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Modular Design and Optimization Framework for Pressure-Fed Rocket Upper Stages
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DOI：10.2514/1.a36622.png)
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摘要
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本文提出了一种用于液体推进剂上面级压力输送发动机设计和优化的模块化框架。与常规方法不同，实现了一种用于内流道轮廓优化的创新子算法。该工具旨在通过确定满足特定几何约束的最佳储箱配置（形状、布局和数量）来最小化惰性级质量。该框架结合了主推进系统和级间子系统的分析模型与经验质量估算关系，以提高质量预测的准确性。基于遗传算法的多目标优化策略通过调整燃烧室压力、混合比和膨胀比来最小化干重和推进剂质量，同时满足任务要求（如目标ΔV）。对所得帕累托前沿的分析突显了推进剂质量、结构质量和发动机性能之间的明确权衡，以及几何参数（如级径和长径比）对最优配置的影响。与10个发动机和6个上面级数据集的比较结果表明，与参考数据相比，干重的最大偏差为2.7%，总重的最大偏差为3.6%，表明该工具能够以非常高的精度再现实际配置。
Keyword:
Rocket Engine Design
Launch Vehicle Design
Multi-Objective Optimization
Genetic Algorithm
Liquid Rocket
Pressure-Fed Engine
Launch Vehicle Upper Stage Design
Stage Layout Optimization
期刊
J
IF:
1.9
论文数:
117
被引数:
6.7K
机构
引用论文
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