飞机电力系统多目标优化

基于网络图表示的飞机电力系统多目标优化

如今，飞行电气化比以往任何时候都更加流行，催生了大量概念飞机及相关电力系统拓扑结构。为了深入了解这些不同架构的优势，本文提出了一种用于电飞机动力系统（EAPS）优化的框架。所提出的框架以组件参数和期望的飞行任务特性形式接收来自设计师的输入。通过构建一个表示多种可能架构的集合图，从中提取出满足飞行要求的描述电力系统拓扑结构的子图并进行分析。随后可从这些子图中选择在最小化质量的同时最大化效率和可靠性的最优EAPS架构。该框架以一架额定功率为500千瓦的飞机为例进行说明，所用数据来自对功率密度和效率等组件参数的调研。展示的结果对不同类型EAPS在质量、效率和生存能力等相互竞争的性能指标方面进行了比较分析。

引言

电动飞机正变得越来越受欢迎，其发展受到燃油效率、成本和噪声污染等因素的推动。制造商已经开始对当今飞机中的许多辅助系统进行电气化，并开展电推进飞机的演示验证。这些研究产生了大量设计方案，它们在动力系统方面（图1）存在显著差异。针对这些不同架构可能表现出的性能差异，人们开发出一种工具，可用于确定动力系统中组件的最佳数量和配置。

在考虑航空运输电气化时，EAPS架构可分为三大类：全电、混合电动力和涡轮电力。其中第一类包含的推进系统完全从电能存储方式获取能量。根据当前技术成熟度，全电飞机概念最为常见。事实上，已有多个验证机飞机被建造或正在开发中。

最早引起广泛关注的全电验证机飞机之一是空中客车开发的E‐Fan [1]。这架60千瓦的双座原型机仅生产了一架，并于2014年首飞，之后空中客车转向了他们混合动力电动飞机概念的开发。最近，电力推进公司 MagniX与AeroTec合作，将一架塞斯纳208B大篷车改装为由MagniX的560千瓦系统驱动的电动飞机 2020[2]。

另一款目前正在进行独特开发的全电飞机是美国国家航空航天局（NASA）的全电X‐57（图1）。该飞机不仅将作为航空领域电机技术的验证机，还将用于验证一种称为分布式电推进（DEP）的概念，研究表明该概念可能进一步提高飞行效率。尽管许多机构已经证明纯电飞行是可行的，但由于当前锂离子储能的能量密度有限，全电飞机通常被认为航程较短且载客量有限。

由于当前的电能存储方式限制了全电飞机的最大有效载荷和飞行时间，研究人员提出了将推进系统进一步电气化的替代方案。现代商用飞机中最常见的推进驱动方式是通过燃烧喷气发动机实现的，这是一种已被验证的技术，行业已非常适应其制造。这些推进系统的电气化可通过将发电机耦合到喷气发动机的涡轮上来实现。该方法使喷气发动机在产生升力的同时，还能同步生成电能。混合动力电动飞机电源系统包含显著的储能方式，用于储存所产生的电能，这些电能可在飞行期间随时用于驱动与推进器相连的电机。一种混合动力电动飞机的概念示例是E‐Fan X，这是空中客车、罗尔斯·罗伊斯和西门子之间的合作项目[3]。

相比之下，涡轮电力飞机直接利用喷气涡轮产生的电能驱动电力推进电机，几乎不包含电能存储手段。由于所使用的电池非常少，涡轮电力概念通常比混合动力系统具有更轻的质量设计。然而，这使得动力系统的灵活性降低，并减少了其在直接碳排放削减方面的潜力。典型的涡轮电力飞机概念包括美国国家航空航天局的后置边界层推进单通道涡轮电力飞机（STARC‐ABL）和N3‐X [4],[5]。

在初步设计阶段，飞机的任务是典型的根据续航时间、预期有效载荷等飞行目标预先确定。通常，飞机的拓扑结构（如涡轮电动力、混合电动力或全电）可能基于其任务持续时间确定，这主要是由于能量存储的约束条件所致。电动汽车中领先的电能存储技术——锂离子电池，其比能量可能在约160 瓦时/千克[6]的范围内。

化石燃料的能量密度比电能存储高出两个数量级，因此具有优势。因此，在考虑为波音777等商用客机配备电能存储时，可能需要显著增加质量才能达到与化石燃料相同的能量含量，这严重限制了最大飞行时间。

设计师在动力系统布局方面仍需做出诸多选择，包括电气化程度、配电类型、电能转换装置的数量和额定值、储能系统以及电动机和喷气发动机等推进单元[7]。确定这些自由变量并非易事，需要进行详细分析。

在以往的电飞机动力系统（EAPS）设计研究中，常见的做法是构建少量候选架构，并将其性能指标与基准进行比较，例如在[8]中看到的方法。在考虑推进系统设计时，气动、热力和电气系统高度耦合。佐治亚理工学院的 GT‐HEAT和克兰菲尔德大学的GENUS等多学科工具已被开发用于评估各个子系统对集成车辆的影响[9],[10]。尽管基于图论的方法最近已被用于微电网和大型电力船舶的设计，以评估系统可靠性和成本，但其在EAPS中的应用研究尚不广泛[11],[12]。

本文提出了一种方法，旨在作为早期设计阶段的工具，利用涉及图论的数学方法，基于在[13]中开展的初步工作，识别电动飞机电源系统（EAPS）配置的最优解。本文不仅在电动飞机的应用方面做出了贡献，还在理论发展和软件实现方面有所创新，如文中后续所述。示例结果包括一系列设计方案候选在效率、质量和生存能力方面的性能权衡。

本文的结构如下。第二部分介绍了电飞机动力系统 （EAPS）中常见组件的考虑因素和综述。第三部分讨论了基于前一部分所述的组件特性及预定义任务参数的优化方法。第四部分通过一个500千瓦飞机的案例研究，展示了该框架的应用实例。根据案例研究的结果，第五部分讨论了架构性能对各个组件的敏感性。第六部分对全文进行了总结。

电动飞机推进组件调查

电飞机动力系统（EAPS）可以表示为图网络的形式，其中图节点由电力系统架构中包含的组件决定。对于电动飞机而言，这些组件可能包括但不限于电机（即电动机或发电机）、电力变换器、储能装置和保护设备（如图2所示）。每个组件及其相应的图节点可被赋予特定的特性，包括比功率或能量、运行效率和故障率。这些特性可以是恒定值（例如某个特定组件的故障率），也可以随与该组件相关的其他变量而变化。例如，效率可根据组件的功率等级和在指定任务中的预期负载进行计算。在本研究中，已开展调研以从商用现成组件以及文献报道的组件中提取这些参数。

内燃机

飞机传统上使用两种动力装置之一来产生推力。往复式或活塞发动机通常可见于固定翼螺旋桨飞机或直升机，且通常成本更低、操作更简便。这些发动机用于低功率航空应用，如训练和短途任务。对于高功率需求的应用，飞机则采用动力涡轮。在固定翼设计中可使用涡轮螺旋桨或喷气涡轮，而直升机则使用涡轴发动机。为收集民用航空往复式和涡轮发动机的参数数据，开展了广泛的调研[16]–[22]。基于该调研，采用二阶多项式拟合来表示比功率和效率随额定功率的变化情况，如图3所示。涡轮内燃机（ICE）的效率百分比 η ICE通过以下公式估算：

$$
η_{ICE} = -1.46 \times 10^{-6} P_{ICE}^2 + 8.95 \times 10^{-3} P_{ICE} + 19.08, \tag{1}
$$

其中 $ P_{ICE} $ 表示内燃机的额定功率，单位为 kW。类似地，发动机的功率重量比可表示为

$$
sp_{ICE} = -3.03 \times 10^{-7} P_{ICE}^2 + 3.15 \times 10^{-3} P_{ICE} + 2.57, \tag{2}
$$

其中 $ sp_{ICE} $ 是比功率，单位为 kW/kg。

电机

电机在电动飞机系统中可能承担多种功能。最常见的推进应用是将电机直接连接到推进装置，无论是螺旋桨还是涵道风扇。在此应用中，电机主要工作在电动模式，驱动推进装置为飞机产生升力。然而，该装置也可实现能量回收和紧急制动。在混合电动力和涡轮电力飞机中，电机可与喷气发动机的涡轮耦合，作为发电机使用，向能量存储系统或直接向电动模式的电机提供电能。在这种配置中，电机也可用作喷气发动机的启动机。为了用于优化框架，基于仅报告了有源质量的假设，构建了一组针对车辆应用设计的电机性能参数（图4）。大多数用于交通领域的电机，且其数据公开可查的，功率范围均低于500千瓦[23]–[36]。如图4所示，其比功率和额定效率可能会有很大差异。

因此，如果采用与内燃机相同的方法使用最小二乘回归线，可能会导致相关性较差。效率和比功率被认为随功率等级的提高而增加，品质因数定义如下方程：

$$
G = \frac{2p^2 \mu_o f}{\pi p_r g}, \tag{3}
$$

是一个无量纲指标，可用于比较不同额定值的电机[37]。其中 p为极距， pr为表面电阻率， g为气隙长度。研究表明，额定功率更高的电机具有更高的优良系数。此外，随着功率等级的增加，非活性材料占总重量的百分比更小，从而实现更高的比功率。同样，辅助损耗占总损耗的百分比也更小。此外，使用昂贵的低损耗组件的可能性更高，所有这些因素都有助于实现更高效率。根据调查数据，本研究假设电机的功率‐重量比随着功率等级增加至2.5兆瓦，从5线性增加到10千瓦/千克。类似地，在此功率范围内，效率被假定为从95线性增加到98百分比。电机的功率等级是根据任务剖面所规定的功率需求确定的，对于本文提出的案例研究，飞机的总功率等级为500千瓦。忽略风扇阻力、效率和重量的二阶效应。

电力电子

在飞机设计方案中，每个电机必须结合电力电子技术来使用转换器来调节功率。已对各种工业和学术领域的电力电子转换器的性能特征进行了调研，并如图 5所示。由于三相两电平逆变器拓扑结构是电动汽车电机驱动应用中最常见的实现方式，因此该调研仅包含此类设计方案。通过加入对各种电机与驱动组合的调研结果，可进一步完善建模细节。采用对数拟合方法根据数据点生成最小二乘回归线，并将其用于优化过程中。电力电子转换器的比功率 spPE，即功率重量比，已估算为

$$
sp_{PE} = 3.47 + 2.78 \log(P_{PE}), \tag{4}
$$

其中 $ P_{PE} $ 是电力电子设备的额定功率。通常，在电机和电力电子的成熟技术及应用中，效率会随着额定功率的增加而提高。这些趋势在实际应用中已被注意到，并在以下论文[37]中得到理论证明。在电飞机动力系统技术中，不同技术设计方案之间存在较大差异，这可能解释了调查数据中的变化。由于制造商未充分报告效率数据，本研究假设电力电子设备的效率随功率增加呈线性增长，从97提升至99百分比，直至功率达到1兆瓦。

能量存储

本文及以往的研究表明，在考虑质量的情况下，储能系统是电动飞机电力系统设计中最具影响力的组件之一。尽管目前主要以锂离子电池技术为主导，但关于储能技术在电动交通领域的应用已有大量研究，包括超级电容器、多种形式的化学电池、燃料电池和飞轮等。在本研究中，还需考虑混合拓扑结构中所使用的航空煤油储存的能量。

本文调研了近期关于电动汽车应用中储能技术的综述论文，并在图6中展示了各类技术的性能特征。如图6所示，不同储能技术的功率和能量重量比存在差异。因此，在计算电能存储的质量时，需同时考虑功率和能量额定值。在大多数应用中，能量额定值是主导因素。然而，以燃料电池为例，功率等级可能决定质量，因为考虑到与其他技术相比，比能量高于比功率。那些能够利用高功率、低能量应用（例如着陆时的能量回收）的架构，可能更倾向于选择具有较高比功率的储能方式。对于基于加速发展技术的锂离子电池，已报道其比能量随功率等级存在较大变化，这使得难以得出关于趋势的解析关系。在本文所报告的研究中，假设电池的比能量保持在典型的160瓦时/千克[6]不变。

电路保护

断路器可以是机械式或固态器件。机械断路器（真空、六氟化硫、空气滑道）通常专为交流应用设计。为了在直流系统中使用，需通过无源和有源谐振电路实现人工电流过零。这类断路器具有较低的接触电阻，并可设计为耐受高电压，但其故障清除时间较长，约为毫秒级，且包含大量运动部件。相比之下，基于晶闸管、绝缘栅双极型晶体管等的固态断路器操作时间较短，约为微秒和纳秒级[48]。其局限性在于较高的导通损耗，可通过使用宽禁带器件缓解。现有的电流和电压额定值有限，因此在高功率应用中需要将多个器件以串联、并联或两者结合的方式连接，并实现同步运行。这种额外的复杂性可能更有利于采用大量低额定值组件的电力系统拓扑结构。

穷尽式设计空间评估过程

图中的边表示各个组件之间的互连。电飞机动力系统的图是有向的，以表示功率流动的可能方向。一些节点由于辅助加热装置可能仅能接受功率，因此其边应仅指向该节点，而不能从该节点引出。这些边可被赋予权重，例如与特定顶点相关的质量、功率传输容量或物理距离。关于电力系统如何表示为图的进一步描述可参见[49],[12]。

各图的顶点之间的连通性可用于最短路径计算，如本研究中用于确定最低质量或最高效率。文献中的其他研究已利用图论通过最小割集进行可靠性评估以确定功率损失场景[50]。

优化过程始于系统设计者提供的有关飞机预期用途和可用技术的信息。车辆目标，如期望的燃油节省、最大升力时的功率需求以及描述飞机功率输出随时间变化的飞行剖面，可由用户初步引入，并在后续作为约束条件使用。除了这些车辆级输入外，用户还必须为框架定义组件级信息。这些属性包括比功率和能量、效率以及故障率。这些参数可以定义为静态值，如前所述，或根据飞机设计师可用资源的范围来确定。为组件属性引入范围还可以进行敏感性分析，以确定哪些组件和属性对性能指标的影响最大。在本研究中，通过对各种飞机组件的调研，获得了效率和比功率随功率变化的数值（图3和图4）。为了进一步提高该模型的准确性，可以对其他电力系统组件（如齿轮箱）进行建模，如[51]所示。

在确定了所考虑的组件及期望范围后，将构建一个图来表示大量候选设计方案，如图7所示。通过建立迭代过程，将常见功率流动路径添加到图中，以避免用户进行过多的手动输入。一个常见的路径示例是从喷气发动机作为发电源开始，通过交流发电机将机械能转换为电能，此后电能可通过交直流变换器进行整流，然后该电能可用于驱动交流电负载。作为示例，接下来将展示一个500千瓦飞机的概念设计。系统图通过使用不同功率等级的组件迭代创建，其中标注为“large”（大）的组件代表500千瓦的满额定功率，无标注的组件具有额定值一半的功率，而标注为“small”（小）的组件则表示额定功率的四分之一。

从完整图中提取出数千种满足用户输入的功率和能量需求的架构，如图8所示。为了执行此提取过程，节点被分类为电力传输（PD）、能量源（ES）和电力转换组。喷气发动机被视为ES和PD节点，因为燃料储存包含在节点特性中。然后计算所有可能的ES和PD节点排列组合，并存储到矩阵中，如图9所示。接着，该框架遍历这些矩阵，剔除任何总功率和能量容量不满足设计师所设定要求的排列组合，这可以描述为以下方程：

$$
P_{req} = \sum_{i=1}^{n_{EM}} P_{EM,i} + \sum_{i=1}^{n_{JE}} (P_{JE,i} - P_{L,i}),
$$
$$
E_{req} = \sum_{i=1}^{n_{BAT}} E_{BAT,i} + \sum_{i=1}^{n_{JE}} E_{JE,i}, \tag{5}
$$

其中， $ P_{req} $ 是飞机任务所需的最大功率和能量， $ P_{EM} $、$ E_{EM} $、 $ P_{JE} $、 $ E_{JE} $ 和 $ E_{BAT} $ 分别是电动机、喷气发动机和电池的额定功率和能量， $ P_g $ 是喷气发动机涡轮产生的电功率， $ n_{EM} $、 $ n_{JE} $ 、 $ n_{BAT} $ 是设计候选中的组件数量。然后，通过使用先前定义的 ES 和 PD 节点，并结合最短路径算法添加边和电力转换节点，形成子图。此外，该算法确保父节点与子节点之间满足以下功率流动约束条件：

$$
P_s = -\sum_{i=1}^{n_l} P_l ; \quad P_s < 0; \quad P_l > 0, \tag{6}
$$

采用供入功率记为负、吸收功率记为正的惯例，其中 $ P_s $ 是父节点，$ P_l $ 是子节点。

基于网络图表示的飞机电力系统多目标优化

示例研究讨论

使用所讨论的优化方法构建了一组有效子图。获得这些子图后，可进行后处理，以评估代表飞机电力系统拓扑结构的各个子图的性能特征。在本研究中，开展了两项示例研究，基于质量、效率和生存能力评估架构性能。为了进一步验证该框架生成的设计方案候选，可对架构进行多物理场协同仿真，如[52]所示。

质量与效率评估

总电力系统质量可以计算为所有单个组件质量和任何能量存储的总和。表示负载或电能转换装置的节点，其质量由节点的功率等级和相关的比功率决定。对于表示锂离子电池的节点，其质量使用比能量进行计算。喷气发动机节点引入了一个特殊情况，其同时表示发动机和燃料储存。内燃机节点总质量计算为基于比功率的发动机质量与所需燃料质量之和。内燃机每单位能量输出所消耗的燃料质量称为比油耗（SFC）。根据第二节A部分开展的调研，采用二阶多项式拟合来估计涡轮的比油耗（SFC）作为功率等级的函数：

$$
C_{ICE} = 2.14 \times 10^{-8} P_{ICE} - 1.27 \times 10^{-4} P_{ICE} + 0.42, \tag{7}
$$

其中 $ C_{ICE} $ 是比油耗，单位为千克/千瓦时。为了确定所需能量，采用了一个任务剖面，该剖面定义了飞机随时间变化的功率消耗。

对飞机设计师而言，另一个非常重要的性能指标是系统整体效率，它直接影响燃油消耗。此外，功率损耗决定了热管理和冷却系统的尺寸设计。最近的研究表明，采用多个螺旋桨及其相关电机的分布式推进系统可能会提供更高的气动效率[53]。根据该参考文献，在一架250名乘客的双发喷气机中，将发动机数量从二到八台进行改变，可使推进效率从80%到86%提升[54]。尽管预期通过边界层吸入可提高气动效率，正如许多参考文献[53],[54]中所讨论的那样，但目前尚未建立明确的解析关系。在本研究中，为了简化例证，已假设一种增加效率从80%到86%的提升随着推进器数量从二到八呈线性增加。

$$
\eta_{sys} = \frac{E(\eta_{comb}(1 - \zeta)) + (\eta_{elec}\zeta)\eta_{aero}}{E}, \tag{8}
$$

其中， $ \eta_{comb} $ 表示从内燃机源到电机负载路径的效率， $ \eta_{elec} $ 表示来自电池储能路径的效率， $ \zeta $ 为电能存储程度，取值范围为零到一， $ \eta_{aero} $ 为空气动力学效率。对于全涡轮电力架构， $ \zeta $ 将等于零，因为飞行所用的所有能量均存储在航空煤油中。假设电池是独立充电的。

本框架示例研究针对一款500千瓦峰值功率电动飞机进行。通过多个 $ \zeta $ 取值，分别在考虑和不考虑推进效率的情况下，计算了系统总效率与EAPS质量之间的关系。图10所示结果表明，在带有电池储能的系统中，更高效率是以增加质量为代价实现的，这符合预期，从而验证了所提出的方法的适用性。

在将分布式电推进（DEP）的假设效益纳入整体系统效率计算的情况下，采用更小、更分布式方法的拓扑结构可能具有更少损耗（图11）。由于功率等级降低导致功率密度下降，分布式架构会引起质量增加。DEP效应通过推进器数量实现，而通过使用具有最大功率等级和最少数量电力系统组件且具备更多推进器的架构，可使增加的质量最小化。

在许多情况下，包含多条冗余路径以实现功率流动可能是可取的，从而提高整体系统可靠性。在电力系统中，这是通过在馈线之间增加多条冗余导体，并通过断路器和继电器的组合来控制连接实现的。这些组件都会增加电飞机动力系统的质量，因此必须予以考虑。模型中包含了对互连边的恒定质量惩罚，以更好地表示导体以及断路器等接口硬件的影响。为了进一步提高该模型的准确性，设计师可以引入飞机几何结构、电压和电流等级，以获得精确的导体和互连规格。

本研究考虑了两种储能形式：电化学和化学。当燃烧航空煤油时，其质量在飞行剖面过程中会发生变化。对于使用航空煤油或燃料电池技术的混合动力飞机而言，随着飞行进程的推进，飞机总质量会逐渐减少。这种质量变化在某些情况下可能较为显著，因此被纳入本研究中。随着质量的减少，各种飞行状态下的功率需求也会相应降低。这一点反映在EAPS架构的能量消耗总量计算及其输出性能特性中。

设计候选生存性

电力系统架构也可以根据其生存能力进行评估，即系统在组件离线时的运行能力。

在本文中，生存能力采用分级方法进行评分，评分依据是：在推力产生能力降至案例研究额定功率的75%以下之前，有多少组件可能发生故障。

从上一节讨论的质量与效率示例中提取了一组帕累托前沿设计方案，并对其生存能力进行了评估（图12）。由于存在冗余组件和连接，具有较高生存能力指数的拓扑结构通常表现出更大的质量。例如，通过增加多条冗余馈线，可实现具有N‐3生存性的混合电推进架构（图13）。

采用较少系统组件的涡轮电推进拓扑在考虑整体动力系统质量与效率等指标时可能表现最佳，如前一节所述。然而，通过实施大量小型能量存储和推进单元实现的分布式方法，或包含大量冗余连接的拓扑结构，往往具有更高的生存能力。

所提出的框架可以扩展用于分析电动飞机电力系统可靠性，通过最小割集来确定每个节点失效前必须发生的最少事件序列。这些信息随后可转化为诸如失效概率之类的有用数据。评估动力系统可靠性的一个挑战是获取组件准确的故障率，这些故障率可通过应力因子计算得出，或由制造商根据广泛的实验室测试进行指定。此外，估计组件之间的交互效应较为复杂，必须仔细评估，如[50]所示。

敏感性分析

随着技术的进步，飞机电力系统中使用的各个组件的比功率、比能量和效率也将相应提升。为了评估这些进步对性能指标可能产生的影响，针对选定的拓扑设计候选方案D2开展了一项敏感性研究，该方案是一种混合架构，飞行任务所需能量的一半来自电能存储。该研究通过采用二阶多项式拟合回归曲线实现。

$$
Y = \beta_0 + \sum_{i=1}^{dv} \beta_i X_{Ci} + \sum_{i=1}^{dv} \beta_{ii} X_{Ci}^2 + \sum_{i=1}^{dv} \sum_{j=i+1}^{dv} \beta_{ij} X_{Ci} X_{Cj},
$$
$$
X_{Ci} = \frac{x_i - (x_{i,\text{max}} + x_{i,\text{min}})/2}{(x_{i,\text{max}} + x_{i,\text{min}})/2}; \quad i = 1, 2, …, dv, \tag{9}
$$

其中， $ Y $ 为响应参数； $ \beta $ 为回归系数； $ dv $ 为因子数量； $ x_i $ 为第 $ i $ 个输入因子； $ X_{Ci} $ 为第 $ i $ 个因子的归一化（编码）值。因素可按公式(9)进行归一化。 $ X_{Ci} = 0 $ 表示因子的指定值， $ \beta_0 $ 表示此参考情况下响应参数的取值。在接下来开展的每次敏感性研究中，均采用一种具有50%电能存储的500千瓦并联混合拓扑结构，如设计D3所示。分析所考虑的因素及其变化范围源自针对表I所示电力系统组件的文献综述结果。

当将质量作为给定设计候选的主要目标时，有五个因素影响总电力系统质量：喷气发动机比功率、电机比功率、电力电子装置比功率、电能存储比能量以及喷气发动机比油耗。该敏感性研究的结果表明，在当前可用技术条件下，通过使用比功率性能最高的能量存储，可实现最大的质量减轻，如图14所示。

当主要目标是系统效率时，影响输出的五个因素分别是喷气发动机、电机、电力电子、能量存储的效率以及推进器数量。本研究表明，在当前可用组件效率范围内，喷气发动机可能对总系统损耗的贡献最大（图15）。

组件	参考值	因素（最小值，最大值）
seES储能比特性	0.07, 0.2	能量 [kWh/kg]
spJE喷气发动机比特性	1, 11	功率 [kW/kg]
sfcJE喷气发动机比特性	0.186, 0.495	燃油消耗 [千克/千瓦时]
spEM电机比特性	1, 16	功率 [千瓦/千克]
spPE电力电子比特性	11, 34	功率 [kW/kg]
ηJE 喷气发动机效率[%]	16.23, 43.20
ηEM电机效率[%]	93, 98
ηEM电力电子效率[%]	96, 99
ηEM能量存储效率[%]	95, 99
n prop推进器数量	2, 8

结论

如今的电动飞机设计方案在动力系统类型以及所用组件数量上表现出较大的变化。本文提出了针对包含电力推进的飞机动力系统的优化方法的发展。所提出的方法能够基于质量、效率和生存能力等性能指标评估数千个设计方案候选。

本文针对额定功率为500千瓦、适用于短途任务（如民用航空中常见的任务）的飞机进行研究。该案例研究的动力系统候选池包括传统喷气式和电力推进方式，以及不同程度电能存储的中间粒度方案。示例结果包括对潜在电力系统架构在质量、效率和生存能力方面的比较评估。

本研究的结果表明，具备更强电能存储能力的飞机表现出更高效率，而从质量角度考虑时，化学能量存储更多且组件更少的飞机性能更优。此外，当考虑分布式推进带来的效率优势时，采用更多、更小推进器的设计可能具有更高的整体效率，并展现出更强的生存能力，但会增加质量。所开发的框架为系统设计人员提供了一种评估各种 EAPS拓扑结构候选方案之间权衡的工具。尽管显而易见的是纯电设计方案最为高效，而涡轮电力架构具有最低质量，但通常需要根据任务目标进行折中权衡。研究表明，所提出的自动化优化过程能够识别出此类最佳折中方案，这些方案由具备不同程度电能存储和拓扑布局（包括多个推进器）的串联和并联混合架构所代表。