10.3969/j.issn.1006-9348.2011.01.021
固体推进剂力学性能预估研究
固体火箭发动机中,药柱的结构完整性直接关系到发动机的结构完整性和可靠性,而推进剂的力学性能对保持药柱结构完整性起着重要作用,也是决定推进剂寿命的重要指标.为了预估固体推进剂的力学性能,提高系统的可靠性,将遗传算法和神经网络相结合,建立了预估固体推进剂力学性能的遗传神经网络(GA-BP)模型.利用模型预测了某固体推进剂在不同温度、湿度和时间下的抗拉强度、延伸率、弹性模量变化情况,并与试验结果进行了比较.结果表明,模型预估精度高,泛化能力强,仿真计算与试验在结果上有很好的一致性.从而为固体火箭发动机的结构完整性研究提供可靠依据.
固体推进剂、性能预测、神经网络、遗传算法
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V512(航天用燃料(推进剂)及润滑剂)
2011-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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