基于能量法和特征值法的颤振预测数值方法研究

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1、第40卷第6期2014年12月航空发动机AeroengineV01．40No．6Dec．2014基于能量法和特征值法的颤振预测数值方法研究刘一雄1，刘廷毅1，王德友1，丛佩红1，王延荣2(I．中航工业沈阳发动机设计研究所，沈阳110015；2．北京航空航天大学能源与动力工程学院，北京100191)摘要：为研究适用于工程设计的颤振数值预测方法，采用能量法和特征值法对出现颤振现象的真实叶片进行预测。通过将2种数值方法的预测结果与试验结果进行对比，验证数值预测方法的精度和工程适用性。结果表明：2种方法都较准确的判断了某典

2、型风扇转子叶片的气弹稳定性，与试验结果基本吻合，具有较高的工程实用价值。关键词：颤振预测；能量法；特征值法；非定常气动力；航空发动机中图分类号：V211．1+5文献标识码：Adoi：10．13477／j．cnki．aeroengine．2014．06．009NumericalStudyofFlutterPredictionBasedonEnergyMethodand．Eigenvalue。MethodLIUYi—mon91，LIUTing—yil，WANGDe—youl，CONGPei—hon91，WANGYan—

3、ron92(1．AVICShenyangEngineDesignandResearchInstitute，Shenyang110015，China；2．SchoolofJetPropulsion，BeihangUniversity，Beijing100083，China)Abstract：Inordertostudythenumericalmethodofflutterpredictionappliedontheengineeringdesign，theflutterphenomenonofafanbladewas

4、predictedbyenergymethodandeigenvaluemethod．Theprecisionandengineeringapplicabilityofthenumericalmethodsonflutterpredictionwerevalidatedbycomparingthepredictedresultsandtestresults．Theresultsshowthattheenergymethodandeigenvaluemethodareaccuracytodiagnosistheaer

5、oelasticstabilityofafanblade，whichingoodagreementwiththetestresultsandaleofgoodengineeringpracticalvalue．Keywords：flutterprediction；energymethod；eigenvaluemethod；unsteadyaerodynamicforces；aeroengine0引言随着设计要求的提高，航空发动机日益向高负荷、高效率、高可靠性、高推重比的方向发展。而随着推重比的提高，级压比增加，叶片

6、变得更薄，非定常气动载荷加大，再加上新型轻质材料的应用，使得叶片刚度大幅降低，导致发动机叶片振动尤其是颤振问题更加突出。叶轮机械叶片颤振预测方法从早期基于相似理论的经验法发展到了当前的数值预测方法【11。由于经验法过分依赖于试验数据的积累和经验的判断，不能准确预测一些新型压气机／风扇叶片。因此，发展适用于工程设计的颤振数值预测方法对发动机安全设计、缩短设计周期、节省经费等都有深远意义。叶片颤振问题的数值研究方法主要分为经典方法和耦合方法【2I。经典方法通过对气动及结构模型作一定的简化，忽略流体与结构的耦合关系，将流

7、体与结构分开求解，其主要包括能量法和特征值法。由Carta[31提出的能量法基于以下假设：颤振以转子振动的某一自然振型出现，通过计算这一振型与流场之间的能量平衡来预测；特征值法是以叶片的振动方程为基础，将叶片的结构动力方程与非定常气动特性结合起来，形成统一的气动弹性方程，将稳定性问题转化为特征值问题，根据特征值虚部的正、负来判断叶片是否发生颤振。虽然能量法与特征值法求解颤振问题并不能真实描述颤振的物理本质及流固耦合关系，但是随着计算能力的提高，通过对模型的适当修改并采用合理的假设，是可以实现所谓的弱耦合【4】的，并

8、且计算量小、收稿日期：2013—07—06作者简介：刘一雄(1988)，男，在读硕士研究生，研究方向为航空发动机结构强度振动及气动弹性稳定性；E—mml：364835973@qq．corn。弓＼甩格式：刘一雄，刘廷毅，王德友，等．基于能量法和特征值法的颤振预测数值方法研究U1．航空发动机，2014'40(6)：43-46．uUYixiong,uUTin酾WA