基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。      

基于数据挖掘技术的液体火箭发动机试验数据分析和处理

分析了数据挖掘技术的研究概况,研究了偏差检测、人工神经网络等数据挖掘方法,实现了挖掘方法在液体火箭发动机试验数据分析处理中的应用。最后,用某发动机试验数据进行了验证。     

燃气发生器身部多学科设计优化

为了探索液体火箭发动机多学科设计优化的一般方法,以液体火箭发动机燃气发生器身部为研究对象,在对其进行面向设计的多学科分析的基础上,建立了燃气发生器身部的多学科优化模型,涉及流动、传热、结构强度3个相互耦合的学科.引入了一种新的多目标方法——物理规划方法处理其中的多目标优化问题,通过类别函数将设计者的偏好转化为优化目标,避免了对各个不同大小和量纲的分目标之间重要性的比较和权衡.优化结果显示,利用多学科设计优化减轻了燃气发生器的质量,改善了原有设计,能够提高发动机的设计水平.      

火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

内部干扰因素对液体火箭发动机性能影响的仿真

以某泵压式液体火箭发动机为研究对象,以内部干扰因素的实际变化范围为基础,引用随机数的产生方法和概率密度函数估计的方法,以及Ｐｅａｒｓｏｎ、ｘ＾２检验法,在每个内部因素服从正态分布,韦布尔分布、均匀分布的不同情况下,利用液体火箭发动机静特怀非线性数学模型进行了内部干扰因素对流体火箭发动机性能影响的随机仿真,计算得出了发动机性能统计分布规律。     

液体火箭发动机后效冲量的测量方法

本文叙述在地面条件下试验液体火箭发动机时,通过测量发动机后效段推力与测量发动机燃烧室压力两种方法来求得模拟高空后效冲量,并对这两种方法作简单评论。     

影响三瓣式高速浮环密封性能的敏感参数

针对应用在液体火箭发动机上的三瓣式高速浮环密封（TFRS）,揭示密封在复杂多变工况下的泄漏特性和磨损特性,得到影响密封特性的敏感参数,促进高速密封技术的发展。针对压力、转速和密封周向弹簧比压等关键敏感参数,数值模拟了密封的泄漏率变化规律,试验测量了密封环的泄漏率和磨损率。研究结果表明:泄漏率和磨损率都随压力增大而增大;转速对三瓣式高速浮环密封磨损率敏感,对密封泄漏率不敏感,随着转速的增加,磨损率增大较快,泄漏率减小较慢;随着密封周向弹簧比压的增大,前期密封周向弹簧比压对泄漏率敏感,此时泄漏率变化幅度较大,磨损率变化幅度较小,后期密封周向弹簧比压对磨损率敏感,此时磨损率变化幅度较大,泄漏率变化幅度较小,密封周向弹簧比压在适当范围内时,泄漏率和磨损率都较小。研究结果为液体火箭发动机三瓣式高速浮环密封的设计、实际应用和深入研究提供了基础。      

干扰因素对补燃式液体火箭发动机性能的影响

给出了描述补燃循环液体火箭发动机静态特性的非线性数学模型,用拟牛顿法求解各性能参数,分析了干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,所得结论可用于发动机试验结果分析、发动机可靠性分析、发动机故障分析,也可用于揭示发动机参数随各种干扰因素的变化规律.      

俄改进RD-180发动机

正为供新型联盟6火箭使用,俄动力机械科研生产联合公司专家已开始对RD-180液体火箭发动机进行适应性改进。RD-180发动机将用在最终可能将取代联盟2中型火箭的联盟6型火箭的第一级上,而且还将用在超重型火箭的芯级上。供"联盟6"使用的发动机将加强防火保护,采用新型过滤器、涂层、现代材料和新     

干扰因素对液体火箭发动机性能的影响

给出并改进了描述液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型；用修正的Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法求解各性能参数，分析了每个干扰因素分别对液体火箭发动机参数的影响，用非线性模型和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响；所得结论可用于发动机试验结果分析、发动机可靠性分析、发动机故障分析，也可用于揭示发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

进化策略在火箭发动机静态特性研究中的应用

建立了全流量补燃循环发动机的静态特性的数学模型.描述静态特性的数学模型是由一组非线性方程组成的.采用基于进化策略的进化算法求解全流量补燃循环发动机的静态特性方程,将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题,建立了进化策略计算模型.讨论了进化策略算法在进化计算过程中使用的变异算子、重组算子和选择算子的设计,以及对约束条件的处理方法.数值计算的结果表明,利用基于进化策略的算法可以在较大范围内进行全流量循环液体火箭发动机的静态特性研究.     

一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

液体火箭发动机系统设计仿真与优化

建立了某液体火箭发动机系统设计的仿真模型与相应的多目标优化模型,编制了系统仿真程序,并在iSIGHT的软件平台上针对不同的优化目标对发动机的设计参数进行优化.采用了组合优化策略,结合多岛遗传算法和序列二次规划算法分别进行全局寻优和局部寻优,求得全局最优点.建立了单燃气发生器循环系统的质量模型,在优化过程中考虑了发动机主要部件结构质量对系统性能的影响。以燃烧室压强、混合比和喷管出口反压为设计变量,优化目标包括发动机比冲、有效载荷、结构质量、密度比冲、关机时飞行速度、推进剂综合密度.并根据结果分析了燃烧室压强和混合比对发动机性能的影响.     

液体火箭发动机故障诊断器设计及其HIL验证

为了实现某型液体火箭发动机机载实时故障诊断,采用FPGA与DSP相结合的方式作为硬件架构设计了故障诊断器,其中FPGA控制高精度A/D转换器进行传感器数据采集,DSP运行故障诊断算法并将结果输出,对故障诊断器的硬件和软件分别进行了设计。提出了一种递归结构识别（RESID）算法用于液体火箭发动机故障诊断,该算法可在6 ms内诊断出流量衰减故障。搭建基于故障诊断器和工控机的硬件在环（HIL）试验平台,采用自动代码生成技术与手写代码结合的方式对RESID算法进行了试验验证,通过上位机界面进行观察。结果表明:RESID算法能准确地诊断出发动机常见的故障并在故障诊断器上实现,算法运行时间为3.9 ms,故障诊断器可以实现实时数据监测和故障诊断,相对于传统平台更加小型化和经济化,既可以作为机载装置使用,也可作为通用平台来开发新算法。      

凝胶推进剂粘度计现场校准装置研究

通过对液体火箭发动机凝胶推进剂粘度计开展现场校准装置的研究,论述了基于振动法的凝胶模拟液加载装置的结构设计和安装方式,重点阐述了液体火箭发动机凝胶推进剂在线粘度计现场校准的工艺流程,通过测试试验获得了凝胶推进剂的压力/温度——粘度的流变数据及规律,并确定了现场校准测量装置的测量不确定度。     

液体火箭发动机系统面向对象分析方法

对液体火箭发动机系统面向对象分析方法进行了探讨,提出了功能型部件、检验型部件和系统调节器三类广义部位的概念,并给出了它们的结构。描述了实际系统分割和顺序化计算过程,给出了顺序化计算方法明确的数学表示。将面向对象分析方法应用于发动机构型研究,建立了发动机功率平衡计算方法和静态特性分析方法。基于这些方法的应用程序通用性好,计算速度快、精度高。