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《固体火箭技术》2020,(3)
针对固体火箭发动机撞击安全性问题,采用数值分析方法,建立了某两型高能固体火箭发动机轴向与径向撞击模型,完成了不同速度、不同撞击角度下的发动机安全性分析计算,得到了在不同撞击条件下固体火箭发动机推进剂的燃烧、爆炸等反应特点。对比相同工况下的火箭撬试验结果,计算结果与实际试验接近,验证了数值模型及参数的正确性。利用已验证的模型和参数,采用相同的计算方法,通过对模型在不同速度下进行多次仿真计算,得到两型发动机的撞击临界速度。研究表明,对于高能固体推进剂固体火箭发动机,随着尺寸与装药量增大,其撞击安全性降低,在相同尺寸时,径向撞击比轴向更容易发生反应。研究结果为高能固体火箭发动机的设计及撞击安全性分析提供了参考。 相似文献
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燃气流量可控的固体火箭冲压发动机动态建模及模型降阶 总被引:1,自引:1,他引:0
燃气流量可控的固体火箭冲压发动机促进了其燃气流量控制系统的研究.模型研究是控制系统设计的基础.基于集中参数的思想建立了燃气流量可控的固体火箭冲压发动机动态模型,分析了固体火箭冲压发动机动态模型参数的物理意义及其工作过程中的变参数特性, 固体火箭冲压发动机动态响应时间由冷区容积时间常数、热区容积时间常数、激波传播时间常数和激波容积时间常数等组成, 工作条件的较大变化使得固体火箭冲压发动机在工作过程中具有较强的变参数特性.最后对固体火箭冲压发动机动态模型进行模型降阶,由频率分析的结果可知,模型降阶是合理的. 相似文献
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本文提出了计算无喷管固体火箭发动机压力建立过程的 P(x,t)模型,它的控制方程是一组一维非定常两相非平衡流和一组一维非定常两相非平衡流动力学方程,该方程采用 MacCormack 显示差分格式求解.本文还建立了在跨音速和超音速气流流动下的侵蚀燃烧模型,该模型适用于无喷管固体火箭发动机.利用本文的模型可精确预示无喷管固体火箭发动机点火瞬变过程的内弹道性能,并可研究无喷管固体火箭发动机的内流场变化规律. 相似文献
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基于组合优化算法的临近空间飞行器轨迹优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种临近空间飞行器轨迹优化方法,利用基于支持向量机与遗传算法的组合优化算法,解决多约束条件下的高效轨迹优化问题。首先,建立临近空间飞行器轨迹优化数学模型。然后,通过参数化方法和惩罚函数法将轨迹优化问题转化为约束参数优化问题。在此基础上,提出一种求解无约束参数优化问题的组合优化算法,通过支持向量机对遗传过程中产生的种群进行分类,提高基本遗传算法的计算效率,结合轨迹优化数学模型,给出轨迹优化算法。最后,以临近空间飞行器航程最远轨迹优化问题为例,进行数学仿真分析。仿真结果表明,针对给定的算例,文中提出的方法与基于基本遗传算法的轨迹优化方法相比,计算效率显著提高。 相似文献
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基于并联协作混合遗传算法的高超声速巡航飞行器一体化优化设计研究 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法能以很高的概率找到全局最优解,不需要目标函数和约束条件的梯度信息。适合于工程优化设计。为增强遗传算法的局部搜索能力,提出了一种新的融合模式搜索方法和Powell方法的并联协作混合遗传算法。研究超燃冲压发动机为动力的高超声速巡航飞行器的一体化优化设计。系统分析了机身和超燃冲压发动机设计参数对飞行器总体性能的影响。通过建立高超声速巡航飞行器质量模型、气动力估算模型、气动热估算模型、超燃冲压发动机性能分析模型、控制模型和弹道分析模型,在满足参考任务要求的前题下,以飞行器起飞质量为目标函数,将并联协作混合遗传算法应用于最优总体方案和超燃冲压发动机方案一体化设计。完成了6设计变量的全局优化计算。算例表明,本文建立的一体化设计模型基本正确,并联协作混合遗传算法是用于高超声速巡航飞行器一体化优化设计的较好的优化算法。 相似文献
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基于角动量守恒的空间机器人动力学参数辩识 总被引:1,自引:1,他引:0
空间机器人由于加工、装配误差以及在轨燃料消耗等因素使其名义公称参数与实际 动力学参数相比存在一定的误差。空间机器人路径规划和地面机器人不同,其广义雅克比 矩阵包含动力学参数,使计算的轨迹偏离实际要求的路径,引起末端位姿误差。本文根 据自由飘浮空间机器人的角动量守恒方程式,对一种两自由度空间机器人的基座以及机械臂 的各个关节分别单独做三次多项式轨迹激励,利用基于偏差模型的最小二乘法和遗传算 法对动力学参数进行辨识。仿真结果表明,遗传算法的计算稳定性和对动力学参数辩识精 度优于最小二乘法。〖JP〗 相似文献
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为了解决多目标干扰中多参数波形优化设计,在标准遗传算法的基础上,对交叉、变异概率做自适应处理,提出一种基于二进制编码的自适应遗传算法。改进后的自适应遗传算法不仅解决了多参数波形优化中需考虑参数过多、高维、无约束条件、无法用常规方法得到理想波形的问题,而且与标准遗传算法以及未做自适应处理的改进遗传算法相比,在算法的收敛性方面和全局搜索方面都有了提高。仿真实验证明该算法的有效性和正确性。 相似文献
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进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率。以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究。算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力。该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径。 相似文献
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针对火箭控制系统姿态网络设计,提出了一种采用遗传算法和模拟退火算法混合的算法进行姿态网络自动设计的方法。该算法实现了已知校正网络幅频特性曲线的幅频向量,通过系统辨识和寻优搜索,可以计算出该网络的传递函数。本文对该算法进行了试验验证,证明该方法可行并优于单纯的模拟退火算法和遗传算法。 相似文献
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针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。 相似文献