【摘 要】
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冲压空气涡轮（Ram Air Turbine,RAT）系统作为飞机上最后一道屏障,在飞机紧急状态下能快速稳定释放至关重要,而RAT作动装置又是保证RAT系统稳定释放的关键。为提高国产RAT作动装置的性能及设计效率,本文基于Modelica语言搭建了RAT作动装置的仿真模型,采用多目标优化算法对装置的重要设计参数进行了优化研究。首先,研究了RAT系统及作动装置的组成和工作原理,分析了实现作动装置释放
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冲压空气涡轮（Ram Air Turbine,RAT）系统作为飞机上最后一道屏障,在飞机紧急状态下能快速稳定释放至关重要,而RAT作动装置又是保证RAT系统稳定释放的关键。为提高国产RAT作动装置的性能及设计效率,本文基于Modelica语言搭建了RAT作动装置的仿真模型,采用多目标优化算法对装置的重要设计参数进行了优化研究。首先,研究了RAT系统及作动装置的组成和工作原理,分析了实现作动装置释放功能的主要因素,如弹簧力、阻尼力、风载荷力等,并建立了对应的数学模型,其中为提高模型精度,考虑了油液泄露和阻尼孔通流面积渐变等实际情况,为后续搭建仿真模型提供了输入。其次,基于Modelica语言搭建了作动装置的仿真模型,并根据两种实际风载荷工况,将仿真结果与实际试验数据对比,得出仿真模型误差分别为4.95%和6.07%,验证了仿真模型的准确性;然后,基于仿真模型,研究了不同释放弹簧劲度系数、阻尼孔半径等重要设计参数对作动装置性能的影响。最后,以作动装置释放时间最短及末端速度最小为优化目标,以大/小释放弹簧劲度系数、阻尼孔半径和阻尼孔间距为设计参数,构建了设计参数优化模型。采用径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络代理模型技术,通过带有精英保留策略的快速非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）得出了更优设计参数方案。以其中两种优化方案为例,与原始设计相比,释放时间分别减少了12.81%和11.48%,末端速度分别降低了4.55%和18.91%。优化参数方案兼顾了行程初期快速释放及行程末端快速缓冲的问题,实现了作动装置的快速安全释放。
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