RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

复合固体推进剂等效力学性能VCFEM细观预示方法

根据固体推进剂的细观结构特征,采用等圆最优装载方式生成代表性体积单元(Representative Volume Element,RVE)模型,并结合Voronoi单元有限元方法(Voronoi Cell Finite Element Method,VCFEM)和均匀化方法,发展了一种可预示固体推进剂等效力学性能的数值分析方法,从而得到体分比和组分材料对等效模量和等效泊松比的影响规律。为证明该方法的有效性,设计一个对称数值模型,通过对该方法和传统有限元方法的节点位移结果的比较,发现两者之间的相对误差小于5%,且VCFEM用少量单元就完成了分析,提高了计算效率。通过对不同细观结构下推进剂RVE模型的计算,发现随着夹杂体分比的增大,夹杂的颗粒增强效应越明显,基体材料的变化比夹杂材料对等效力学性能有着更加显著的影响。     

材料性能对固体发动机结构完整性的影响

基于描述粘弹性材料特性的Burgers模型的本构关系以及基于该本构关系下的有限元方法 ,根据温度载荷和内压载荷的特点 ,分别建立了分析某固体发动机材料性能参数对结构完整性影响的有限元模型。应用MSC/NAS TRAN结构分析软件 ,详细分析了在温度和内压载荷作用下固体发动机材料性能参数对结构完整性的影响。在温度载荷的作用下 ,主要影响结构完整性的是推进剂的泊松比与热膨胀系数 ;在内压载荷作用下 ,主要影响结构完整性的是包覆层和推进剂的泊松比以及推进剂的初始模量。所得的结论可为固体发动机的生产设计提供参考     

卧式混合机搅拌药浆温度的测量

文中解决了100升卧式混合机搅拌固体推进剂药浆的温度远距离自动测量的技术关键——测温点的选择和测温头外形、尺寸及安装结构的确定,从而实现了药浆搅拌温度的自动测量。本文还对测温头插入误差作了计算。     

固体火箭推进技术的发展

本文介绍了固体火箭推进技术的发展趋势;对于战略导弹发动机,主要是提高发动机性能,使导弹小型化,能在汽车上、火车上或飞机上机动发射,对于防空导弹发动机,主要是发展推力可控技术和无烟推进剂,使导弹能对付高速、高机动的目标,并使发射场和导弹本身不被烟雾暴露;对于运载火箭助推器和小型运载火箭发动机,主要是降低成本和提高可靠性。固体火箭推进技术应用于国民经济建设,也是其发展的一个重要方面。     

固体弹道导弹机动性能评估

本文从某型固体弹道导弹机动性能方案论证的需求出发 ,采用系统分析法 ,建立了机动能力评估指标体系层次分析模型、指标量化和综合模型 ,并对机动性能论证中形成的四种待选方案进行了评估和比较 ,得出了较为理想的结果 ,为机动方案决策提供了定量分析依据。