基于神经网络的燃气导流器型面优化研究

2021-10-27陈麒齐王志浩贾启明

弹箭与制导学报 2021年4期

陈麒齐，姜毅，王志浩，贾启明

(北京理工大学宇航学院，北京 100081)

0 引言

导流器作为导弹垂直发射防护装置中的重要组成部分，其作用是将燃气排导到远离导弹的方向，防止燃气射流冲击发射装置。由于导流器在发射过程中受到燃气射流的直接冲击，表面温度较高，因而需要对导流器型面进行优化设计，达到保护发射装置安全及延长导流器使用寿命的目的。目前，国内外学者对燃气射流导流器设计和优化理论与技术进行了一系列的研究。盛文成[1]通过数值模拟计算研究了不同形式的导流器对燃气流运动规律的影响。刘念昆[2]分析得出了导流锥折转半径、导流锥宽度、冲击角度和冲击高度可影响燃气流热冲击效果的结论，优化了车载发射导流装置的结构。李荣[3]采用神经网络优选方法对火炮关键参数通过区间优化得到的多个方案进行了寻优。

以车载单面导流器为研究对象，针对导流器高度、导流器折转半径、导流器背板与发射架距离3个结构参数改变引起的热环境表面温度变化进行数值研究，使用BP神经网络方法、RBF径向基神经网络方法建立了导流器型面与表面温度之间关系的代理模型并进行对比，用粒子群优化算法对RBF神经网络代理模型进行寻优，最终对优化结果用数值计算方法进行了验证。