基于機器學習建模的液體火箭發(fā)動機噴管內(nèi)型面優(yōu)化設(shè)計
所屬分類：解決方案
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4030 K
標簽： 內(nèi)型面 比沖 機器學習
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文檔介紹：噴管是液體火箭發(fā)動機產(chǎn)生推力的重要部件。噴管型面的結(jié)構(gòu)將直接影響燃燒所產(chǎn)生的燃氣在噴管中的流動情況，進而對發(fā)動機的性能產(chǎn)生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進行參數(shù)化，計算樣本集的流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優(yōu)化變量對噴管性能進行評估。研究表明，基于代理模型優(yōu)化得到的噴管內(nèi)型面結(jié)構(gòu)與特征線法計算結(jié)果基本一致，比沖計算結(jié)果相當，最大誤差為028%。通過代理模型和網(wǎng)格變形方法，可實現(xiàn)液體火箭發(fā)動機噴管內(nèi)型面優(yōu)化設(shè)計，提高優(yōu)化效率。
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