The invention relates to a storage life prediction method for solid rocket motor, which belongs to the field of intelligent automation technology. The method includes the following steps: S1: the deterministic finite element method, combined with the Monte Carlo sampling technique, to form the Monte Carlo random finite element method; S2: Based on the Monte Carlo random finite element method, the statistical analysis of the strain of the solid rocket motor during the ignition process is analyzed, and the difference of the stress intensity interference model is calculated. The structural reliability of the ignition instantaneous in the storage period; S3: the characteristics of the highly nonlinear mapping from the input to the output state space can be realized by using the neural network. Based on the artificial neural network algorithm of supervised learning in machine learning, the structural reliability of the engine column is predicted by the random finite element analysis. The storage life of the missile solid engine is predicted. The invention can effectively use the data driven way to solve the difficulties caused by the uncertain factors in the mechanism analysis and improve the precision of the life prediction of the solid rocket engine.
【技术实现步骤摘要】
一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法
本专利技术属于智能自动化
,涉及一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法。
技术介绍
固体火箭发动机是导弹和航天火箭的重要组件,它的研究工作和航天安全息息相关。固体火箭发动机在工作时,其中药柱的寿命与其结构可靠性和性能的可靠性密切相关,其中又以结构可靠性为主要因素。因此药柱的结构可靠性决定着固体火箭发动机的使用寿命,所以正确的预测固体火箭发动机的寿命,既决定着航天安全也能最大化固体火箭发动机服役寿命,从而在安全的情况下,减少不必要的浪费。目前常用确定性方法对药柱结构问题进行研究,但由于生产工艺、贮存环境、推进剂物理特性等不确定性因素影响,确定性方法在此具有一定的局限性。因此开发高效率、高精度的控制方法,势在必行。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法,以确定性有限元法为基础,结合MonteCarlo抽样技术(MonteCarlo抽样基本思想是:为了求解某个问题,建立一个恰当的概率模型或随机过程,使得其参量等于所求问题的解,然后对模型或过程进行反复多次的随机抽样试验,并对结果进行统计分析,最后计算所求参量,得到问题的近似解),利用应力-强度干涉模型计算不同贮存期内的药柱点火瞬间的可靠度,再结合机器学习算法,提高固体火箭发动机寿命预测的精度。为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法,包括以下步骤:S1:确定性有限元法为基础,结合MonteCarlo抽样技术,形成MonteCarlo随机有限元法;S2:基于MonteCarlo随机有限元法对固体火箭 ...
【技术保护点】
一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1:确定性有限元法为基础,结合Monte Carlo抽样技术,形成Monte Carlo随机有限元法;S2:基于Monte Carlo随机有限元法对固体火箭发动机在点火过程中的应变进行统计分析,利用应力‑强度干涉模型计算不同贮存期内的药柱点火瞬间的结构可靠度;S3:利用神经网络能实现从输入到输出状态空间的高度非线性映射的特点,基于机器学习中监督学习人工神经网络算法对随机有限元分析所得到的发动机药柱的结构可靠度进行预测,以结构可靠度随时间的变化规律为依据,预测导弹固体发动机贮存寿命。
【技术特征摘要】
1.一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1:确定性有限元法为基础,结合MonteCarlo抽样技术,形成MonteCarlo随机有限元法;S2:基于MonteCarlo随机有限元法对固体火箭发动机在点火过程中的应变进行统计分析,利用应力-强度干涉模型计算不同贮存期内的药柱点火瞬间的结构可靠度;S3:利用神经网络能实现从输入到输出状态空间的高度非线性映射的特点,基于机器学习中监督学习人工神经网络算法对随机有限元分析所得到的发动机药柱的结构可靠度进行预测,以结构可靠度随时间的变化规律为依据,预测导弹固体发动机贮存寿命。2.根据权利要求1所述的一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法,其特征在于:在S2中,所述基于MonteCarlo随机有限元法对固体火箭发动机在点火过程中的应变进行统计分析具体为:S201:随机变量的确定和抽样:确定随机变量概率分布,并根据该概率分布进行抽样;S202:结构响应分析:采用三维粘弹有限元法,分别对S101中的抽样进行分析和求解,得到药柱结构的响应量,包括位移、应力和应变;S203:响应量统计分析:把...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵玺,王坤,林景栋,陈敏,林正,
申请(专利权)人:重庆大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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