固体推进剂力学性能预估研究

摘要：

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.

关键词：固体推进剂、性能预测、神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：V512(航天用燃料（推进剂）及润滑剂)

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79