Thermal boundary simulation and temperature prediction control for aircraft full flight profile fuel system

With the advancement of airborne electronic technology and increase of installed power of electronic equipment in China’s aircraft, the airborne heat load has been rising, which put forward higher requirements for airborne refrigeration systems. The traditional ACS (Air Cycle System), with ram air as the heat sink medium, performed poorly in its absorption of the heat load during supersonic flight, take-off and landing of the aircraft. It definitely cannot meet the requirements of high performance aircraft. As a result, excessive thermal load becomes a technical problem that hinders the normal use of airborne electronic equipment. Compared with rammed air, fuel, with the advantage of large specific heat capacity, could be used to greatly improve the performance of the environmental control system and hydraulic system. In addition, it is easier to burn for the endothermic fuel as long as the temperature of the fuel entering the fuel metering system is lower than the coking temperature. Therefore, the use of fuel as heat sink has become a consensus in modern aircraft design. This thesis intends to carry out an aircraft fuel system heat boundary simulation under the full flight profile and a study of temperature forecast and control, to reveal the factors affecting the temperature of the fuel system. Then build simulation model based on full flight profile is built, and a machine learning model is used to forecast and control the temperature of the fuel system under full flight profile. The specific contents of this thesis are as follows: The basic background introduction of the research subject is made, and the literature of research methods and the simulation model building methods for fuel system thermal management is reviewed. The mathematical models for the aircraft skin and the heat transfer of the fuel tank under different flight profile are established and the temperature of the fuel tank with different flight profile and through iterative calculation is calculated by using iteration method. Furthermore, the factors that influence the temperature of the fuel system are analyzed and the effects of different thermal load on the fuel system are studied, which can provide a theoretical support for the later establishment of simulation model. The Flowmaster simulation model is established through the establishment of mathematical models for key components of the fuel system, integrated with the impact of real-time aircraft status and other factors. What’s more, the factors affecting the temperature of the fuel system are further analyzed to verify the correctness of the theory by adjusting the different parameters of the fuel system. The flight status related data under the full flight profile of the aircraft is established. Then a fuel system model based on the Simulink simulation model under the full flight profile is established through modeling a mathematical function of the key parts of the fuel system to simulate the thermal boundary. In addition, according to PID control theory, the flow of fuel system is controlled and the temperature is adjusted to a reasonable range. Finally fuel system temperature prediction model is constructed on the basis of machine learning theory. Following the fuel system temperature prediction model which basing on flight profile change and using machine learning theory is established. By analyzing the contribution of environmental factors, fuel system status and fuel system historical temperature, the characteristic quantities of samples are screened to improve the prediction accuracy. This thesis is carried out under supervision of [Chinese prof.](Li Yunhua) at [BUAA] within the framework of the double-degree programme between [BUAA] and [PoliMi].

Con il miglioramento della tecnologia elettronica di bordo del mio paese e l'aumento della potenza installata delle apparecchiature elettroniche di bordo, anche il carico termico aereo ha continuato ad aumentare, il che a sua volta presenta requisiti più elevati per il sistema di refrigerazione di bordo. Poiché il tradizionale ACS (Air Cycle System) che utilizza l'aria del pistone come mezzo di dissipazione del calore ha scarse prestazioni nell'assorbire i carichi di calore durante il volo supersonico e le fasi di decollo e atterraggio, non può soddisfare i requisiti degli aeromobili ad alte prestazioni. Pertanto, l'eccessivo carico termico è diventato un problema tecnico che ostacola il normale utilizzo delle apparecchiature elettroniche aviotrasportate. Rispetto all'aria compressa, il carburante ha il vantaggio di una maggiore capacità termica specifica. L'uso del dissipatore di calore del carburante migliorerà notevolmente le prestazioni del sistema di controllo ambientale e del sistema idraulico e, purché la temperatura del carburante dopo l'assorbimento e il riscaldamento del calore non superi la temperatura di coke, è più favorevole al miglioramento della combustione Pertanto, l'uso del carburante come dissipatore di calore è diventato un aereo moderno Una tecnica importante per la progettazione della gestione termica. In risposta alle esigenze della gestione termica del sistema di alimentazione e della simulazione e previsione della temperatura del sistema di alimentazione, questo documento conduce principalmente ricerche sulla simulazione del confine termico del sistema di alimentazione degli aeromobili e sulla previsione e controllo della temperatura sotto il profilo di volo completo, rivela i fattori che influenzano la temperatura del sistema di alimentazione, e stabilisce in base al profilo di volo completo sotto il modello di simulazione del sistema di alimentazione e utilizza il modello di apprendimento automatico per prevedere e controllare la temperatura del sistema di alimentazione sotto il profilo di volo completo. Il contenuto specifico di questo articolo è il seguente: Il primo capitolo introduce il background di base degli oggetti di ricerca e riassume i metodi di ricerca ei metodi di creazione del modello di simulazione per la gestione termica del sistema di alimentazione in patria e all'estero. Il secondo capitolo è quello di stabilire un modello matematico del trasferimento di calore tra la pelle dell'aeromobile e il serbatoio del carburante sotto diversi profili di volo.Su questa base, vengono utilizzati calcoli iterativi per ottenere la temperatura del serbatoio del carburante sotto diversi profili di volo, analizzare i fattori che influenzano la temperatura dell'impianto di alimentazione, e studiarne le differenze.Il grado di influenza del carico termico sull'impianto di alimentazione fornisce un supporto teorico per la successiva definizione di modelli di simulazione mirati. Il terzo capitolo è stabilire un modello di simulazione di Flowmaster stabilendo modelli matematici per ogni componente chiave del sistema di alimentazione e combinando l'influenza di fattori come lo stato in tempo reale dell'aeromobile. Regolando diversi parametri del sistema di alimentazione, i fattori che influenzano la temperatura del sistema di alimentazione vengono ulteriormente analizzati per verificare la correttezza della teoria. Il quarto capitolo è stabilire il database relativo allo stato di volo dell'aeromobile sotto il profilo di volo completo e stabilire il modello del sistema di alimentazione sotto il profilo di volo completo basato sul modello di simulazione Simulink stabilendo il modello matematico delle parti chiave, e il calore del sistema di alimentazione durante l'intero volo.Il confine è simulato, il flusso del sistema di alimentazione è controllato secondo la teoria del controllo PID e la temperatura è regolata a un intervallo ragionevole. Il capitolo 5 utilizza la teoria dell'apprendimento automatico per costruire un modello di previsione della temperatura del sistema di alimentazione basato sulle modifiche del profilo di volo basato su una grande quantità di dati di modellazione di simulazione. Attraverso l'analisi del contributo dei fattori ambientali, dello stato del sistema di alimentazione e della temperatura storica del sistema di alimentazione, vengono vagliate le quantità caratteristiche dei campioni per migliorare l'accuratezza della previsione. Infine, vengono riassunte le principali conclusioni della tesi e la prospettiva di futuri indirizzi di ricerca.