本发明专利技术属于航空发动机燃油总管数字化装配技术领域，具体涉及一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法。具体技术方案为：对燃油总管进行物理流量特性测试并计算物理流量不均匀度，若物理流量不均匀度满足要求，则完成装配；若物理流量不均匀度不满足要求，则通过燃油总管数字孪生模型开展数字化装配试验，若所有的喷嘴预测精度满足阈值，则将新的喷嘴放入燃油总管数字孪生模型中替换流量偏差值最大的喷嘴，进行数字化装配并计算数字流量不均匀度，若数字流量不均匀度满足要求，则将新的喷嘴进行实际更换，重新开展物理流量特性测试，直至物理不均匀度满足要求，完成装配。完成装配。完成装配。
【技术实现步骤摘要】
一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法
[0001]本专利技术属于航空发动机燃油总管数字化装配
，具体涉及一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法。
技术介绍
[0002]燃油总管是航空发动机燃烧系统的核心部件，其核心功能为向发动机燃烧室喷射并雾化燃油，因此燃油总管的各项性能指标对于发动机燃烧室内燃油是否充分燃烧具有直接的影响，进而决定了燃烧室的性能、燃烧效率、安全性以及可靠性，并最终在发动机整机的运行效率、安全性和可靠性上起决定作用。现代航空燃气涡轮发动机的燃油总管类型众多，结构上具有明显的差异。
[0003]对于燃油总管的装配，工艺人员首先需要对每个燃油喷嘴的流量特性进行测量采集，具体为在不同的燃油压力下测试燃油喷嘴的燃油出口流量和喷雾角度。根据同批次燃油喷嘴的流量特性，工艺人员凭借自己丰富的经验从中选择流量特性接近的燃油喷嘴并组装成燃油总管，随后对燃油总管进行不同压力测点的流量测试，并计算燃油总管的不均匀度，该参数为燃油总管的核心性能指标，是影响燃烧室出口温度分布和涡轮工作可靠性的核心因素，因此工艺人员需对其进行重点监控，如不均匀度在工艺规范要求之内，则燃油总管可用于产品交付，反之则需要工艺人员进行参数分析，找到影响不均匀度大的单个或多个燃油喷嘴，并将其更换进行再次组装直到不均匀度满足测试标准要求。
[0004]受限于现有装配工艺水平，该方法目前依然为发动机工厂的主要装配手段，其严重依赖人为主观因素，因而存在装配后容易出现性能不达标甚至需要多次装配的情况，进而影响工厂生产周期、延误交付。同时，单个燃油总管由十几个甚至二十多个燃油喷嘴组装，而且对于多数燃油喷嘴，其还分为小流量型和大流量型，因而通过人工方式选取一套燃油喷嘴往往较为困难，在产线上一般由经验丰富的工艺师傅完成这一任务，但培养这样的师傅往往需要很长的时间，因而当老师傅退休，新人没培养起来的情况下，工厂将出现无人胜任的情况。此外，由于燃油喷嘴通过“凭感觉”的随机方式选择组装，因而这种装配方式的成功率较低，需要经常进行反复组装再试验，从而造成人力以及时间成本的增加，造成工厂生产效率低下，交付周期变长。
技术实现思路
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，该方法可实现燃油总管在云端的数字化装配及不均匀度测试，从而减少实际物理试验的次数，进而提升装配效率。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，选取m个小流量喷嘴及n个大流量喷嘴，组成燃油总管；对该燃油总管进行物理流量特性测试并计算物理流量不均匀度，若物理流量不均匀度满足标准要求，则完成装配；若物理流量不均匀度不满足标准要求，则通过燃油总管数字孪生模型开展数字
化装配试验，若模型预测精度满足阈值要求，则将新的喷嘴放入燃油总管数字孪生模型中替换流量偏差值最大的喷嘴，进行燃油总管数字化装配并计算数字流量不均匀度，若数字流量不均匀度满足要求，则将新的喷嘴进行实际更换，重新开展物理流量特性测试，直至物理不均匀度满足要求，完成装配。
[0007]优选的：所述物理/数字流量不均匀度k的计算公式如下：
[0008][0009]式中，f
′
min
为燃油总管中最小的物理/数字流量；f
′
max
为燃油总管中最大的物理/数字流量。
[0010]优选的：所述燃油总管的流量偏差值σ计算公式如下：
[0011][0012]式中，为第i个喷嘴的流量预测值；m为小流量喷嘴的数量；n为大流量喷嘴的数量。
[0013]优选的：所述燃油总管数字孪生模型包括燃油喷嘴编码网络层和燃油总管解码网络层，所述燃油喷嘴编码网络层对m+n个燃油喷嘴的流量特性进行编码，传输到燃油总管解码网络层中进行解码，对燃油总管的流量特性进行预测。
[0014]优选的：所述燃油喷嘴编码网络层包括副油路编码网络层、主副油路编码网络层，所述副油路编码网络层输入为燃油喷嘴副油路性能数据，所述主副油路编码网络层为燃油喷嘴主副油路性能数据；
[0015]和/或，所述燃油总管解码网络层包括副油路解码网络层、主副油路解码网络层，所述副油路解码网络层和主副油路解码网络层分别从燃油喷嘴编码网络层中获取编码信息，分别得到燃油总管副油路及主副油路两种情况下的预测流量。
[0016]优选的：所述副油路解码网络层和主副油路解码网络层均采用全连接神经网络层，通过赋予不同的权重将编码信息传递至燃油总管解码网络层。
[0017]优选的：所述副油路编码网络层和主副油路编码网络层的编码信息分别为γ1、γ2，则所述副油路解码网络层和主副油路解码网络层的输入分别为ωγ1+(1
‑
ω)γ2、(1
‑
ω)γ1+ωγ2；ω为权重系数，取值为0
‑
1。
[0018]优选的：包括如下步骤：
[0019]S11、选取流量特性相近的m个小流量喷嘴；
[0020]S12、选取流量特性相近的n个大流量喷嘴；
[0021]S13、将m个小流量喷嘴和n个大流量喷嘴组装成燃油总管，并进行燃油总管的物理流量特性测试；
[0022]S14、计算燃油总管的物理流量不均匀度；
[0023]S15、判断物理流量不均匀度是否满足标准要求：若满足标准要求，则进入步骤S21；若不满足标准要求，则进入步骤S16；
[0024]S16、通过燃油总管数字孪生模型开展数字化装配试验，得到数字化流量特性数据，并计算模型预测精度；
[0025]S17、判断模型预测精度是否满足阈值要求：若模型预测精度均满足阈值要求，则进入步骤S18；若模型预测精度不满足阈值要求，则随机更换喷嘴，并进入步骤S13；
[0026]S18、计算m+n个喷嘴的流量偏差值，并将新的喷嘴放入燃油总管数字孪生模型中替换流量偏差值最大的喷嘴；
[0027]S19、将步骤S18中新的燃油总管进行数字化装配试验并计算数字流量不均匀度；
[0028]S20、判断数字流量不均匀度是否满足标准要求：若满足标准要求，则将新的喷嘴进行实际更换，进入步骤S13；若不满足标准要求，则进入步骤S18；
[0029]S21、装配完成。
[0030]相应的：一种电子设备，包括：
[0031]一个或多个处理器；
[0032]存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0033]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述数字化装配方法。
[0034]相应的：一种计算机可读介质，所述可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述数字化装配方法。
[0035]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0036]1、本专利技术通过燃油总管数字孪生模型开展数字化装配试验，若所有的喷嘴预测精度满足阈值，则将新的喷嘴放入燃油总管数字孪本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：选取m个小流量喷嘴及n个大流量喷嘴，组成燃油总管；对该燃油总管进行物理流量特性测试并计算物理流量不均匀度，若物理流量不均匀度满足标准要求，则完成装配；若物理流量不均匀度不满足标准要求，则通过燃油总管数字孪生模型开展数字化装配试验，若模型预测精度满足阈值要求，则将新的喷嘴放入燃油总管数字孪生模型中替换流量偏差值最大的喷嘴，进行燃油总管数字化装配并计算数字流量不均匀度，若数字流量不均匀度满足要求，则将新的喷嘴进行实际更换，重新开展物理流量特性测试，直至物理不均匀度满足要求，完成装配。2.根据权利要求1所述的一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：所述物理/数字流量不均匀度k的计算公式如下：式中，f
′
min
为燃油总管中最小的物理/数字流量；f
′
max
为燃油总管中最大的物理/数字流量。3.根据权利要求1所述的一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：所述燃油总管的流量偏差值σ计算公式如下：式中，为第i个喷嘴的流量预测值；m为小流量喷嘴的数量；n为大流量喷嘴的数量。4.根据权利要求1所述的一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：所述燃油总管数字孪生模型包括燃油喷嘴编码网络层和燃油总管解码网络层，所述燃油喷嘴编码网络层对m+n个燃油喷嘴的流量特性进行编码，传输到燃油总管解码网络层中进行解码，对燃油总管的流量特性进行预测。5.根据权利要求4所述的一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：所述燃油喷嘴编码网络层包括副油路编码网络层、主副油路编码网络层，所述副油路编码网络层输入为燃油喷嘴副油路性能数据，所述主副油路编码网络层为燃油喷嘴主副油路性能数据；和/或，所述燃油总管解码网络层包括副油路解码网络层、主副油路解码网络层，所述副油路解码网络层和主副油路解码网络层从燃油喷嘴编码网络层中获取编码信息，分别得到燃油总管副油路及主副油路两种情况下的预测流量。6.根据权利要求5所述的一种用于航空发动机燃油总管的数字化装配方法，其特征在于：所述副油路解码网络层和主副油路解码网络层均...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖洪，唐轲，董少锋，周磊，王栋欢，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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