随着工程科学的发展,变循环发动机由于兼顾高单位推力超声速巡航和低耗油率亚声速巡航的能力,成为了当前航空发动机领域的发展重点。为了研究变循环发动机的性能特点与控制规律,需要建立精确的变循环发动机部件级模型。一般的手动模型修正方法需要耗费大量的人力成本和时间成本,因此,论文针对变循环发动机非线性自适应模型进行研究。建立了变循环发动机部件级模型,通过稳态仿真和动态仿真验证了非线性模型的合理性。改进了各个部件流路的热力学计算方法,提高了部件级模型实时性。为论文后续研究变循环发动机控制规律和自适应建模奠定了基础。研究了变循环发动机慢车以上状态和加力状态的控制规律。针对模式切换过程中推力抖动量过大的问题,分析了发动机台架试验可测参数与推力的相关性,以此为参考建立了神经网络推力估计器,研究了变循环发动机直接推力控制。分析并选择了自适应模型的待优化参数和目标参数,分别采用粒子群算法和容积卡尔曼滤波算法估计部件特性修正系数。通过仿真比较,在达到相同的目标精度的情况下,后者具有更好的实时性。研究了变循环发动机部件特性的自适应更新策略,分析模型修正过程中常见的问题并提出了解决方案。计算出了部件特性修正系数与特性线缩放系数的关系,实现了变导叶部件特性的自适应更新。验证了变循环发动机非线性自适应模型的有效性和工程适用性。