基于机器学习建模的液体火箭发动机喷管内型面优化设计
网络安全与数据治理
李晨沛，周晨初，高玉闪，胡海峰
（西安航天动力研究所，陕西西安710100）
摘要： 喷管是液体火箭发动机产生推力的重要部件。喷管型面的结构将直接影响燃烧所产生的燃气在喷管中的流动情况，进而对发动机的性能产生影响。采用B样条曲线对抛物面型线进行参数化，计算样本集的流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）流场，以比冲为优化变量对喷管性能进行评估。研究表明，基于代理模型优化得到的喷管内型面结构与特征线法计算结果基本一致，比冲计算结果相当，最大误差为0.28%。通过代理模型和网格变形方法，可实现液体火箭发动机喷管内型面优化设计，提高优化效率。
中图分类号：V434 2文献标识码：ADOI: 10.19358/j.issn.2097-1788.2024.02.007
引用格式：李晨沛，周晨初，高玉闪,等. 基于机器学习建模的液体火箭发动机喷管内型面优化设计［J］.网络安全与数据治理，2024，43（2）：42-48.
引用格式：李晨沛，周晨初，高玉闪,等. 基于机器学习建模的液体火箭发动机喷管内型面优化设计［J］.网络安全与数据治理，2024，43（2）：42-48.
Profile design and optimization of liquid rocket engine nozzle based on machine learning
Li Chenpei, Zhou Chenchu, Gao Yushan, Hu Haifeng
(Xi′an Aerospace Propulsion Institute, Xi′an 710100, China)
Abstract： The nozzle is an important part of the liquid rocket engine to provide the thrust. The structure of the nozzle profile could directly affect the flow of combustion gas in the nozzle, and then impact on the performance of the engine. In this paper, Bspline curve is used to construct the paraboloid profile of the nozzle. Based on the Computational Fluid Dynamics (CFD) flow field of sample set, the nozzle performance is evaluated with specific impulse as the optimal variable. The results show that the optimized nozzle profile obtained by the surrogate model is consistent with that by the characteristic line method, and the maximum error is 0.28%. In this work, the internal profile design and optimization is realized via the surrogate model and mesh auto deformation method, and the optimization efficiency is improved.
Key words : internal profile; specific impulse; machine learning; mesh auto deformation method
引言
喷管是液体火箭发动机产生推力的重要部件。推进剂燃烧所产生的高温高压燃气在喷管中迅速膨胀，经由喷管出口排出，产生发动机所需推力。喷管型面的结构将直接影响燃烧所产生的燃气在喷管中的流动情况，进而对发动机的性能产生影响［1-2］。根据液体火箭发动机喷管的结构特点，可将喷管分为收缩段和扩张段两个部分，气流在喷管扩张段处于超声速流动，所以一般情况下，扩张段对喷管的性能和尺寸影响最大，如果扩张段型面设计得不合理，喷管效率就会受到明显的影响。通常设计喷管型面是基于一维分析理论进行型面优化，并利用二维或三维CFD流场分析的方法来进行修正。马国宝等［3］利用一维等熵流的气动力公式、二次抛物线型面的几何关系等，优化得到了比冲最优的液体火箭发动机型面结构。方杰等［4］根据发动机计算公式，利用单级优化算法实现了某型发动机喷管的多学科设计优化。上述方法可有效实现发动机内型面设计，但一维方法不能实现对喷管性能的准确评估。
作者信息：
李晨沛，周晨初，高玉闪，胡海峰
（西安航天动力研究所，陕西西安710100）
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