一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法和装置

技术领域

本发明涉及航空航天技术领域，尤其涉及一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

压缩系统的流动稳定性问题，包括旋转失速和喘振，一直都是叶轮机械气动领域的焦点和难点问题，长期以来制约着航空发动机的研制历程。随着对航空发动机更高推重比的需求，对作为核心部件的压缩系统提出了更高负荷的要求，这使得压缩系统的流动稳定性问题面临更加严峻的挑战。压缩系统流动失稳，轻则系统本身无法提供压升能力导致发动机推力下降，重则强大的气动激振力导致部件乃至整个系统结构损坏，严重威胁飞行安全。因此，准确预测压缩系统的失稳边界，在设计阶段就充分考虑其流动稳定性问题，保证设计定型的压缩系统具有充裕的稳定裕度，才能确保发动机的稳定安全运行。

现阶段以及未来工程上应用最为广泛的是多级双涵道压缩系统。然而，目前并没有任何一种流动失稳预测方法有能力对该种压缩系统进行高效准确的稳定性评估，也就不能为设计阶段提供可靠的稳定性评估工具，直接导致压缩系统在设计阶段的稳定裕度不能保证，设计师们不得不承担压缩系统实际稳定裕度不足而无法投入使用的风险。正因如此，国内外航空发动机型号研制中均多次遭遇压缩系统流动失稳故障，导致发动机无法投入使用。

针对压缩系统流动失稳预测，各国研究人员从上世纪五十年代至今进行了大量的努力，经典的预测方法主要有两种，分别为解析/半解析模型和非定常数值模拟方法。解析/半解析模型以Emmons模型(参见Emmons H W,Pearson C E,Grant H P.Compressor Surgeand Stall Propagation[J].ASME Transactions,1955,79:455-469)、Stenning模型(参见Stenning A H.Rotating Stall and Surge[J].Journal of Fluids Engineering,1980,102:14-20.)、Moore-Greitzer模型(参见Moore F K,Greitzer E M.A Theory of Post-Stall Transients in Axial Compression Systems:Part I—Development ofEquations[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and Power,1986,108(1):68-76)、Bonnaure模型(参见Bonnaure L P.Modelling High Speed MultistageCompressor Stability[D].Cambridge:Massachusetts Institute of Technology,1991)和Sun模型(参见Sun X.On the Relation Between the Inception of Rotating Stalland Cas ing Treatment[C].Lake Buena Vista:Joint Propulsion Conference andExhibit,1996)为代表，物理概念清晰，计算快速，但其将叶片几何假设为激盘或半激盘，将背景流场假设为分段均匀，过度简化限制了其预测精度和应用范围，不能有效刻画叶片几何变化和流动强非均匀性的影响，难以适应现阶段压缩系统精细化设计的需求。非定常数值模拟方法将压缩系统流动失稳作为初边值问题处理，虽然可以精细捕捉叶片几何和流动细节的影响，但对于目前的计算水平而言，该方法巨大的计算量和计算时间是工程上难以接受的。对于压缩系统初始设计阶段的迭代而言，快速和可靠两个要素缺一不可，解析/半解析模型无法满足可靠的要求，而非定常数值模拟无法实现快速的指标，因此需要发展兼顾两者的压缩系统流动失稳预测方法。

从2013年发展起来的叶轮机流动稳定性通用理论在单涵道单级压气机流动稳定性预测中取得了一系列的成果。但对于多级甚至现阶段工程上普遍应用的双涵道压缩系统，该方法由于在系统分区匹配、矩阵组集存储、大型矩阵特征值求解等方面遇到了巨大的挑战，因此难以胜任其流动失稳的快速准确预测。

综上所述，发展双涵道压缩系统流动失稳预测方法为设计阶段提供稳定性评估工具，以确保压缩系统在设计阶段的稳定裕度达到设计和使用指标，是工程上的迫切需求，有利于降低其实际裕度不足而无法投入使用的风险成本。但就目前来看，还没有能够解决这一技术难题的方法。

发明内容

本发明提供了一种双涵道压缩系统流动稳定性的预测方法，用于解决上述对双涵道压缩系统的流动稳定性的预测的稳定性评估问题。

根据本发明的一方面，提供了一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法，所述双涵道压缩系统包括叶片区、非叶片区、内涵道和外涵道，其特征在于，所述方法包括：

获取双涵道压缩系统的空间几何信息和在至少一个流量工况下的物理量信息，其中所述物理量信息由用于稳定性分析的时均分量和扰动分量之和表达；

根据所述空间几何信息将所述双涵道压缩系统沿流向和径向划分为多个分区，所述沿径向划分以所述内涵道和外涵道的分离作为划分依据；

为每个分区建立分区矩阵控制方程，所述分区矩阵控制方程包括系数矩阵和列向量，所述列向量的列元素为所述扰动分量的幅值；

对所述多个分组的分区矩阵方程的系数矩阵进行组集获得所述双涵道系统的特征值矩阵，所述特征值矩阵用于表征所述双涵道压缩系统的流动稳定性；

基于所述空间几何信息、所述物理量信息和所述特征值矩阵，计算所述双涵道压缩系统的特征值；

基于所述特征值确定在所述至少一个流量工况下的流动稳定性：当判断所述特征值ω的虚部小于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于稳定状态；当判断所述特征值ω的虚部大于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于不稳定状态。

根据本发明的另一方面，提供了一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测装置，所述双涵道压缩系统包括叶片区、非叶片区、内涵道和外涵道，所述装置包括：

获取模块，用于获取双涵道压缩系统的空间几何信息和在至少一个流量工况下的物理量信息，其中所述物理量信息由用于稳定性分析的时均分量和扰动分量之和表达；

分区模块，用于根据所述空间几何信息将所述双涵道压缩系统沿流向和径向划分为多个分区，所述沿径向划分以所述内涵道和外涵道的分离作为划分依据；

分区矩阵控制方程建立模块，用于为每个分区建立分区矩阵控制方程，所述分区矩阵控制方程包括系数矩阵和列向量，所述列向量的列元素为所述扰动分量的幅值；；

组集模块，用于对所述多个分组的分区矩阵方程的系数矩阵进行组集获得所述双涵道系统的特征值矩阵，所述特征值矩阵用于表征所述双涵道压缩系统的流动稳定性；

特征值计算模块，用于基于所述空间几何信息、所述物理量信息和所述特征值矩阵，计算所述双涵道压缩系统的特征值；

判定模块，用于基于所述特征值确定在所述至少一个流量工况下的流动稳定性：当判断所述特征值ω的虚部小于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于稳定状态；当判断所述特征值ω的虚部大于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于不稳定状态。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；用于存储所述子还少一个处理器可执行指令的存储器，其中，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令，以实现上述方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述方法。

通过本发明提供的一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建符合双涵道压缩系统的特点的特征值矩阵将对流动稳定性的预测转化为对特征值矩阵求解特征值并判定特征值来实现对稳定性预测，解决了双涵道压缩系统启动设计阶段的稳定性评估的问题。

附图说明

在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本发明的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：

图1为一双涵道压缩系统的分流环几何结构和气流示意图；

图2为本发明一示例性实施例提供的一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法的流程图；

图3为本发明一示例性的实施例中对双涵道压缩系统进行的分区的示意图；

图4为一示例性的双涵道压缩系统单通道物理模型的示意图；

图5为根据本发明提供的方法对图4所示的双涵道压缩系统进行预测的预测结果曲线图；

图6(a)和(b)为简易分区导致网格节点两种不匹配的情形的示意图；

图7为本发明一示例性的实施例中对双涵道压缩系统进行的分区的网格示意图；

图8为根据本发明提供的示例性方法获得的特征值矩阵和双涵道压缩系统的对应关系示意图；

图9为本发明一示例性实施例提供的一种对双涵道压缩系统的流动性稳定性预测装置的功能模块示意性框图；

图10为本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构框图；

图11为本发明一示例性实施例提供的计算机系统的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

如图1所示为一示例性的双涵道压缩系统的分流环几何结构和气流示意图，其进口连接着双涵道压缩系统的风扇段出口，内涵出口连接着双涵道压缩系统的压气机段进口，而外涵出口直接连通大气或在发动机涡轮部件下游的混合器中与来自内涵道的气流混合。

如图2所示，本发明提出一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测方法，所述双涵道压缩系统包括叶片区、非叶片区、内涵道和外涵道，所述方法包括如下步骤：

S201，获取双涵道压缩系统的空间几何信息和在至少一个流量工况下的物理量信息，其中所述物理量信息由用于稳定性分析的时均分量和扰动分量之和表达。

在一些实施例中，所述空间几何信息可以包括所述双涵道系统内的叶片区与非叶片区的几何信息，例如轮毂、机匣和叶片前尾缘型线以及用于叶片力建模的叶片几何信息。

在一些实施例中，考虑到空气流体力学的特点为了计算的便利性，所述空间几何信息和物理量信息是基于圆柱坐标系描述的，所述物理量信息包括所述双涵道系统在相应空间位置处的密度、径向速度、周向速度、轴向速度、压力。

在一些实施例中，基于线性稳定性分析以及背景流周向均匀假设，对扰动分量进行正则展开，即所述扰动分量由扰动分量幅值与exp{i(-ωt+mθ)}之积表示，其中exp表示以e为底的指数函数，e为自然常数，t表示时间且t＞0，i为虚数单位，m为周向波数，m为整数，ω为系统特征频率，ω为复数，θ为圆柱坐标系下的周向坐标，0<θ<2π。

在一些实施例中，在步骤S201之前还包括获取该系统在各个流量工况下的时均分量的步骤，具体可以实现为以下至少一种方式：

通过对所述双涵道压缩系统的空间几何模型进行定常数值模拟得到；

通过对所述双涵道压缩系统的空间几何模型进行通流分析得到；

通过实验测量方式得到。

S202，根据所述空间几何信息将所述双涵道压缩系统沿流向和径向划分为多个分区，所述沿径向划分以所述内涵道和外涵道的分离作为划分依据。

所述沿流向分区依下列至少一个依据进行划分：

基于叶片区和非叶片区进行划分；

基于分流环区域进行划分；

基于压气机区域进行划分。

如图3所示为本发明一示例性的实施例中对双涵道压缩系统进行的分区，沿径向以内涵道和外涵道的分涵点作为依据做了1条分割线，沿流向按照是否叶片区、是否分流环、是否压气机分别为依据做了7条分割线从而将该双涵道压缩系统划分为字母a～m所示的13个分区，其中分区b、d、f、h和j可以归为上半区，分区a、c、e、g、i、k、l、m可以归为下半区。

通过这种分区方式，可以保证沿流向的径向节点数匹配，避免出现分流环前后径向节点数不匹配的问题。

S203，为每个分区建立分区矩阵控制方程，所述分区矩阵控制方程包括系数矩阵和列向量，所述列向量的列元素为所述扰动分量的幅值。分区矩阵控制方程是包含力源项的三维纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes方程，简称N-S方程)，其中力源项用于表征所述叶片在空间位置中对瞬态流场的作用，所述力源项是基于圆柱坐标系描述的；所述列向量的列元素包括所述密度、径向速度、周向速度、轴向速度和压力的扰动分量幅值；所述系数矩阵是以ω为特征值的系数矩阵，所述系数矩阵的阶数是所述分区内的位置点的数量乘以5；所述系数矩阵的元素与所述背景流场的物理量信息和所述背景流场的空间几何信息的偏导数有关；所述系数矩阵的元素与所述背景流场的物理量和所述背景流场的空间几何信息的偏导数有关；当所述分区为非叶片区时，所述分区矩阵控制方程中的力源项为零。

纳维-斯托克斯方程包括连续方程、径向动量方程、周向动量方程、轴向动量方程和能量方程。

在一些实施例中，可以引入绝热假设，忽略能量方程中的热相关项，在控制方程中不显式地包含粘性项，将粘性项作用带来的损失考虑在内，来构建该方程。

将用时均分量和扰动分量之和表达的各物理量代入到方程中，减去时均分量满足的零阶方程，忽略二阶和二阶以上高阶小量，最终可以获得可以用系数矩阵和列向量的乘积表达的矩阵方程。

S204，对所述多个分组的分区矩阵方程的系数矩阵进行组集，获得所述双涵道系统的特征值矩阵，所述特征值矩阵用于表征所述双涵道压缩系统的流动稳定性。

在一些实施例中，步骤S204还包括对多个分区的分区矩阵控制方程确定匹配条件，所述匹配条件为：

在沿流向分区的交界面上：

交界面左右两侧的扰动分量幅值连续；和

交界面左右两侧的扰动分量幅值沿轴向偏导数连续；

以及，在沿径向分区的交界面上：

交界面上下两侧的扰动分量幅值连续；和

交界面上下两侧的扰动分量幅值沿径向偏导数连续。

S205，基于所述空间几何信息、所述物理量信息和所述特征值矩阵，计算所述双涵道压缩系统的特征值。

所述空间几何信息还包括机匣和轮毂的空间几何信息；所述计算对应于所述至少一个流量工况的特征值，还包括对所述特征值矩阵进行边界条件的设定，具体为：

进口处的边界条件为，各物理量的扰动分量幅值均为0；

内涵道出口处和外涵道出口处的边界条件为，压力的扰动分量幅值为0；

所述机匣和轮毂处的边界条件为，机匣和轮毂沿法向的速度扰动分量幅值为0。

S206，基于所述特征值确定在所述至少一个流量工况下的流动稳定性：当判断所述特征值的虚部小于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于稳定状态；当判断所述特征值的虚部大于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于不稳定状态。

本发明所提出的双涵道压缩系统流动稳定性预测方法将流动失稳转化为特征值问题求解。以双涵道压缩系统在每个流量工况下的时均背景流场为研究对象，引入小扰动分量，观察该背景流场对任意小扰动的响应情况，如果该背景流场对于任意小扰动都能恢复初始状态(扰动分量幅值随时间衰减)，那么就认为双涵道压缩系统在当前工况下的流动是稳定的，否则系统则为不稳定的。通常情况下，双涵道压缩系统内部流动会随着节流过程(工作流量不断减小)而越来越接近不稳定状态，当工作流量小到某一值时，双涵道压缩系统内部流动就会发生不稳定，也就是达到失稳边界。因此，通过对双涵道压缩系统在各个工作流量下的时均背景流场进行稳定性判定，即可最终确定双涵道压缩系统的失稳边界。

在一些实施例中，所述方法还包括步骤S207，具体为：

当所述特征值的虚部等于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于失稳临界状态，且对应的流量工况为流动失稳边界。

按照本发明的方法对如图4所示的双涵道压缩系统的物理模型进行预测，获得如图5所示的预测结果。在图5中，横坐标表示工作流量，可以用质量流量来表征，纵坐标表示特征值虚部。可以看到，特征值虚部随着压缩系统的工作流量减小而不断增大，这说明压缩系统的流动稳定性随工作流量减小而不断变差，这是符合物理理解的。当工作流量到47.03kg/s后继续减小时，特征值虚部由负变正，也就是压缩系统流动由稳定状态变为不稳定状态。因此，该双涵道压缩系统的流动失稳边界为47.03kg/s。

以下详述本发明中上述分区矩阵控制方程和特征值矩阵的推导原理以及推导过程。

基于浸入式边界理论，叶片几何对流场的作用可以由分布式力源项刻画，因此双涵道压缩系统内部流动可以由带力源项的三维N-S方程来描述。引入绝热假设，忽略能量方程中的热相关项，在控制方程中不显式地包含粘性项，而将粘性作用带来的损失考虑在源项建模中，最终得到控制方程为

式中，ρ为密度；u、v、w分别为径向、周向和轴向速度；P为压力；r、θ、z分别代表圆柱坐标系下的径向、周向和轴向坐标；Ω为转子转动角速度，单位为rad/s；f

由于失速起始扰动的发展总是从线性阶段开始，因此基于线性稳定性分析，可以将流场中的瞬态物理量表示为时均分量和非定常扰动分量之和，即

式中，-表示时均分量，'表示扰动分量。由于在均匀来流条件下双涵道压缩系统内部流动的周向非均匀性可以忽略，因此引入背景流(即时均分量)周向均匀假设。将式(1.2)代入式(1.1)，忽略时均分量的周向偏导数项，减去时均分量满足的零阶方程，忽略二阶及二阶以上高阶小量，最终整理得到线化后的控制方程：连续方程：

径向动量方程：

周向动量方程：

轴向动量方程：

能量方程：

其中，总内能的扰动分量为：

总焓的扰动分量为：

基于背景流周向均匀假设，将扰动分量进行正则展开，即

式中，～表示扰动分量的幅值，t为时间，i为虚数单位，m为周向波数，ω为系统特征频率。

将式(1.8)代入式(1.3)-(1.7)，进行整理，可以得到矩阵形式的控制方程：

式中，A、B、C、E、G、F均为5阶系数矩阵，矩阵的元素由背景流物理量及其空间偏导数构成。

下面给出它们的具体表达式：

/>

其中，F矩阵中含有与叶片力相关的项。通过叶片力建模，可以将表征叶片几何对通道流动作用的力源项表示成当地流场状态量的响应函数，即

f＝f(ρ,u,v,w,P) (1.10)

引入一阶延迟方程考虑叶片力对当地流场参数变化的响应延迟，结合一阶泰勒展开，可以得到叶片力扰动分量的表达式，即

式中，τ为延迟时间。

将式(1.10)、(1.11)代入线化控制方程式(1.4)-(1.7)，可以得到F矩阵的表达式，其表达式根据叶片力建模方式的不同而有所区别，这里不详细给出。

式(1.9)为系统特征方程，通过求解特征值ω即可判断双涵道压缩系统当前流动状态稳定与否。式(1.9)中

对于双涵道压缩系统而言，由于上述矩阵规模巨大，故传统的诸如QR分解等特征值求解方法难以适用。本发明采用奇异值分解(SVD)方法对上式进行特征值求解。通过划定特征值求根区间，采用遍历法将区间的各个特征值代入，利用SVD方法求解上述矩阵的最大奇异值和最小奇异值，从而判断矩阵的奇异程度，进而判断是否为所求特征值。经测试，该方法可以很好地适用于大型矩阵特征值的求解。

求解得到特征值ω之后，根据式(1.8)可以看出，当特征值虚部小于零时，扰动分量幅值随时间衰减最终消失，从而系统是稳定的；当特征值虚部大于零时，扰动分量幅值随时间增大最终导致失稳，从而系统是不稳定的。因此，根据特征值虚部正负即可判断双涵道压缩系统的流动是否稳定，从而判定其失稳边界。

应用本申请的具体操作过程为：针对某一双涵道压缩系统的几何模型，首先获取该系统在各个流量工况下的时均流场，获取方式可以为：1.通过对几何模型进行定常数值模拟得到；2.通过对几何模型进行通流分析得到；3.通过实验测量方式得到。得到的时均流场即为本申请发展的流动失稳边界预测方法的背景流场。从该流场中提取模型需要的几何信息和物理量信息作为模型输入。几何信息包括：用于分区的轮毂、机匣和叶片前尾缘型线以及用于叶片力建模的叶片几何信息。物理量信息包括：各个叶片排的转速Ω(对于静子叶片排，转速为0)，压缩系统内部在各个流量工况下的ρ、u、v、w、P以及这些量对应的坐标信息。将双涵道压缩系统在每个流量工况下的上述几何信息和物理量信息输入本发明的方法中，即可得到对应于每个流量工况的压缩系统的特征值ω，通过对ω的虚部正负进行判断，从而确定该压缩系统在各个流量工况下是否稳定。如果特征值虚部小于0，则系统稳定，如果特征值虚部大于0，则系统不稳定。通常情况下，双涵道压缩系统内部流动会随着节流过程(工作流量不断减小)而越来越接近不稳定状态，当工作流量小到某一值时，双涵道压缩系统内部流动就会发生不稳定，也就是达到失稳边界。也就是说，针对每个流量工况通过本方法都可以得到压缩系统的一个特征值，该特征值虚部会随节流过程逐渐越过零点，表征系统最终失稳，对应于特征值虚部为0的流量点即为双涵道压缩系统的失稳边界。

由于叶片力的存在(叶片区控制方程含叶片力源项，无叶片区不含力源项，故不同分区的控制方程有所区别)，故需要将双涵道压气机子午面沿流向按照叶片区和非叶片区进行分区。除此之外，在沿流向完成分区之后，还需要将各个分区沿径向进行二次分区，这是由于相对于单涵道压气机的较为简单的单一出口结构来说，双涵道压缩系统由于分流环的存在，会有内、外涵两个出口。对于图1所示的结构，其进口连接着双涵道压缩系统的风扇段出口，内涵出口连接着双涵道压缩系统的压气机段进口，而外涵出口直接连通大气或在发动机涡轮部件下游的混合器中与来自内涵道的气流混合。

对子午面进行简易网格划分，如图6(a)所示，可以看出，进口段有5个径向节点，在图上是最左侧的5个点601-605。而出口的径向节点数，即内涵出口和外涵出口的径向节点数之和共有6个，反映在图中为606-611。事实上，不论按照怎样的方法进行网格节点排布，分流环内外、涵出口的径向节点总数总会比进口径向节点总数多1个。这是由于分流环的分流处存在一个分涵点，在图中显示为612。正是由于这个点的存在，导致分流环前后径向节点数不匹配，如图6(b)所示，沿流向的交界面匹配条件无法施加。

为了解决分流环前后径向节点数不匹配的难题，本发明按照一条经过分涵点的分界线，将整个分流环以及前面的风扇段沿径向分为上下两部分。如图7所示是子午面径向分区的网格示意图，使用该径向区域划分方法，保证了沿流向的径向节点数匹配。

如此处理之后，在分流环前半段则需要引入新的交界面匹配条件，以保证守恒性。

下面以图3为例介绍本申请建立的各交界面匹配条件。以如图3所示为一级风扇、一级压气机的简化双涵道压缩系统模型，各个区域编号如图所示。

对纵向切割线条所示的沿流向分区的交界面，例如分区a和b与分区d和c之间的纵向切割线条所示的交界面上，施加的匹配条件为：交界面左右两侧扰动分量幅值连续和扰动分量幅值沿轴向偏导数连续。

对于图3中横向切割线条所示的沿径向分区的交界面，例如包括分区b、d、f、h和j的上半分区与包括分区a、c、e、g、i、k、l和m的下半分区之间的横向切割线条所示的交界面上，施加的匹配条件为：交界面上下两侧扰动分量幅值连续和扰动分量幅值沿径向偏导数连续。

如此处理保证了连续性条件，并且可以将不同分区的特征值矩阵统一起来，组集为一个表征双涵道压缩系统流动稳定性的特征值矩阵。

为了保证组集得到的特征值矩阵符合物理实际，需要对压缩系统的边界条件进行设定。进口边界条件给定为来流无扰动，即进口各项扰动量均为0：

最终得到的整个双涵道压缩系统的特征值矩阵如图8所示。如图8所示，左边为特征值矩阵的示意图，右边为对应的双涵道压缩系统的分区的网格示意图；特征值矩阵中包括对应于每个分区的子矩阵，其中处于双涵道压缩系统的上半区的分区对应的子矩阵相应位于在特征值矩阵中的上半区，处于双涵道压缩系统的下半区的分区对应的子矩阵相应位于在特征值矩阵中的下半区，且所有的子矩阵呈对角线分布；每个分区的子矩阵即该分区的矩阵控制方程的系数矩阵，当每个分区的选取的位置点为m(m为正整数)个时，所述分区的系数矩阵为5m阶；每个子矩阵在对应于两相邻分区的交界面处分别满足径向匹配条件和轴向匹配条件，在对应于进口边界和出口边界处分别满足相应的边界条件，以及还需要满足机匣、轮毂边界处的边界条件。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，本发明实施例提供了一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测装置，该对双涵道压缩系统的流动稳定性预测装置可以为服务器或应用于服务器的芯片。图9为本发明一示例性实施例提供的一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测装置的功能模块示意性框图。如图9所示，一种对双涵道压缩系统的流动稳定性预测装置，所述双涵道压缩系统包括叶片区、非叶片区、内涵道和外涵道，所述装置包括：

获取模块901，用于获取双涵道压缩系统的空间几何信息和在至少一个流量工况下的物理量信息，其中所述物理量信息由用于稳定性分析的时均分量和扰动分量之和表达；

分区模块902，用于根据所述空间几何信息将所述双涵道压缩系统沿流向和径向划分为多个分区，所述沿径向划分以所述内涵道和外涵道的分离作为划分依据；

分区矩阵控制方程建立模块903，用于为每个分区建立分区矩阵控制方程，所述分区矩阵控制方程包括系数矩阵和列向量，所述列向量的列元素为所述扰动分量的幅值；

组集模块904，用于对所述多个分组的分区矩阵方程的系数矩阵进行组集获得所述双涵道系统的特征值矩阵，所述特征值矩阵用于表征所述双涵道压缩系统的流动稳定性；

特征值计算模块905，用于基于所述空间几何信息、所述物理量信息和所述特征值矩阵，计算所述双涵道压缩系统的特征值；

判定模块906，用于基于所述特征值确定在所述至少一个流量工况下的流动稳定性：当判断所述特征值ω的虚部小于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于稳定状态；当判断所述特征值ω的虚部大于零时，所述双涵道压缩系统在对应的流量工况下处于不稳定状态。

本发明所提出的双涵道压缩系统流动稳定性预测装置将流动失稳转化为特征值问题求解。以双涵道压缩系统在每个流量工况下的时均背景流场为研究对象，引入小扰动分量，观察该背景流场对任意小扰动的响应情况，如果该背景流场对于任意小扰动都能恢复初始状态(扰动分量幅值随时间衰减)，那么就认为双涵道压缩系统在当前工况下的流动是稳定的，否则系统则为不稳定的。通常情况下，双涵道压缩系统内部流动会随着节流过程(工作流量不断减小)而越来越接近不稳定状态，当工作流量小到某一值时，双涵道压缩系统内部流动就会发生不稳定，也就是达到失稳边界。因此，通过对双涵道压缩系统在各个工作流量下的时均背景流场进行稳定性判定，即可最终确定双涵道压缩系统的失稳边界。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；用于存储所述至少一个处理器可执行指令的存储器；其中，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令，以实现本发明实施例公开的上述方法。

图10为本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。如图10所示，该电子设备1800包括至少一个处理器1801以及耦接至处理器1801的存储器1802，该处理器1801可以执行本发明实施例公开的上述方法中的相应步骤。

上述处理器1801还可以称为中央处理单元(central processingunit，CPU)，其可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。本发明实施例公开的上述方法中的各步骤可以通过处理器1801中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1801可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、ASIC、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储器1802中，例如随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质。处理器1801读取存储器1802中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

另外，根据本发明的各种操作/处理在通过软件和/或固件实现的情况下，可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机系统，例如图11所示的计算机系统1900安装构成该软件的程序，该计算机系统在安装有各种程序时，能够执行各种功能，包括诸如前文所述的功能等等。图11为本发明一示例性实施例提供的计算机系统的结构框图。

计算机系统1900旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图11所示，计算机系统1900包括计算单元1901，该计算单元1901可以根据存储在只读存储器(ROM)1902中的计算机程序或者从存储单元1908加载到随机存取存储器(RAM)1903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1903中，还可存储计算机系统1900操作所需的各种程序和数据。计算单元1901、ROM 1902以及RAM 1903通过总线1904彼此相连。输入/输出(I/O)接口1905也连接至总线1904。

计算机系统1900中的多个部件连接至I/O接口1905，包括：输入单元1906、输出单元1907、存储单元1908以及通信单元1909。输入单元1906可以是能向计算机系统1900输入信息的任何类型的设备，输入单元1906可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元1907可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1908可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1909允许计算机系统1900通过网络诸如因特网的与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元1901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1901执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，本发明实施例公开的上述方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1902和/或通信单元1909而被载入和/或安装到电子设备1900上。在一些实施例中，计算单元1901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行本发明实施例公开的上述方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行本发明实施例公开的上述方法。

本发明实施例中的计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。上述计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。更具体的，上述计算机可读存储介质可以包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例公开的上述方法。

在本发明的实施例中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块、部件或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块、部件或单元的名称在某种情况下并不构成对该模块、部件或单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示例性的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本发明的一些实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。