燃气轮机性能模拟很大程度上依赖于对部件行为的详细了解。燃气轮机部件特性曲线的质量,尤其是压气机特性曲线的质量,对性能模拟的准确性至关重要。然而由于技术保密等原因,在对现有燃气轮机进行性能分析时,其压气机特性曲线通常是未知的,如何利用已知几何数据产生压气机特性曲线十分关键。另一方面,对于给定的压气机特性曲线,如果表达方法选取不当,则会造成应用不便、精度过低、难以收敛等问题。本文以此为出发点,分别利用级叠加方法和统计外推方法推算、估算压气机特性曲线;然后,将神经网络方法、通用数学表达式方法和椭圆方程方法用于压气机特性曲线的表达,并基于不同类型、不同压比的压气机数据对各个模型进行校验。本文的主要工作和相关结论如下:1.一维性能分析程序的移植和图形界面开发针对某原始一维性能分析程序模型存在的晦涩难懂、语法过时,已无法在现有编译环境下使用等问题,首先利用MATLAB语言对该公开程序进行了移植;然后,基于移植程序进行了 GUI（Graphic User Interface）的界面开发,提高了模型的可操作性;最后,以一个二级风扇为例,验证了移植程序和原始级叠加程序计算结果的一致性。本节基于MATLAB语言的程序移植和图形界面的开发,为压气机一维性能分析程序的持续改进和开发奠定了基础。2.外推模型的搭建针对压气机低速区特性曲线获取困难的问题,本节基于某原始外推模型的计算思路,对其压比外推曲线和流量外推曲线的方程进行提取,在原有有理多项式的基础上,逐条添加修正因子,根据误差分布获取全工况范围外推曲线;最后,根据修正模型对12组压气机压比特性曲线进行验证。结果表明,文中所建立的外推修正模型相比原始模型计算精度明显提高,整体而言,在压比为1到压比28范围内,压比流量特性计算百分比误差可控制在10%以内。虽然相比于其他模型该方法计算精度略显不足,但是在仅有设计转速线上压比流量特性参数的情况下,本外推修正模型可以快速计算其他任意转速线上特性参数,对压气机特性曲线的获取有一定的借鉴作用。3.基于遗传算法的压气机性能曲线拟合方法研究为了研究人工神经网络在压气机性能曲线拟合中的应用,分别利用BP神经网络、RBF神经网络、极限学习机以及BP-GA神经网络对某微燃机压气机的性能映射关系进行模拟,分析了不同网络模型在压气机特性曲线拟合上的优劣以及样本容量和样本点分布对不同神经网络模型性能的影响。结果表明,BP-GA神经网络模型不仅收敛速度快,而且精度高。相比传统BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差可控制在0.189%,运行时间可缩短至19.07秒。特别地,当样本容量较少或者数据呈三角分布的情况下,传统BP神经网络模型不再适用,而基于遗传算法的BP-GA模型仍然保持较高的精度。4.压气机特性通用数学表达式数据协调分析首先,基于典型的压气机特性数据对通用数学表达式模型中相关系数进行回归拟合,进而得到基于不同类型、不同压比压气机的较为准确的特性曲线表达式。同时,基于典型的压气机特性计算结果对最佳运行线模型和堵塞边界模型作进一步修正。结果表明,针对不同型号的压气机数据,通用数学表达式模型都有较高的拟合精度,除个别点外,其折算流量百分比误差平均值可控制在±0.1%,效率百分比误差平均值可控制在±1%。5.椭圆方程模型本方法以椭圆曲线来替代速度线和效率线,进而表示压比和效率与折算转速和质量流量之间的关系。首先,以椭圆标准方程为例,建立了椭圆方程求解方法以及边界点的确定方法;然后,以Kawasaki型号压气机为例,分析了三种椭圆变换操作（平移、旋转、平移+旋转）对压气机特性曲线拟合精度的影响,结果表明,仅对椭圆方程做旋转操作时拟合精度最高;最后,以微燃机、Gate LM2500等9组不同型号、不同压比压气机为例讨论了椭圆方程模型的有效性,结果表明,对于设计压比在2至27之间的压气机,折算转速在50至105之间时,椭圆方程模型具有很好的拟合精度。