[发明专利]一种具有增量式学习能力的固体火箭发动机比冲性能预测方法在审
| 申请号： | 202010015966.8 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN113094804A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 星河动力（北京）空间科技有限公司;北京星河动力装备科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种具有增量式学习能力的固体火箭发动机比冲性能预测方法，本发明涉及一种根据固体火箭发动机初始设计的特征参数可快速预示其比冲性能的方法。首先选取地面试车成功的固体火箭发动机作为典型样本，提取固体火箭发动机设计的特征参数及比冲性能数据，将上述数据输入Fuzzy ART‑BP神经网络进行训练学习，达到预定误差后，训练学习完毕，特征参数包括：推进剂密度、工作时间、平均工作压强、平均燃速、喷管喉径、平均扩张比、扩张半角。将新设计固体火箭发动机的特征参数输入Fuzzy ART‑BP神经网络，可快速地计算出其比冲性能。本发明可省去复杂的固体火箭发动机装药设计、内弹道计算等，快速简洁的计算出固体火箭发动机的比冲性能，显著提升系统工程师快速迭代固体火箭总体方案的能力，可用于固体火箭发动机比冲性能快速预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 增量 学习 能力 固体 火箭发动机 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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