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Multi-Objective Reverse Design and Pattern Analysis of Solid Propellant Grains
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AI
DOI：10.2514/1.j063984.png)
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摘要
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固体推进剂药柱逆向设计旨在通过形状优化方法发现最优药柱几何形状，以匹配所需的固体发动机性能曲线。为同时最大化性能匹配度和推进剂装填分数，本研究开发了一种多目标进化神经网络用于药柱逆向设计，其中燃烧表面退移计算通过快速扫描方法高效实现。随后，通过图像奇异值分解和自组织映射分别实现药柱形状特征提取和模式分析。最后，双推力发动机和火星上升飞行器的算例表明，该方法能有效平衡性能匹配度和推进剂装填分数。此外，无需任何训练数据集，即可生成数十种药柱形状模式，突显其多样性，并为固体火箭发动机设计师提供新思路。我们的方法可为固体火箭发动机设计领域的研究提供新途径。
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