题目：涡轴发动机部件性能检测及匹配优化研究

在发动机的研制过程中，在台架试车阶段发现部件的性能出现偏差，而重复的部件更换调整和台架试车不仅是人力和财力上的极大浪费，而且严重影响了研制的周期，因此对发动机进行部件性能检测及匹配优化的研究是十分必要的。本文以涡轴发动机为研究对象，将多状态点模型辨识法运用于涡轴发动机进行性能检测之中。模型辨识法基于发动机基线性能，根据发动机试车的测量数据，利用发动机性能检测模型可以对出现性能偏差的发动机进行性能检测，并实现性能偏差部件的定位和隔离。通过与已知的性能检测结果进行对比，对此模型进行了校核，研究表明，该方法用于涡轴发动机的性能检测是可行的；文中还分析讨论了状态点、测量参数、权重等对检测结果的影响，并给出了状态点、测量参数以及权重的选择原则。本文利用性能检测的结果和试车数据，采用步进加速法和遗传算法对涡轴发动机进行了优化调整研究。优化调整的目标是使出现偏差的发动机的总体性能尽可能的靠近发动机的设计性能。通过分析可调部件的调整量及调整后预期性能和设计性能的差异，就可以达到最经济的发动机优化调整方案。研究表明，遗传算法在进行此发动机的优化过程中比步进加速法的效果要好，但是仅仅通过调整燃气涡轮导向器面积和动力涡轮导向器面积无法达到优化调整的目的。与本文的研究相配套，开发出了一套基于VC6.0语言的部件匹配优化软件并编写了相应的用户界面。