基于大模型人工智能AI分布式电推进协同控制决策系统软件平台

基于大模型人工智能AI分布式电推进协同控制决策系统软件平台

一、系统定位与应用成效

北京华盛恒辉航空发动机燃烧大模型AI优化与故障预测系统，专为航空发动机高温、高压、强湍流及非稳态燃烧工况量身打造。系统深度融合燃烧流体力学、化学反应机理与物理智能大模型，构建了集燃烧流场推演、燃烧组织优化、热态参数修正、早期故障预判与剩余寿命评估于一体的智能化平台。该系统有效突破了传统燃烧试验周期长、机理求解慢、故障事后排查的局限，广泛适配涡扇、涡喷、涡轴等航空动力装置。

二、总体架构

物理数据层：构建专属燃烧数据库，涵盖高压燃烧室湍流燃烧、燃油雾化、油气掺混及点火熄火等基础样本。

基础模型层：采用物理信息神经网络，耦合N-S湍流方程、化学反应动力学及辐射传热方程，搭建“燃烧流场预测+故障时序诊断”双引擎。

智能优化层：以燃烧效率、出口温度均匀度、污染物排放为约束，反向修正燃油喷射角度、旋流强度、油气配比及点火时序。

仿真验证层：集成湍流—燃烧—传热—声学多物理场耦合模块，模拟极端高温高压及变过载环境下的燃烧室流场与火焰结构。

工程应用层：输出燃烧室优化方案、燃油喷射控制策略及动态调控标定数据；一键生成燃烧性能分析、故障诊断及寿命预测报告。

三、核心关键技术

多物理场耦合燃烧智能推演：耦合湍流、化学反应、辐射传热与热弹性形变，燃烧场计算误差≤3%。

燃烧组织AI动态优化：智能调整油气掺混、喷射雾化及旋流匹配，抑制局部高温与热声振荡，使燃烧效率提升2%~5%，降低热端部件热腐蚀。

微弱故障特征智能提取：融合时序传感数据与机理先验，对积碳、烧蚀、油路脉动、密封泄漏等早期隐性故障识别准确率≥96%。

寿命退化时序预测：建立热端部件长时序退化模型，结合温度冲击与疲劳载荷，精准预测剩余寿命。

极端工况自适应调控：针对高空低温、急速拉升、变转速等工况实时修正燃烧控制参数，拓宽稳定燃烧边界，提升可靠性。

四、系统核心功能

仿真推演：快速仿真燃烧室流场、温度场、组分场。

智能设计：智能优化油气配比、喷射结构与旋流方案。

稳定性评估：评估燃烧震荡、局部高温及熄火边界稳定性。

故障诊断：智能识别、溯源定位典型故障并进行等级判定。

寿命预测：推演热端部件老化趋势与剩余寿命。

自适应标定：在多工况、变环境下进行燃烧自适应优化标定。

校验评估：开展试车数据对标、仿真校验与性能量化评估。

报告生成：自动生成运维方案、故障处置建议及优化报告。