固体火箭发动机三维装药的逆向设计与形状优化

固体火箭发动机装药逆向设计是指寻求最优的装药形状以匹配给定的内弹道性能曲线,可用于指导新型装药的设计。装药逆向设计正从尺寸优化阶段迈向形状优化与拓扑优化阶段。形状优化问题往往自由度大且高度非线性,这就对燃面退移的计算效率提出了极高的要求,而现有的椭圆算法难以满足需要。为此有必要开发燃面退移的高效椭圆算法,并将其应用于三维装药的逆向设计。首先,将程函方程线性化,推导出亥姆霍兹方程和泊松方程,形成了一系列求解燃面退移的快速热传导(Fast Heat Conduction,FHC)方法。其中f-FHC方法采用空腔体积分数分布来描述不规则装药,使用LDL分解法求解线性方程组,实现了“一次分解,处处回代”,显著提高了计算效率。然后,系统地分析了三维装药逆向设计的关键问题,包括目标函数的选取、待优化自变量的取值范围、孤立孔洞识别、浇铸工艺性要求等。运用进化神经网络方法开发了装药逆向智能设计(Grain Reverse and Intelligent Design,GRID)系统。计算结果表明,fFHC方法可以将三维装药燃面退移的计算时间缩短至1 s以内。以双推力装药的燃面变化规律或内弹道性能曲线为目标,GRID系统成功设计出含有复杂三维内孔的新型装药。所得装药符合浇铸工艺条件,芯模可采用3D打印工艺制造。所提出的算法和开发的软件系统可以为新型装药的设计提供支撑。