本发明专利技术公开了一种发动机孪生体建模方法及系统包括，获取历史实体发动机的特征参数，根据特征参数建立发动机三维模型，并将发动机三维模型输入仿真平台，获取虚拟发动机三维模型；实时获取采集实体发动机运行数据，并进行数据处理，得到发动机孪生数据，结合虚拟发动机三维模型，建立发动机孪生体模型；根据实时实体发动机的特征参数，结合目标函数与预设约束条件，实现对发动机孪生体模型实时迭代优化，完成发动机孪生体模型建立。本发明专利技术提出的发动机孪生体建模方法能够对实体发动机的状态、行为和性能的实时监控、模拟、预测和控制。
1、发动机模型是在发动机研制中使用的重要手段和工具，可将发动机各部件特性以数学的方式表达出来，对发动机性能进行数值模拟，有效降低发动机研制成本及试验风险，对发动机的研制有重要意义。
2、孪生体是指对实体或系统进行数字化的虚拟模型，用于模拟、预测、监测和优化物理实体的行为和性能。它是物理实体的数字映像，包含了实体的几何特征、传感器数据、控制逻辑以及与之相关的环境和操作条件。孪生体技术借助传感器、互联网、人工智能等技术，将实时数据与虚拟模型相结合，实现对实体的实时监测、仿真和分析。通过与实际物理实体进行实时同步，孪生体可以提供对物理实体的运行状态、性能、故障风险等方面的准确预测和监控。孪生体技术的应用非常广泛，其中包括但不限于以下领域：制造业：通过对工厂设备、生产过程进行数字化建模和优化，提高生产效率和质量。能源领域：对发电厂、风力发电机组等能源设备进行实时监测和性能优化，提高能源利用效率。建筑和基础设施：对建筑物、桥梁、道路等进行数字化建模和维护管理，提高安全性和可靠性。健康医疗：通过对人体进行数字化建模，实现个性化医疗、健康监测和疾病预防。物流和供应链：对物流系统、仓储设施等进行实时监测和优化，提高物流效率和准确性。孪生体技术的核心在于将实体的数字双身与实际物理实体相连接，建立起实体与虚拟模型之间的信息传递和交互。这使得我们可以更好地理解实体的运行特性、预测其未来行为，并通过优化虚拟模型中的控制策略来改善实体的性能和操作。
>3、传统的建模方法利用pro/e、solidworks等软件对发动机结构进行三维建模和运动仿真，此类建模方法单一，运动仿真结果的可靠性还有待提高。而基于数字孪生技术的发动机建模方法无法实现模型的实时优化，使得发动机的设计方案无法实时同步。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术提供了一种发动机孪生体建模方法及系统，能够解决
技术介绍
中存在的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种发动机孪生体建模方法，包括：
5、获取历史实体发动机的特征参数，根据所述特征参数建立发动机三维模型，并将所述发动机三维模型输入仿真平台，获取虚拟发动机三维模型；
6、实时获取采集实体发动机运行数据，并进行数据处理，得到发动机孪生数据，结合所述虚拟发动机三维模型，建立发动机孪生体模型；
7、根据实时实体发动机的特征参数，结合目标函数与预设约束条件，实现对发动机孪生体模型实时迭代优化，完成发动机孪生体模型建立。
8、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述特征参数包括，实体发动机的结构特征参数、材料特征参数、行为特征参数、工况特征参数和环境特征参数；
9、所述结构特征参数包括实体发动机的各部件的参数信息以及各个参数连接处的尺寸、结构信息；
10、所述材料特征参数包括实体发动机的各部件所使用材料的物理、化学、力学以及工艺属性信息；
11、所述行为特征参数包括实体发动机对自身状态或者外部环境做出的各种响应；
12、所述工况特征参数包括实体发动机的各项性能参数，所述工况包括怠速、小负荷、中等负荷、大负荷/全负荷和加速工况；
13、所述环境特征参数包括实体发动机的内外部环境参数。
14、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述进行数据处理包括数据清洗、数据修复、数据降噪和数据融合处理，
15、处理后的运行数据集为：
16、w＝{zs,t,ql,pl,sg,sr,ym}
17、其中，zs表示处理后的发动机转速集合，t表示处理后的发动机不同结构温度集合，ql表示处理后的发动机气流量集合，pl表示处理后的发动机压力集合，sg表示处理后的发动机输入功率集合，sr表示处理后的发动机输出功率集合，ym表示处理后的发动机油门杆位置集合；
18、所述集合均为发动机采集到并处理后的同类数据集合。
19、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述建立发动机孪生体模型包括，燃油供给模型、输出燃气比模型、气流量模型、转速模型以及涡轮模型，
20、所述燃油供给模型包括：
21、r供给＝f(szs,smb,ym)
22、其中，szs表示发动机涡轮实际转速，smb表示发动机涡轮的目标转速，ym表示处理后的发动机油门杆位置集合。
23、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述建立发动机孪生体模型还包括，
24、所述气流量模型包括：
25、
26、
27、其中，α1为发动机压气机压力系数，α2表示发动机涡轮压力系数，表示输入气流量，表示温度系数，g(x)表示气流量辅助函数；
28、当x＝1时，为发动机压气机的输入气流量，表示发动机压气机的温度系数；
29、当x＝2时，为表示发动机涡轮的输入气流量，表示发动机涡轮温度系数；
30、所述转速模型包括：
31、
32、其中，tw表示发动机涡轮输入气流的温度，bq表示标准大气压温度。
33、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述目标函数包括，
34、min{(r供给-sy),(q气流-qsc),(nm-ss)}
35、其中，sy表示发动机实际用油量，qsc表示发动机输出气流量，ss表示发动机实际转速值。
36、作为本专利技术所述的发动机孪生体建模方法的一种优选方案，其中：所述约束条件包括，
37、
38、其中，rture表示发动机实际输入数据，sture表示发动机实际输出数据，ls表示发动机孪生体实际输出数据。
39、一种发动机孪生体建模系统，其特征在于：包括第一建模模块、第二建模模块以及优化模块，
40、第一建模模块，所述第一建模模块用于获取历史实体发动机的特征参数，根据所述特征参数建立发动机三维模型，并将所述发动机三维模型输入仿真平台，获取虚拟发动机三维模型；
41、第二建模模块，所述第二建模模块用于实时获取采集实体发动机运行数据，并进行数据处理，得到发动机孪生数据，结合所述虚拟发动机三维模型，建立发动机孪生体模型；
42、优化模块，所述优化模块用于根据实时实体发动机的特征参数，结合目标函数与预设约束条件，实现对发动机孪生体模型实时迭代优化，完成发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种发动机孪生体建模方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述特征参数包括，实体发动机的结构特征参数、材料特征参数、行为特征参数、工况特征参数和环境特征参数；
3.如权利要求2所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述进行数据处理包括数据清洗、数据修复、数据降噪和数据融合处理，
4.如权利要求3所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述建立发动机孪生体模型包括，燃油供给模型、输出燃气比模型、气流量模型、转速模型以及涡轮模型，
5.如权利要求4所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述建立发动机孪生体模型还包括，
6.如权利要求5所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述目标函数包括，
7.如权利要求6所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述约束条件包括，
8.一种发动机孪生体建模系统，其特征在于：包括第一建模模块、第二建模模块以及优化模块，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...
【技术特征摘要】
1.一种发动机孪生体建模方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述特征参数包括，实体发动机的结构特征参数、材料特征参数、行为特征参数、工况特征参数和环境特征参数；
3.如权利要求2所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述进行数据处理包括数据清洗、数据修复、数据降噪和数据融合处理，
4.如权利要求3所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述建立发动机孪生体模型包括，燃油供给模型、输出燃气比模型、气流量模型、转速模型以及涡轮模型，
5.如权利要求4所述的发动机孪生体建模方法，其特征在于：所述建立发动机孪生体...
【专利技术属性】
技术研发人员：马广玉，张波，赵耀忠，刘勇，王亮，鲁大舟，咸金龙，刘强，曹鋆程，刘跃，田文明，湛宏锎，彭金，庞亚威，胡松，
申请(专利权)人：华能伊敏煤电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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