【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于旋转爆轰发动机推力优化，具体为一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力优化方法。
技术介绍
1、旋转爆轰发动机是一种基于爆轰燃烧的新概念发动机。爆轰是一种由激波诱导的在高温高压下进行的燃烧，其依靠激波的冲击压缩来传递能量。现有的航空航天发动机均是基于爆燃的燃烧模式，在爆燃过程中，燃烧波以亚声速传播，燃烧产物的压力略降低，体积膨胀幅度大，近似等压燃烧，想要大幅提高其推进性能变得十分困难。与爆燃燃烧相比，爆轰燃烧具有自增圧、熵增小、热释放速率快以及热效率高等优点，成为新型推进技术研发的重要方向。爆轰过程可近似为等容燃烧过程，相较于其它传统发动机的燃烧方式，其具有更高的能量利用率和更大的推力输出。相较于脉冲爆轰发动机，其仅需通过单次点火即可实现连续爆轰。旋转爆轰发动机的结构简单、热效率高、工作范围广，在兵器以及航空航天等领域具有广阔的应用前景。旋转爆轰发动机通常采用环形燃烧室，燃料和氧化剂单独喷注，燃烧室内存在一个或多个爆轰波沿周向持续传播，高温高压爆轰产物迅速膨胀并从尾部高速排出，从而产生推力。对于新型旋转爆轰发动机的研究中，推力是衡量该发动机性能指标的重要参数，如何提高发动机推力是当前亟需解决的关键问题。
2、现有技术一方面主要是在传统发动机上进行基于不同目标的性能优化研究，由于传统发动机爆燃的燃烧模式，导致很难大幅提高推进性能，在技术上不能满足新型发动机的发展需求。另一方面对于一个设计完成的发动机来说，氧含量的多少和液滴半径的大小同样会影响发动机的推进性能，因此如何在固定的发动机模型上提高
技术实现思路
1、专利技术目的：为解决如何提高旋转爆轰发动机的推力问题，为解决如何在固定的发动机模型上提高发动机推进问题，以及为解决如何获得适用于旋转爆轰发动机模型的参数问题，本专利技术针对旋转爆轰发动机出口处推力最大作为最优解为目标，提出了一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，以等容燃烧作为发动机的燃烧过程，采用柱坐标系及ce/se方法计算不同氧的质量百分数和液滴半径的推力，在二维优化空间中，采用样本数据对dbn算法进行训练，采用asa算法对dbn参数进行优化，获得最优参数来提高dbn算法对旋转爆轰发动机推力计算精度，然后采用abc算法对二维变量进行优化，最终在已经成型的发动机上更加精确、高效的控制工况，提高旋转爆轰发动机的推进性能。
2、技术方案：一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，包括以下步骤：
3、采用旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径作为优化变量，以寻找旋转爆轰发动机出口处推力达到最大值时对应的旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径；
4、采用ce/se算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力，以此构建训练数据集和测试数据集；
5、采用训练数据集对dbn算法进行训练，采用测试数据集对训练好的dbn算法进行预测验证，采用asa优化dbn算法参数，得到适合旋转爆轰发动机推力预测的dbn参数，最终获得优化后的dbn模型；
6、采用人工蜂群算法对优化变量进行寻优，得到满足优化目标的优化变量；其中，在人工蜂群算法中，采用优化后的dbn算法计算每个蜜蜂所具有的旋转爆轰发动机出口处推力；
7、将满足优化目标的优化变量应用在成型的旋转爆轰发动机工况控制上，实现旋转爆轰发动机推力提升。
8、进一步的，所述采用ce/se算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力，以此构建得到训练数据集和测试数据集，具体包括：
9、s210_1：采用试验设计方法建立包含两个变量的样本集合，样本集合中第σ个样本点表示为r＝[rσ,dσ]，rσ为第σ个样本点中的氧的质量百分数，dσ为第σ个样本点中的液滴半径；
10、s210_2：采用cfd方法，计算得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，第σ个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，记为fσ；
11、s210_3：将旋转爆轰发动机出口处推力添加至对应的样本点中，将样本集合整理成新的集合rr，集合rr中第σ个样本点表示为[rσ,dσ,fσ]；
12、s210_4：将集合rr进行划分，构建得到训练数据集和测试数据集。
13、进一步的，所述试验设计方法采用最优拉丁超立方算法。
14、进一步的，所述采用cfd方法，计算得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，具体包括：
15、s210_2_1：根据燃烧室内径、外径以及轴向长度对旋转爆轰发动机进行建模并划分网格；
16、s210_2_2：建立旋转爆轰发动机的燃烧室流场在柱坐标系下的控制方程，表示为：
17、
18、式(2)中，u为守恒变量矢量，f、g和h为对流通量矢量，sr为源项矢量；
19、
20、式(3)中，ζ1、ζ2、ρ1、ρ2、yk、e1、e2、p分别表示气相体积分数、液相体积分数、气相密度、液相密度、质量分数、气相总能、液相总能和压力，当k＝1，2，3，4时分别为气相中氧气、汽油蒸气、二氧化碳及水蒸气的质量分数；rr、θ、z分别表示燃烧室的径向、周向和轴向三个方向，u1r、u1θ、u1z分别表示气体相在径向、周向和轴向三个方向的速度变量，u2r、u2θ、u2z分别表示液滴相在径向、周向和轴向三个方向的速度变量；
21、
22、式(4)中，fr、fθ、fz分别为气相与液滴群间径向、周向以及轴向的作用力；
23、mt、qcomb、qconv分别表示液滴转化为气相的质量贡献率、各组分质量变化率、化学反应释放的热量和气相与液滴群间的对流传热；
24、s210_2_3：采用ce/se算法计算柱坐标系下的控制方程，得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力。
25、进一步的，所述采用ce/se算法计算柱坐标系下的控制方程，得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，具体包括：
26、s210_2_3a：判断奇偶项，若为奇数项，则调用cfl条件计算每一步的迭代时间δt，若为偶数项则跳过cfl计算；
27、s210_2_3b：先计算雅可比矩阵系数，再计算守恒项uij，源项则通过runge-kutta法来计算，继而计算出ux，uy，ux，uy分别表示守恒项在x、y方向的偏导数；
28、s210_2_3c：通过赋予边界条件，对s210_2_1划分得到的所有网格进行迭代求解，最终得到所有网格处的压力、温度、速度、密度；
29、s21本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用CE/SE算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力，以此构建得到训练数据集和测试数据集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述试验设计方法采用最优拉丁超立方算法。
4.根据权利要求2所述的一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用CFD方法，计算得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用CE/SE算法计算柱坐标系下的控制方程，得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于ASA-DBN-AB
7.根据权利要求1所述的一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用人工蜂群算法对优化变量进行寻优，得到满足优化目标的优化变量，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用ce/se算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力，以此构建得到训练数据集和测试数据集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述试验设计方法采用最优拉丁超立方算法。
4.根据权利要求2所述的一种基于asa-dbn-abc算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法，其特征在于：所述采用cfd方法，计算得到每个样本点对应的旋转爆轰发动机出口处推力，具体包括：
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