微型涡喷发动机是微型无人侦察机、微小型制导弹药等飞行器的动力装置,其性能参数直接决定了飞行器的性能。目前,随着这些飞行器的性能朝着续航能力强、机动性高、隐身性好以及尺寸微型化等方面的发展,对微型涡喷发动机的结构尺寸以及推重比提出了更高的要求。发动机设计点辨识的过程就是要找到发动机的气动热力学参数和尺寸参数对发动机性能指标的影响规律。为了设计出尺寸小、推重比大的微型涡喷发动机,本文对微型涡喷发动机进行了结构设计,并对微型涡喷发动机进行了设计点的辨识与表征。首先,对微型涡喷发动机的核心部件压气机和涡轮机进行了气动设计和结构设计;其次,对压气机和涡轮机进行了流体动力学仿真分析,并将分析的结果作为设计点辨识与表征的样本库;然后,对压气机的关键零件离心叶轮和涡轮机的关键零件向心涡轮分别设计了基于BP神经网络的辨识模型,并通过Matlab中的神经网络工具箱对模型进行验证。验证结果表明:针对离心叶轮和向心涡轮分别设计的BP神经网络辨识模型能够对离心叶轮和向心涡轮进行设计点辨识与表征。最后,设计了微型涡喷发动机叶轮测试实验台,并用该实验台对叶片入射角为60°、出口后弯角为45°的离心叶轮和气流进口角为60°、气流出口角为-30°的向心涡轮进行了进出口压力测量实验。实验结果表明:通过实验测得的离心叶轮和向心涡轮进出口压力比与通过BP神经网络辨识模型预测的压力比的差值在误差允许的范围内符合要求。从而验证了该BP神经网络辨识模型的准确性。