固体火箭发动机虚拟试验技术研究综述

试验测试是评估武器装备性能的重要技术,为解决传统试验方式存在的资源成本高、试验性能难以预示等问题,将虚拟试验技术与固体火箭发动机试验测试领域结合,以缩短发动机试验周期、降低测试费用、提高产品质量。基于固体火箭发动机主要试验测试方法的研究现状,重点介绍了固体火箭发动机虚拟试验的总体架构,阐述了虚拟试验中需要构建的模型和结果的校核验证,进一步展望了科研人员未来可挖掘的潜在研究方向。     

一种固体火箭发动机性能仿真与评估方法研究

关于固体火箭发动机性能的准确评估问题,针对固体火箭发动机试验耗费时间周期长,且评估性能决定动力系统的可靠性。发动机在工作过程中的推力、燃烧室压强、总冲量、比冲量等性能参数的可靠性均存在一个置信区间,通过试验方法难以评估在制造及使用过程中的随机因素影响下的性能可靠性。可用蒙特卡洛仿真方法解决上述问题。为了更全面评估性能参数的可靠度,引入了抽样验收方法,得到了性能参数可靠度的置信区间。采用修正内弹道计算模型,对大扩张比发动机进行仿真,结果与试验数据进行了对比。实验表明,仿真模型的精确性可以满足要求,结果与试验数据具有较高的一致性。证明评估方法可以全面的反应性能参数的统计特性,可为发动机的可靠性提供保证。     

基于CATIA的固体火箭发动机系统设计

发动机图形绘制与性能计算是火箭设计的关键步骤,通过对固体火箭发动机设计过程的分析,提出CATIA参数化图形绘制技术;以单孔管状装药发动机为例,建立了发动机燃烧室与喷管模型,在VC环境下利用CATIA Automation二次开发技术实现了燃烧室与喷管参数化设计,完成了两者装配与动态显示;利用Matcom实现内弹道压力时间曲线计算,发射段轨道分析;最后完成系统软件编制;实际使用情况表明,使用该软件可快速构造发动机,进行全面的性能分析,为固体火箭发动机方案论证与初步设计提供了有力的工具。     

基于CATIA的固体火箭发动机系统中的三维参数化设计

为了提高固体火箭发动机系统的动态交互能力,方便用户直观地了解固体火箭发动机的内部结构,结合CATIA强大的三维建模能力,完成了该系统中最重要的三维参数化设计;以VC++为编程环境,运用CATIA自动化对象编程(V5Automation)提供的二次开发接口,实现了固体火箭发动机系统中的三维绘图模块,同时介绍了两种在VC框架内动态显示CATIA三维模型的方法;实践证明,该系统能够快速的确定固体火箭发动机外形尺寸、标志量等设计参数,为固体火箭发动机的初步设计提供有效的帮助。     

姿控发动机地面虚拟试验模型集成软件设计

以某型号姿控发动机地面试验系统为研究对象,进行了姿控发动机地面虚拟试验模型集成技术的研究;首先对建立的发动机地面试验系统的物理模型进行模块化分解,然后利用VC语言对各部件模型进行了计算机仿真和全系统的模型集成,建立了姿控发动机地面虚拟试验集成系统的软件平台;该平台能任意搭建局部级和系统级的姿控发动机地面虚拟试验系统,模拟发动机真实点火试验中各部件的工作状态;各部件的虚拟试验结果证明,该模型集成软件具有较高的仿真精度,达到了预期的目标.     

基于PXI的六分力硬件测试系统设计与实现

为满足大吨位固体火箭发动机地面试验对测试的需求,对固体火箭发动机性能参数以及测试原理进行了深入的研究,组建基于PXI总线的发动机推力矢量、发动机燃烧室压力、发动机壳体变形量的综合测试系统;并搭建系统的硬件平台及软件平台;试验结果表明,该系统能够反映固体火箭发动机地面试验的健康状态,采集的特征参量满足技术指标,具有高可靠性和易操作性等特点,能成功用于固体火箭发动机地面试验中的各种测试需要。     

固体火箭发动机振动试验过试验分析与控制

针对固体火箭发动机振动试验过程中出现局部过试验情况影响振动试验质量以及由于响应测点分布的局限性导致试验周期延长等问题,采用有限元技术与实际试验方法相结合,构建振动力源、试验夹具和固体火箭发动机一体化有限元模型。应用此模型进行振动试验系统动态力传递特性研究,找出振动力源、试验夹具和发动机之间动态力传递规律,选择合适的控制点与控制策略,改善振动试验局部过试验问题,提高振动试验质量,缩短试验周期。     

基于LSTM-ECGRU的固体火箭发动机性能预测方法

随着数据挖掘技术、测量技术的不断发展,为了满足火箭发动机参数探索的需要,使用数据挖掘技术利用历史数据对发动机各种参数进行预测成为火箭发动机在数据探索方面新的发展方向。同时,火箭发动机的地面点火试验在向着尽可能还原真实运行环境的方向发展。基于以上情况,引入在地面点火试验中的环境因素与设计因素共同作为模型的输入变量,以此来补充环境因素对性能参数的影响。根据试验对象数据特性,使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络对性能进行初步预测。为了能够减少整体模型误差和引入环境因素带来的误差,提高模型预测精度和泛化能力,提出了基于误差修正分析和趋势判断的误差修正门控单元(Error Correction Gate Recurrent Unit, ECGRU)神经网络模型对初步预测结果进行误差修正。同时结合环境参数特点,设计规划ECGRU模型输入、输出参数的计算规则。基于历史试验数据完成对比试验,验证了新模型具有较高的预测精度和泛化能力。     

固体火箭发动机试验数据分析处理软件设计

针对目前固体火箭发动机试验数据分析处理软件功能比较单一、自动处理能力较差的缺点,研发了一套固体火箭发动机试验数据分析处理软件;该试验数据软件采用海最数据加载显示技术、BS/CS结合的智能客户端一体化集成技术和自研算法的平台集成技术等创新技术,具有灵活的算法扩展架构、面向用户的数据标识机制、完善的数据组织和数据访问手段、便捷的脚本式数据处理方法、以及应对复杂数据分析任务的子任务分解手段;提高了发动机综合试验水平.     

固冲发动机地面试验测控系统研究

针对固体火箭冲压发动机(以下简称固冲发动机)地面试验,在对原试验设备进行改进设计和建设的基础上,基于虚拟仪器技术搭建了参数测控硬件平台,同时利用LabVIEW7.0开发了一套包含参数控制、参数标定、数据测量和数据处理在内的发动机地面试验测控系统;应用该试验系统实现了固冲发动机地面试验的模拟进气参数控制与测量和固冲发动机试验过程参数控制与测量,实现了快速试验数据处理;完成的大量固冲发动机地面试验表明系统具有扩充性好、使用方便和稳定性高等特点。