。一方面，

随着飞行高度的降低，气体密度增加，涡轴发动机的

输出功率不断增大；另一方面电部件设计额定功率

的选择还应考虑海平面起飞的推力需求，若选择在

巡航设计点会导致电机设计额定功率过小，在地面起

飞时风扇系统所需功率较大会导致电部件超负荷。

因此，本文初步把电部件的设计额定功率选择在海平

面标准大气起飞时涡轴自由涡轮的输出功率。

整流器、开关和逆变器的功率密度以 kW/kg 的形

式给出，已知海平面起飞自由涡轮输出功率和各电部

件效率，根据功率密度值按照式（24）即可计算各电部

件质量；电缆的功率密度以 kg/（m∙A）的形式给出，给

定电缆的额定电流和长度，即可计算其质量；发电机、

电动机和连接风扇与电机的减速齿轮箱，其功率密度

以（N∙m）/kg的形式给出，根据式（27）扭矩与功率、转速

的关系，即可计算每个电部件的额定扭矩值 Tq，从而

类似式（24）计算出电动机、发电机和齿轮箱的质量。

Tq = 9 549P

N （27）

式中，各物理量的单位分别为：P（kW），N（r/min），Tq

（N∙m）。 发 电 机 的 物 理 转 速 初 步 认 为 始 终 保 持 在

10 000 r/min；风扇的设计物理转速 Nfan，cd 初步由 2.4.5

节计算的风扇直径 D2d 和式（26）的叶尖限速确定；地

面起飞状态风扇的工作转速，需要根据 TeDP 非设计

点性能模型确定（见 2.5 节）；齿轮减速箱传动比初步

选为 2：1。

推进系统的总质量 MTeDP 等于各部件质量之和，

其应当小于飞机设计者给出的动力装置最大质量限

制 Mpropulsion，max，即

MTeDP = 2Mgen + 2Mrec + 2MSSCB + MBus - Tie +

Mcable + n × Minve + n × Mgear + n × Mfan +

n × Mmot + Mturboshaft ≤ Mpropulsion, max

（28）

式中，下标 gen，rec，SSCB，Bus-Tie，cable，inve，gear，

fan，mot和 turboshaft分别代表发电机、整流器、固态开

关、母联开关、电缆、逆变器、减速齿轮箱、风扇、电动

机和涡轴发动机，各主要部件如图 2 所示。

2.5 TeDP系统标准大气海平面起飞状态计算

标准大气下海平面起飞时，涡轴发动机和风扇

均工作于非设计状态。已知 TeDP 系统巡航设计点循

环参数，各部件特性采用最新版 GasTurb14 的通用特

性图。对于涡轴发动机在起飞状态，选取控制燃烧室

出口气流总温等于 1 922 K，即：Tt4 = 1 922 K = const；

自由涡轮的转速始终保持为设计值的物理转速，即：

Nfree = Nfree，cd。此时涡轴发动机需要假设求解的未知

量有：低压压气机、高压压气机、高压涡轮和低压涡

轮的换算转速——ncor，cl

，ncor，ch，ncor，th 和 ncor，tl

；低压压气

机、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮和自由涡轮的

工作点——βcl

，βch，βth，βtl 和 βt，free。9 个未知量需要 9

个平衡方程，其中 5 个流量平衡方程分别为——低压

压气机与高压压气机、高压压气机与高压涡轮、高压

涡轮与低压涡轮、低压涡轮与自由涡轮、自由涡轮与

尾喷管流量平衡；高低压转子物理转速平衡以及高

低压转子功率平衡。

在十分宽广的工作范围内，电部件的效率变化

不大［18］

，假设电部件传输效率 ηe不变。此时风扇涵道

需要求解的未知量有 2 个——风扇换算转速 ncor，fan 和

风扇工作点 βfan，2 个平衡方程分别为——风扇与尾喷

管流量平衡以及风扇系统与涡轴发动机功率平衡，即

m2d - m9d = 0 （29）

Pt,free × ηe - n × m2d × ( h3d - h2d ) = 0 （30）

式（30）的 h2d 和 h3d 分别为风扇进出口焓。

至此，TeDP 系统共有 11 个未知数和 11 个平衡方

程，可采用多元非线性方程组牛顿迭代法求解［19-20］

，

进而可求得 TeDP 系统起飞性能。

2.6 TeDP 系统性能计算程序以及差分进化算法的

验证

上述对 TeDP 系统性能的计算，涉及涡轴发动机

设计状态和非设计状态性能的计算。为检验在各

部件性能、各部件匹配以及求解非线性方程组中计

算 的 准 确 性 ，将 Haglind 等［27］提 供 的 LM2500+燃 机

设 计 点 数 据 以 及 各 部 件 特 性 作 为 输 入 条 件 ，计 算

LM2500+燃机在标准大气静止下的节流特性，并将计

算结果与 GE公司［27］

公布的数据作对比，如图 6所示。

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-7

从图 6 可见，在 20%~100% 节流范围内，本文对

LM2500+燃机的进口物理流量、增压比、热效率和排

气总温的计算，与 GE 公司提供的数据符合得很好。

在节流到 20% 状态时，发动机工作点已靠近不稳定

边界，此时对排气温度的计算有 2.1% 的误差。可见，

程序在对各部件性能、各部件匹配以及求解非线性

方程组的计算方面，计算准确可靠。

在 Python3.7 编译平台上，采用 Geatpy 库中的差

分进化优化算法对 TeDP 系统的设计循环参数进行优

化。在优化前，采用 4 个经典的测试函数对算法的可

靠性进行测试，其中 f1 为 Sphere 单峰二次函数；f2 为

Rosenbrock 函数，该函数是一个非突病态函数；f3 为

Rastrigin 多峰函数，在区间内存在 10m（m 为函数维

数）个局部最小值点；f4 为 Schwefel’s 多峰函数，存在

大量局部极小值点［24］

。

f1 =∑i = 1

10

x 2

i ; -100 ≤ xi ≤ 100 （31）

f2 =∑i = 1

10

[ 100 ( xi + 1 - x 2

i )

2 + ( xi - 1)

2 ]

-2.048 ≤ xi ≤ 2.048

（32）

f3 =∑i = 1

10

[ x 2

i - 10cos(2πxi ) + 10 ]

-5.12 ≤ xi ≤ 5.12

（33）

f4 =∑i = 1

10

(-xi sin | x | i )

-500 ≤ xi ≤ 500

（34）

测试中设函数维数为 10 维，种群规模为 150，最

大进化代数为 1 000，差分进化缩放因子取 0.5，交叉

率设为 0.6，测试结果如表 1 所示。

从表 1 可见算法对测试函数最小值的寻找结果

与理论值高度一致，说明算法在高纬度、高度复杂的

非线性函数中有较强的全局搜索能力，可用于处理

复杂的 TeDP 系统优化问题。

3 结果与讨论

3.1 循环参数优化结果

ECO-150-300 客机推进系统的相关参数为：设

计巡航飞行条件——h=10.668 km，Ma0 = 0.785，风扇

设计压比为 1.25，风扇直径 0.754 4 m，风扇个数为 8，

每 个 TeDP 系 统 所 需 提 供 推 力 17.23 kN，质 量 为

3 728.98 kg，耗油率为 0.050 8 kg/（N∙h）［11］

。

Fig. 6 Comparison of the calculation results of the throttling characteristics of the LM2500+ with the GE data

Table 1 Results of algorithm testing

Item

f1

f2

f3

f4

Algorithm test value

5.578 66×10-113

4.619 27×10-28

0

-4 189.828 9

Theoretical value［24］

0

0

0

-4 189.83

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-8

对于现在的民用航空发动机，其设计巡航推力

一般约为标准大气海平面下静推力的 0.2 倍［28］。根

据上述数据和 2.4 节讨论，本文选取的约束条件如表 2

所示。

各部件效率和损失如表 3 所示［29-30］

。

优化过程中，7 个循环优化参数的取值范围如

表 4 所示，其中压气机巡航设计压比的取值范围参考

曹铭栋等［24］

给定。

Schiltgen 等［11］

放弃技术难度高的超导技术，采用

常规电部件，各电部件的效率和比功率如表 5 所示，

传输电缆额定电流为 30 A，初级和次级电缆额定电

流为 20 A。电传输效率 ηe 为表 5 中各电部件效率乘

积，值为 92.86%。

基于表 2~5 的相关数据，结合发动机性能计算程

序 以 及 Geatpy 库 中 的 差 分 进 化 优 化 算 法 ，对 ECO150-300 客机的 TeDP 系统展开了优化，优化结果如

表 6 所示、优化过程如图 7 所示，图 7 横坐标为进化代

数，纵坐标为耗油率 sfc（/ kg/（N∙h））。

从表 6 可见，πch 和 Tt4 这两个优化参数达到了表

4 所限制的最大值，高压压气机出口总温、风扇直径

以及风扇涵道排列总长度达到了最大限定值。本文

对 πfan

（1.240 7）和 n（8）的优化结果 ，与文献［11］给

出的 1.25 的风扇设计压比和 8 个风扇涵道十分接近；

对风扇直径 D2d

（0.762 0 m）和推进系统总质量 MTeDP

（3 543.54 kg）的计算结果与文献［11］给出的 0.754 4 m

的风扇直径和 3 728.98 kg 的推进系统总质量亦相近。

与 Schiltgen 等［11］给 出 的 0.050 8 kg/（N ∙ h）耗 油 率 相

比，本文优化的耗油率下降了 7.68%，TeDP 系统的等

效涵道比达到了 32.300 1，推进效率达到 88.00%，这

是常规涡扇发动机所达不到的。

Table 4 Design point optimization parameter value range

Variable

mc2（/ kg/s）

πcl

πch

Tt4/K

v9 /v0

πfan

n（Integer）

Minimum

5.00

3.00

5.00

1 550.00

1.20

1.20

5

Maximum

12.00

5.00

15.00

1 820.00

1.80

1.45

10

Table 2 Constrained parameters

Restriction

Cruise thrust/N

Takeoff thrust/N

Tt3 /K

Tt45 /Tt4

Tt5 /Tt45

Tt7 /Tt5

Diameter of fan/m

Overall length of fan duct arrangement/m

Total mass of propulsion system/kg

Constraint value

≥17 233.7

≥86 168.6

≤850

≥0.730 0

≥0.450 0

≥0.443 7

≤0.762

≤6.096

≤3 910

Table 5 ECO-150-300 DC microgrid dominant sizing

characteristics[11]

Component

Gearboxe

Motor

Inverter

Distribution cables（primary）

Distribution cables（secondary）

Buse（total）

Solid state circuit breaker

Transmission cables

Rectifier

Generator

Power density

160.51（N∙m/kg）

8.13（N∙m/kg）

45.21（kW/kg）

0.003 27（kg/（m∙A））

0.002 53（kg/（m∙A））

74.47（kW/kg）

227.2（kW/kg）

0.004 92（kg/（m∙A））

37.32（kW/kg）

12.673（N∙m/kg）

Efficiency

/%

98.40

98.37

99.01

99.98

99.95

100.00

99.88

99.97

98.69

98.35

Table 3 Engine component efficiency and total pressure

loss[29-30]

Parameter

Adiabatic efficiency of fan

Adiabatic efficiency of HPC

Adiabatic efficiency of LPC

Adiabatic efficiency of HPT

Adiabatic efficiency of LPT

Adiabatic efficiency of FPT

Total pressure recovery of duct σi

/nozzle σe

Total pressure recovery of combustor

Value

0.92

0.88

0.89

0.90

0.91

0.92

0.99

0.98

Fig. 7 Evolutionary algebraic relationship of optimization

sfc value with population

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-9

3.2 循环参数优化结果分析

3.2.1 风扇设计压比分析

以表 3，表 5 和表 6 数据为基础，计算在不同的风

扇涵道总压损失 σd = σi × σ（e σi 和 σe 分别表示涵道

的进气道和尾喷管总压恢复系数）和不同的风扇绝

热效率下，动能效率 ηke，推进效率 ηP，fan 以及风扇涵道

效率 η0，fan 随风扇设计压比的变化规律，如图 8 和图 9

所示。

随着黏性摩擦损失的增加和风扇设计压比的降

低，气流的做功能力越低，尾喷管出口速度越低，因

此推进风扇的动能效率 ηke 越低。排气速度越低，风

扇的推进效率 ηP，fan 越高，因此，ηP，fan 与 ηke 变化规律相

反。由（5）式知，风扇涵道效率 η0，fan 等于两者乘积，

故存在一个最佳风扇设计压比 πfan，opt

，使风扇涵道效

率最高。σd 每降低 0.02，πfan，opt提升 0.1 左右，而当 σd=

1.0时，即不存在摩擦损失，则不再存在最佳风扇压比。

风扇绝热效率 ηfan 对风扇的推进效率影响不大，

但对动能转化率影响较大，这是因为：ηfan 越低，风扇

不等熵压缩损失越大，排气静温越高，转化成热能随

气流排入到大气中的能量越多。最佳风扇压比与风

扇设计绝热效率无关。

从图 8，9 可见，当风扇涵道的总压恢复系数为

0.98 时（表 3 取值，σd =σiσe = 0.99 × 0.99），风扇涵道

效率最高点在 1.2 的风扇设计压比取到，但优化后的

πfan 为 1.240 7，这是因为：随着风扇设计压比的进一

步降低，风扇涵道单位推力下降，为达到设计点推力

目标需求，需要提高风扇涵道流量，这会导致风扇直

径的增大，从而超过表 2 的机翼几何约束。

3.2.2 涡轴最佳排气速度分析

以表 3，表 5 和表 6 数据为基础，计算 TeDP 系统

的耗油率随涡轴排气速度的变化规律，如图 10 所示。

从图 10 可见，存在一个最佳的涡轴发动机排气速度

使系统耗油率最低，当 πfan 取 1.240 7 时风扇涵道效率

η0，fan 等于 0.765 4，根据式（9）可知，最佳的 v9值在 1.53v0

附近。与将所有的有效功传输给风扇涵道相比，最佳

的有效功分配能使系统耗油率下降 1.23%。由表 6 可

知，优化算法优化得到的最佳 v9 值为 1.587v0，并没有

严格等于 1.53v0，这是因为：从图 10 可见，在最佳 v9 值

附近，耗油率变化较缓，当 v9 取 1.587v0 时，系统耗油

率为 0.046 898 kg/（N∙h），当 v9 取 1.53v0 时，系统耗油

率为 0.046 859 kg/（N∙h），两者差别并不大。

Table 6 Optimization results of the TeDP system

Parameter

mc2（/ kg/s）

πcl

πch

Tt4/K

v9 /v0

πfan

n

Cruise thrust/N

Takeoff thrust/N

Tt3 /K

Tt45 /Tt4

Tt45 /Tt4

Tt7 /Tt5

D2d/m

Ltotal，duct

/m

MTeDP/kg

ηt

/%

ηtransfer

/%

ηP，TeDP/%

eBPR

sfc/ (kg/ (N·h ) )

Value

8.847 2

3.937 2

15.0

1 820.0

1.587 3

1.240 7

8

17 234.00

114 930.90

849.99

0.753 8

0.898 6

0.567 0

0.762

6.096

3 543.54

58.953 4

81.103 1

87.995 6

32.300 1

0.046 9

Fig. 8 Variation law of ηke, ηP,fan, η0,fan with the fan design pressure ratio under different σd

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-10

3.2.3 总增压比 πc，∑ 和燃烧室出口总温 Tt4 分析

以表 3，表 5 和表 6 数据为基础，计算 TeDP 系统

的耗油率在不同的总增压比 πc，∑ 下，随燃烧室出口

总温 Tt4 的变化规律，如图 11 所示。从图可见，随着

系统总增压比的提高，其耗油率是不断降低的，这是

因为：总增压比越高，燃烧室进口总温越高，在给定

Tt4 下燃烧室油气比越低，耗油率越低。因此，优化循

环参数时，πch 取到了最大限定值，阻碍增压比进一步

增大的是压气机出口总温的限制，如表 2 和表 6 所

示，此时 Tt3 达到了设定的最大限定值。

设定 πc，∑，刚开始随着 Tt4 的升高，涡轴发动机的

热效率上升，系统耗油率下降；但随着 Tt4 的进一步升

高，热效率上升比较缓慢，然而燃烧室进出口温差增

大，油气比上升，导致系统耗油率升高。因此，存在

一个最经济的 Tt4 值使系统耗油率最低，πc，∑ 越高，最

经 济 Tt4 值 亦 越 高 。 当 πc，∑ 取 59（πcl = 3.937，πch =

15.0）时，从图 11 可见，系统最经济 Tt4 值在 1 900 K 附

近，这说明当 Tt4≤1 900 K 时，随着 Tt4 的升高，系统耗

油率下降，文中优化时 Tt4 的取值上限为 1 820 K。因

此 优 化 循 环 参 数 时 Tt4 的 最 优 值 取 到 最 大 限 定 值

1 820 K，如表 4 和表 6 所示。

3.2.4 敏感性分析

以表 3，表 5 和表 6 数据为基础，将低、高压气机

效率 ηcl

，ηch，低、高涡轮效率 ηtl

，ηth 和自由涡轮效率

ηt，free，风扇效率 ηfan，电部件传输效率 ηe，燃烧室总压

恢复系数 σb 依次分别降低 1.0%，探讨系统耗油率对

系统部件效率的敏感性，如图 12 所示。

从图可见，系统耗油率对电部件传输效率、自由

涡轮效率以及风扇效率最为敏感，当效率分别下降

1.0% 时 ，系 统 耗 油 率 依 次 上 升 1.00%，0.94% 以 及

0.85%。这是因为：这三个部件均属于能量传输转化

的关键部件，循环功需要经过自由涡轮转为机械能、

机械能需要经过电部件转为电能传输至风扇然后再

转为机械能、风扇旋转压缩空气并在尾喷管膨胀转

为推进动能。高低压气机和涡轮主要通过影响循环

功来改变系统耗油率，sfc对其敏感性均在 0.5% 以下。

以表 3，表 5 和表 6 中的 TeDP 系统参数为基础，

将系统设计循环参数——πfan，πcl

，πch，Tt4 和 v9 依次分

Fig. 9 Variation law of ηke, ηP,fan, η0,fan with the fan design pressure ratio under different ηfan

Fig. 11 Variation law of sfc with the Tt4 under different πc,∑

Fig. 10 System sfc as a function of turboshaft exhaust speed

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-11

别调低 1.0%，计算系统耗油率的相对变化量，如图 13

所示。从图可见，与低压压气机压比相比，系统耗油

率对高压压气机压比 πch 更敏感，即通过增大 πch 降低

耗油率比 πcl 更有效，因此优化时高压压气机压比取

到了最大限定值。Tt4 并未达到最经济值，因此 Tt4 降

低时耗油率上升。优化后的涡轴排气速度 v9 比最佳

值偏大，故降低 v9 还能产生微小的经济收益。受机翼

几何的约束，风扇设计压比并未取到最佳设计压比，

因此减小 πfan 还能进一步降低耗油率。从设计参数

角度看，耗油率对压气机设计压比最为敏感，但敏感

性在 0.1% 以下，耗油率对 πch 的敏感性（0.096%）比

πcl仅高 0.008 5%。

TeDP 系统的实现很大程度上依赖高功率密度和

高传输效率的电部件技术。计算在不同风扇设计压

比下，系统 sfc 随电部件传输效率 ηe 的变化规律，如

图 14 所示。从图可见，在不同的风扇设计压比下，系

统耗油率随着 ηe 呈线性变化关系，ηe 每降低 1.0%，系

统 sfc上升约 0.5 g/（N∙h）。

通过上述敏感性可见，降低系统耗油率的关键

在于提高电部件、自由涡轮以及风扇等能量传输转

化部件的效率。

3.3 与分排大涵道涡扇发动机对比分析

涡 扇 发 动 机 的 总 增 压 比 和 燃 烧 室 出 口 总 温 按

表 6 给定、各部件效率按表 3 给定，计算在不同的风

扇设计压比 π（f 1.7，1.6，1.5，1.4，1.3 和 1.2）下，涡扇发

动机的耗油率随涵道比 B 的变化规律；同时，以表 3，

表 5 和表 6 数据为基础，取不同的涵道风扇压比 πfan

（1.2~1.5），计算在不同的 η（e 0.9，0.93，0.95 和 1）下，

TeDP 系统耗油率随等效涵道比（涡轴有效功不变，通

过改变 πfan 以改变风扇涵道流量，暂不考虑机翼几何

和质量等的约束）的变化规律，如图 15 所示。

对于大涵道比涡扇发动机而言，每个风扇设计

压比 πf 对应着一个最佳的设计涵道比，此时循环功

在内外涵达到最佳分配［19］

。对于齿轮传动涡扇发动

机，其最大能达到的涵道比在 20 左右［29］

，从图可见，

此时的最佳 πf 值为 1.4，耗油率为 0.046 3 kg/（N∙h）。

TeDP 采用多个小型涵道风扇代替涡扇发动机的风扇

级，同时风扇可灵活安装布置于机身，改变了传统发

动机在飞机上的安装方式，因此 TeDP 能进一步显著

扩展发动机的涵道比极限，从而提高推进效率。优

化后的 TeDP 其等效涵道比虽然能达到 32.30，但由于

电部件传输效率较低（92.86%），能量传递损失过大，

并没有显现出经济优势，耗油率相对涡扇发动机提

高 了 1.23%，Schiltgen 等［11］的 研 究 亦 得 到 类 似 的 结

论。从图可见，当 ηe ≥ 0.95 时，高等效涵道比带来的

Fig. 12 Sensitivity of sfc to component efficiency

Fig. 15 Variation of sfc with bypass ratio

Fig. 14 Variation law of sfc with the ηe under different πfan

Fig. 13 Sensitivity of sfc to system design parameters

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-12

高推进效率才能抵消能量在传递过程中的损失，从

而带来增益，当 ηe 接近 1 时，相对于涵道比 B 为 22 的

齿 轮 传 动 涡 扇 发 动 机 ，TeDP 系 统 的 耗 油 率 下 降 了

5.40%。

计算涡扇发动机在 πf

=1.4 下，推进效率和总效率

随涵道比的变化规律；取 ηe 为 0.93，0.95 和 1.0，计算

系统的推进效率、传递效率和总效率随等效涵道比

的变化规律，如图 16 所示。

两构型发动机的部件效率、总压比和燃烧室出

口总温相同时，其热效率相同。当 TeDP 系统的高推

进效率能抵消电部件能量传递损失时，才能产生良

好的经济效益。TeDP 的推进效率与 ηe 无关，随着等

效涵道比的提高，推进效率不断升高，涵道比提高但

风扇压比 πfan 下降，由式（12）和图 8 知，此时 ηke 下降

导致 ηtransfer 降低。涡扇发动机有效功在内外涵达到最

佳分配时，其推进效率最大、总效率最高；当 ηe ≥ 0.95

时，TeDP 的总效率高于涡扇发动机，经济性能开始优

于涡扇发动机。

4 结 论

本文以 ECO-150-300 客机的 TeDP 系统为研究

对象，对 TeDP 系统建立设计点性能模型，通过差分进

化优化算法完成了循环参数的优化筛选，然后对优

化后的循环参数进行了分析，并与大涵道比涡扇发

动机作对比，得出如下结论：

（1）风扇涵道效率 η0，fan 等于风扇动能效率 ηe 和

推进效率 ηP，fan 的乘积，存在一个风扇最佳设计压比

πfan，opt 使风扇涵道效率最大。最佳设计压比与涵道的

总压损失有关，总压恢复系数降低 0.02，πfan，opt 提升

0.1 左右；最佳设计压比与风扇的绝热效率无关。

（2）TeDP 的有效功在涡轴尾喷管和风扇系统之

间存在最佳分配关系。涡轴尾喷管的最佳排气速度

与飞行速度之比，等于自由涡轮效率、电部件传输效

率和风扇涵道效率三者乘积的倒数。

（3）TeDP 系统的总效率等于热效率、传递效率和

推进效率三者乘积，总效率越高耗油率越低。通过

敏感性分析可知，系统耗油率对电部件传输效率、自

由涡轮效率以及风扇绝热效率最为敏感，当效率分

别下降 1.0% 时，系统耗油率分别上升 1.0%，0.94% 以

及 0.85%。

（4）采用差分进化算法，以巡航耗油率作为优化

目标，考虑推力需求、机翼几何约束、质量约束、温度

约束以及涡轮膨胀极限等条件的限制，对涡轴发动

机流量、低高压压气机压比、燃烧室出口总温、涡轴

排气速度、风扇压比和风扇个数这 7 个循环参数进行

优化，优化结果合理可靠。优化后的系统耗油率，比

原系统下降了 7.68%。

（5）与大涵道涡扇发动机相比，当电部件传输效

率 ηe 大于 0.95 时，高等效涵道比、高推进效率带来的

收益才能抵消能量在传递过程中的损失，从而带来

增益。相对于涵道比为 20 的齿轮传动涡扇发动机，

当 ηe 等于 0.93 时，TeDP 系统耗油率提高了 1.23%；但

当 ηe 接近 1 时，系统耗油率下降了 5.40%。

致 谢 ：感 谢 中 国 燃 气 涡 轮 研 究 院 提 供 的 研 究 课 题

来源。

参考文献

［ 1 ］ 陈　光 . 大涵道比涡扇发动机的发展［J］. 航空动力，

2019，34（3）：56-61.

［ 2 ］ KOTLARZ W， WITANOWSKI M. Turbine engines trend

development［J］. Journal of KONBiN，2021，51（1）：

243-254.

［ 3 ］ 薛冰晶，李华雷，谭智勇 . 民用涡扇发动机不同构型

总体参数和性能分析研究［J］. 航空工程进展，2018，

9（3）：356-362.

［ 4 ］ OKAI K， HIMENO T， WATANABE T， et al. Investiga⁃

tion of FC/GT hybrid core in electrical propulsion for fan

Fig. 16 Variation of engine efficiency with bypass ratio

第 45 卷 第 1 期 涡轮电力分布式推进设计参数优化选择分析 2024 年

2210057-13

aircraft［C］. Orlando：51st AIAA/SAE/ASEE Joint Pro⁃

pulsion Conference，2015.

［ 5 ］ BOWMAN C L， FELDER J L， MARIEN T V. Turboand hybrid-electrified aircraft propulsion concepts for

commercial transport［C］. Cincinnati：2018 AIAA/IEEE

Electric Aircraft Technologies Symposium（EATS），2018.

［ 6 ］ STONE J， KREJSA E， BERTON J， et al. Initial noise

assessment of an embedded-wing-propulsion concept ve⁃

hicle［C］. Sacramento：42nd AIAA/ASME/SAE/ASEE

Joint Propulsion Conference & Exhibit，2008.

［ 7 ］ KIM H， BERTON J， JONEs S. Low noise cruise effi⁃

cient short take-off and landing transport vehicle study

［C］. Wichita：6th AIAA Aviation Technology， Integra⁃

tion and Operations Conference（ATIO），2006.

［ 8 ］ GOHARDANI A S， DOULGERIS G， SINGH R. Chal⁃

lenges of future aircraft propulsion： a review of distribut⁃

ed propulsion technology and its potential application for

the all electric commercial aircraft［J］. Progress in Aero⁃

space Sciences，2011，47（5）：369-391.

［ 9 ］ FELDER J， KIM H， BROWN G. Turboelectric distribut⁃

ed propulsion engine cycle analysis for hybrid-wingbody aircraft［C］. Orlando：47th AIAA Aerospace Sci⁃

ences Meeting including the New Horizons Forum and

Aerospace Exposition，2009.

［10］ SCHILTGEN B T， FREEMAN J. Aeropropulsive interac⁃

tion and thermal system integration within the ECO-150：

a turboelectric distributed propulsion airliner with con⁃

ventional electric machines［C］. Washington：16th AIAA

Aviation Technology， Integration， and Operations Confer⁃

ence，2016.

［11］ SCHILTGEN B T， FREEMAN J. ECO-150-300 design

and performance： a tube-and-wing distributed electric

propulsion airliner［C］. San Diego： AIAA Scitech 2019

Forum，2019.

［12］ LIU C， SI X， TENG J， et al. Method to explore the de⁃

sign space of a turbo-electric distributed propulsion sys⁃

tem［J］. Journal of Aerospace Engineering，2016，29

（5）：04016027.

［13］ LIU C， DOULGERIS G， LASKARIDIS P， et al. Ther⁃

mal cycle analysis of turboelectric distributed propulsion

system with boundary layer ingestion［J］. Aerospace Sci⁃

ence and Technology，2013，27（1）：163-170.

［14］ VOIGT J， FRIEDRICHS J. Development of a multi-seg⁃

ment parallel compressor model for a boundary layer in⁃

gesting fuselage fan stage［J］. Energies，2021，14（18）：

5746.

［15］ 达兴亚，范召林，熊　能，等. 分布式边界层吸入推进系

统的建模与分析［J］. 航空学报，2018，39（7）：113-121.

［16］ 张彦仲 . 大飞机气动总体技术的发展［J］. 中国工程科

学，2009，11（5）：4-17.

［17］ SCHILTGEN B， GREEN M， HALL D， et al. Split-wing

propulsor design and analysis for electric distributed pro⁃

pulsion［C］. Orlando：49th AIAA Aerospace Sciences

Meeting including the New Horizons Forum and Aero⁃

space Exposition，2011.

［18］ GREEN M， SCHILTGEN B， GIBSON A. Analysis of a

distributed hybrid propulsion system with conventional

electric machines［C］. Atlanta：48th AIAA/ASME/SAE/

ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit，2012.

［19］ 廉筱纯，吴　虎 . 航空发动机原理［M］. 西安：西北工

业大学出版社，2005.

［20］ 童凯生 . 航空涡轮发动机性能变比热计算方法［M］.

北京：航空工业出版社，1991.

［21］ SMITH JR L H. Wake ingestion propulsion benefit［J］.

Journal of Propulsion and Power，1993，9（1）：74-82.

［22］ LIU C， VALENCIA E， TENG J. Design point analysis of

the turbofan-driven turboelectric distributed propulsion

system with boundary layer ingestion［J］. Proceedings of

the Institution of Mechanical Engineers， Part G： Journal

of Aerospace Engineering，2016，230（6）：1139-1149.

［23］ FELDER J， KIM H， BROWN G， et al. An examination

of the effect of boundary layer ingestion on turboelectric

distributed propulsion systems［C］. Orlando：49th AIAA

Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons

Forum and Aerospace Exposition，2011.

［24］ 曹铭栋，王占学，蔡元虎，等 . 大涵道比涡扇发动机

循环参数优化算法研究及应用［J］. 航空动力学报，

2013，28（2）：372-378.

［25］ 张少锋，陈玉春，甘晓华，等 . 基于难度系数平衡的

涡轴发动机总体设计方法［J］. 航空动力学报，2018，

33（10）：2465-2475.

［26］ 周新新，陈玉春，樊　巍，等. 涡轴发动机技术参数与发

展趋势评估［J］. 航空工程进展，2013，4（2）：150-157.

［27］ HAGLIND F， ELMEGAARD B. Methodologies for pre⁃

dicting the part-load performance of aero-derivative gas

turbines［J］. Energy，2009，34（10）：1484-1492.

［28］ LLOYD R JENKINSON， PAUL SIMPKIN， DARREN

RHODES. Civil jet aircraft design［M］. Reston： Ameri⁃

can Institute of Aeronautics and Astronautics，1999.

［29］ 王笑晨，陈玉春，贾琳渊，等 . 回热式工质驱动分布

式推进系统参数研究［J］. 推进技术，2022，43（9）：

210331. （WANG X C， CHEN Y C， JIA L Y， et al.

Component parameters of recuperated gas-driven distrib⁃

uted propulsion system［J］. Journal of Propulsion Tech⁃

nology，2022，43（9）：210331.）

［30］ 朱之丽，陈　敏，唐海龙，等 . 航空燃气涡轮发动机

工作原理及性能［M］. 第二版 . 上海：上海交通大学

出版社，2018.

（编辑：梅　瑛）

第 45 卷 第 1 期 推　进　技　术 2024 年

2210057-14

Optimal selection and analysis of design parameters for

turbine-electric distributed propulsion

XIE Qi′an，DENG Liping，WU Hu

（School of Power and Energy，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China）

Abstract：In order to study the selection of design parameters of the Turbo-electric Distributed Propulsion

system （TeDP）， based on the component method， the design point performance calculation model of the entire

TeDP system was established， and the optimal distribution relationship of the effective work between the turbo⁃

shaft nozzle and the fan system was deduced. On the basis of the above， taking the ECO-150-300 aircraft as the

application object， using the differential evolution algorithm， and taking the fuel consumption rate at the design

cruise point as the optimization goal， the cycle parameters of TeDP were optimized. Then the optimized cycle pa⁃

rameters were analyzed， and the optimized result was compared with the high bypass ratio turbofan engine. The

optimized cruising fuel consumption is 7.68% lower than the original system. There is an optimal fan design pres⁃

sure ratio to make the fan duct with the highest efficiency， and the optimal design pressure ratio is related to the

total pressure loss of the duct. The fuel consumption rate of the TeDP system is most sensitive to electrical compo⁃

nent efficiency， free turbine efficiency， and fan adiabatic efficiency， and when these efficiencies respectively de⁃

crease by 1.0%， the fuel consumption rate increases by 1.0%，0.94% and 0.85%， respectively. Compared with

the geared turbofan engine with a bypass ratio of 20， TeDP shows an economic advantage only when the electrical

component efficiency is greater than 0.95. When the electrical component efficiency is close to 1， the fuel con⁃

sumption rate of TeDP decreases by 5.40%.

Key words： Turbine-electric； Distributed propulsion； Cycle parameters； Differential evolution algo⁃

rithm；Optimization；Fuel consumption rate

Received：2022-10-24；Revised：2023-06-27.

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2210057

Corresponding author：WU Hu，E-mail：wuhu@nwpu.edu.cn

2024 年 1 月

第 45 卷 第 1 期

Jan. 2024

Vol.45 No.1

推　进　技　术

JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY

2210012-1

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究 *

赵洪利，许博文，张 青

（中国民航大学 航空工程学院，天津 300300）

摘 要：针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题，提出了基于修正

的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体

发动机的实时退化和工况数据。首先，考虑发动机每次起飞的工况不同，把工况修正引入非线性维纳

过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值，基于贝叶斯

理论对退化参数进行在线更新，最后基于局部线性嵌入算法，对工况参数进行融合构建工况因子，修

正退化参数，实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明，采用融合工况因子修正模

型，与未修正和压比修正模型相比，平均绝对百分比误差分别降低 1.50% 和 1.01%。证明融合工况因

子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差，可以用来辅助指导下

发决策。

关键词：航空发动机；性能退化；工况修正；非线性维纳；局部线性嵌入算法

中图分类号：V239 文献标识码：A 文章编号：1001-4055（2024）01-2210012-09

DOI：10.13675/j.cnki. tjjs. 2210012

1 引 言

进入后疫情时代，重塑增长成为中国民航业主

要的发展路径［1］

，保障民航客机的安全，是重塑行业

增长的基础。航空发动机为飞机提供动力，是保障

飞机安全运行的关键系统。利用发动机机队可靠性

管理理论，可以适时地对发动机采取一定维护措施，

包括在翼期间的定期维修、排故、状态监控和下发返

厂维修，以保障发动机满足适航要求。其中，对发动

机的性能衰退和下发预测的研究，是机队可靠性管

理的重要一环。

发 动 机 排 气 温 度 裕 度（Exhaust gas temperature

margin，EGTM）是 现 代 民 机 的 一 项 重 要 监 控 参 数 。

EGTM 定义为发动机排气温度（Exhaust gas tempera⁃

ture，EGT）红线值和海平面拐点温度下全功率起飞的

EGT 差值［2］

。发动机在翼过程中，压气机叶片和涡轮

叶片的磨损会随着运行循环的增加而增加，这会导

致叶尖与机匣的间隙增加，使得通过压气机和涡轮

气流泄漏量增加，从而降低发动机的整体性能。发

动机在运行时为了达到同样的额定功率，燃烧室将

会燃烧更多的燃油，燃烧室的气流出口温度将随之

升高，EGT 也会随之升高，EGT 升高会导致 EGTM 的

降低。所以 EGTM 能够反映发动机起飞性能的退化

程度。

EGTM 的退化不仅受到发动机自身由于制造工

艺、组装差异以及部件加工误差的影响，还受到发动

机运行工况差异性带来的影响。起飞机场的温度高

低 、减 推 力 起 飞 的 程 度 和 飞 行 航 程 长 短 都 能 影 响

EGTM 衰退的速率［3］

。

在随机过程的研究中发现，由于维纳过程（Wie⁃

ner process）具有数学与物理上的优势［4-5］，使其可以

广泛地应用于性能退化建模。Wiener 模型早期的应

用 主 要 是 线 性 模 型 的 研 究 。 任 淑 红 等［2］利 用 线 性

Wiener 过 程 对 航 空 发 动 机 性 能 退 化 建 模 并 进 行 预

测，得到线性模型平均误差为 0.188 0；朱磊等［6］

利用

线性 Wiener 模型，提出了一种机队历史退化数据和

运行数据的可靠性评估和剩余寿命预测方法，来评

估在翼发动机的可靠性和预测剩余寿命；闫锋等［7］

通

* 收稿日期：2022-10-07；修订日期：2023-01-20。

基金项目：中央高校基本科研业务费 （3122021049）；中国民航大学实验技术创新基金 （2021CXJJ90）；天津市研究生科研

创新项目（2022SKY156）。

通讯作者：赵洪利，硕士，教授，研究领域为航空发动机维修及维修管理。E-mail：henleytrent@163.com

引用格式：赵洪利，许博文，张 青 . 考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究［J］. 推进技术，2024，45（1）：

2210012. （ZHAO H L， XU B W， ZHANG Q. Prediction of aero engine performance degradation considering takeoff

condition［J］. Journal of Propulsion Technology，2024，45（1）：2210012.）