Введение к работе
Актуальность проблемы. Одной да самых теплонапряженных конструкций камер
сгорания энергетических установок является камера жидкостного ракетного двигателя
(ЖРД). Можно отметить следующие особенности и специфические условия теплообмена в
камере ЖРД, затрудняющие использование традиционных теплотехнических методов, а
именно: большие скорости движения газового потока (скорость продуктов сгорания на срезе
сопла для кислородно-водородного ЖРД достигает —4600 м/с); наличие резкого градиента
температуры и, следовательно, тсплофизических свойств поперек пограничного слоя (от
-1000 К на стенке до ~3600 К в ядре потока); форма профилированного сопла значительно
отличается от канонической цилиндрической трубы, для которой, как правило, получают те-
плообменные соотношения; наличие химически реагирующих продуктов сгорания в огневом
пространстве камеры, т.е. реакций диссоциации и рекомбинации, сопровождающихся по
глощением или выделением тепла, которые необходимо учитывать. Актуальность проведен-
ных исследований может быть подтверждена следующими фактами. Во-первых, сложность
Ьабочих процессов в ЖРД делает невозможным во многих случаях получение достоверных
математических моделей в рамках классического математического аппарата. Математиче
ское моделирование представлено в основном в виде поверочных инженерных методик рас
чета, основанных на большом количестве допущений и упрощений, эмпирических зависимо
стей, которые в ряде случаев не позволяют выявить на этапе проектирования параметриче
ских и функциональных проблем сложной технической системы. Это и процессы гидроди
намики и теплообмена в каналах, трубопроводах, газоводе, охлаждающем тракте и т.д., про
цессы горения и кинетики химических реакций, сложного теплообмена диссоциированных
продуктов сгорания со стенкой камеры сгорания, динамические процессы, в том числе на
самых ответственных режимах запуска, останова, форсирования и дросселирования, быстро
меняющиеся процессы, т.е. вибрашгонно-пульсационные характеристики функционирования
и многое другое. Во-вторых, накопленный богатейший опыт по проектированию множества
ЖРД российскими двигателестроительными компаниями (например, в Воронежском КБ хи-
мавтоматики разработано более 60 ЖРД, 30 из которых доведены до серийного производст
ва) используется на этих предприятиях незначительно. В то же время эти экспериментальные
знания активно используется нашими зарубежными партнерами. Например, при разработке
кислородно-водородного ЖРД «Вулкан» для ракеты-носителя (РН) Европейского космиче
ского агентства (ЕСА) «Ариан 5» активно использовалась имитационная математическая мо
дель кислородно-водородного ЖРД РН «Энергия», разработанная совместно со специали
стами КБХА на основе богатейшей экспериментальной информации по отработке данного
двигателя, что позволило свести к минимуму количество доводочных огневых испытаний
двигателя «Вулкан» (для воронежского ЖРД потребовались в свое время сотни таких испы
таний и сожженных опытных экземпляров двигателей). В настоящее время до 80 % всех за
трат на разработку ЖРД приходится на экспериментальные исследования, проводимые на
сех этапах проектирования. Стоимость создания новых ЖРД составляет сотни миллионов
олларов, а одно испытание на огневом стенде в условиях России обходится в несколько
миллионов рублей. Сегодня, как и несколько десятков лет назад, при разработке ЖРД могут
потребоваться десятки и сотни огневых испытаний и опытных образцов двигателей. Если
учесть множество автономных экспериментальных работ, осуществляемых при проектиро
вании и доводке узлов и агрегатов ЖРД, а также то, что экспериментальные результаты, как
правило, являются единственным источником объективной информации для'анализа рабочих
процессов и принятия проектных решений, то возможность снижения количества экспери
ментальных доводочных работ в первую очередь зависит и в основном сдерживается из-за
отсутствия достоверных параметрических и функциональных математических моделей ра
бочих процессов й ЖРД. >'" .. .:, .vi.v
Диссертационная работа выполнялась в соответствий с НИР кафедры ракетных двигателей ВГТУ «Моделирование и оптимизация рабочих процессов ЖРД на базе искусственных нейронных сетей и структурно-параметрических методов нелинейного программирова-
щи» по НТП Минобразования «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники на 2003-2004 годы» (ГР № 01200306963).
Основной целью диссертационной работы является создание нейросетевой системы моделирования теплового состояния камеры ЖРД.
Исходя из поставленной цели работы, и на основе анализа состояния вопроса были определены следующие задачи аналитического и расчетно-теоретического исследования математического моделирования теплового состояния камеры ЖРД с использованием нейросе-тевых вычислительных структур.
-
Формирование методологии нейросетевого моделирования гидродинамических, термодинамических и тешгаобменных процессов в камере ЖРД.
-
Математическое моделирование гидродинамических, термодинамических и тепло-обменных процессов в камере ЖРД с использованием нейросетевой вычислительной архитектуры.
-
Разработка программно-алгоритмических средств обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Создание методики построения адекватных нейросетевых моделей опти-И мальной структуры с использовшшем регуляризации обучения. Разработка и тестирование алгоритмов построения нейросетевых факторных моделей с использованием комбинации расчетных и экспериментальных результатов. Построение нейросетевых баз данных на основе аппроксимации расчетной и эмпирической информации, используемых при проведении расчетов параметров тепловых потоков в камере ЖРД и наружного охлаждения.
-
Разработка численного метода взвешенных невязок (МВН) на базе нейросетевых пробных функций для использования в математических моделях микроуровня. Анализ применимости современных методов нелинейного программирования для использования в ней-росетевом МВН.
-
Формирование методологии создания нейросетевых функциональных моделей агрегатов ЖРД для генерации исходных данных моделирования теплофизических процессов на переходных режимах работы.
-
Создание имитационных математических моделей функционирования кислородно-водородного и кислородно-керосинового ЖРД и программная реализация этих моделей.
Методы исследований основаны на теории математического моделирования, теории искусственных нейронных сетей, теории рабочих процессов в ЖРД (гидродинамики, термодинамики, теплообмена, прочности).
Научная новизна работы.
-
Сформированы методологические положения использования нейросетевых вычислительных структур для расчета теплового состояния камеры ЖРД.
-
Разработана методика численного моделирования и комплексного анализа теплового состояния камеры ЖРД с использованием нейросетевой вычислительной архитектуры.
-
Разработан комплекс нейросетевых математических моделей гидравлической неравномерности в коллекторных системах охлаждения и смесеобразования ЖРД. А
-
Предложен метод проектирования нейросетевых «портретов» функционированияЧ агрегатов ЖРД по данным огневых испытаний. Построена нейросетевая имитационная модель кислородно-водородного ЖРД и кислородно-керосинового ЖРД на запуске.
-
Разработан численный метод взвешенных невязок на базе нейросетевых пробных функций для математических моделей теплофизических процессов на микроуровне.
-
Разработана процедура регуляризации обучения ИНС с использованием энергетического фактора.
-
Сформирована нейросетевая база данных для оптимизации структуры ИНС, используемых для описания теплофизических процессов.
Достоверность результатов подтверждается обобщением экспериментальных данных по автономной и огневой отработке ЖРД. Нейросетевые методы расчета применяются для решения задач тепломассообмена с использованием фундаментальных законов явлений ; переноса. Адекватность математических моделей оценивалась сопоставлением с эксперимсн-.
том по общепринятым методикам идентификации расчетных результатов. Практическая ценность работы.
1. Разработана технология комплексного анализа параметров теплового и теплона-
пряженного состояния стенок камеры ЖРД с использованием нейросетевых поверхностей
отклика, которая позволяет оптимизировать конструктивные параметры тракта охлаждения и
гидравлические характеристики форсунок и была использована для оптимизации ширины
каналов тракта охлаждения кислородно-водородного ЖРД с целью минимизации гидравли
ческих потерь в тракте охлаждения при сохранении надежного охлаждения стенок камеры.
2. Разработанные нейросетевые функциональные модели используются для автомати
зированного анализа результатов огневых испытаний ЖРД РД 0124. Нейросетевая модель
гидравлической неравномерности позволила снизить неравномерность распределения ком
понентов по форсункам смесительной головки газогенератора ЖРД РД-0124.
3. Разработанные нейросетевые базы данных кислородно-водородного и кислородно-
керосинового ЖРД предназначены для использования в системах автоматизированного про-
сктирования, диагностирования и аварийной защиты, комплексного анализа и оптимизации рабочих процессов в ЖРД.
4. Разработаны программные продукты "Нейросетевая модель бустерного насосного
агрегата ЖРД" и "Нелинейная оптимизация нейросетевых моделей", зарегистрированные в
Государственном фонде алгоритмов и программ. Программа "Нейросетевая модель бустер
ного насосного агрегата ЖРД" предназначена для имитационного моделирования функцио
нирования бустерного насосного агрегата горючего кислородно-водородного ЖРД на основе
искусственных нейронных сетей. Нейросети, в которых заложена информация о допустимых
сочетаниях входных параметров для бустерного насоса и нелинейных функциональных зави
симостях от них выходных характеристик агрегата, обучены по данным семи балансовых
испытаний двигателя РД-0120. Результаты моделирования проверены на трех контрольных
испытаниях того же двигателя разной продолжительностью: продемонстрирована высокая
точность моделирования. Программа "Нелинейная оптимизация нейросетевых моделей"
предназначена для оптимизации математических моделей на основе искусственных нейрон
ных сетей и настройки параметров нейросетевых пробных решений в методе взвешенных
невязок. В качестве методов оптимизации используются метод Нелдсра-Мида с использова
нием различных начальных приближений, полученных по ЭЛЬ-ПИ-ТАУ алгоритму, и метод
непрямой статистической оптимизации на основе самоорганизации, который обеспечивает
высокую вероятность поиска глобального экстремума модели.
Автор защищает:
- методику разработки нейросетевых расчетных алгоритмов на основе моделей разно
го иерархического уровня для исследования теплофизических процессов в условиях камеры
ЖРД;
- методику нейросетевого моделирования распределения расходонапряженности и со-
«
тношения компонентов в камере сгорания, распределения термодинамических параметров родуктов сгорания, параметров теплового состояния конструкции камеры ЖРД;
- нейросетевые методы решения интегрального уравнения энергии для пограничного
слоя при течении продуктов сгорания в камере ЖРД;
- методику разработки нейросетевых «портретов» функционирования агрегатов ЖРД
на основе статистики огневых испытаний с использованием конечных автоматов на основе
многозначных переменных состояния с нейросетевой внутренней структурой для повышения
точности аппроксимации;
- метод взвешенных невязок на базе нейросетевых пробных функций, предназначен
ный для решения дифференциальных уравнений в частных производных математической
физики, используемых в теплофизике. Сущность метода заключается в подборе параметров
глобального нейросетевого пробного решения для минимизации суммарной невязки решае
мых уравнений в произвольно расположенных расчетных точках. Методику нелинейной оп
тимизации нейросетевых пробных решений и программную реализацию данной методики;
нейросетевую базу данных для оптимизации структуры персептронов, предназначенную для выбора оптимального количества нейронов в скрытом слое нейронной сети прямого распространения, который осуществляется предварительно на основе анализа обучающего множества данных;
методику регуляризации обучения с использованием энергетического фактора, заключающуюся во введении дополнительной целевой функции обучения, представляющей собой «энергию» искривления нейросетевой поверхности отклика. Показано, что по аналогии со сплайн-аппроксимацией, адекватность нейросетевой факторной модели повышается в случае минимального значения кривизны нейросетевой поверхности отклика.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались более чем на 20 международных, всесоюзных, российских, межрегиональных, городских и вузовских конференциях и совещаниях, в том числе на: Минских Международных форумах (Минск, 1996, 2000), 3 Российской национальной конференции по теплообмену (Москва, 2002), Международной научно-технической конференции СИНТ (Воронеж, 2001, 2003, 2005), Международном научном семинаре «Технологические проблемы прочности!! (Подольск, 2003), Российской научно-технической конференции «Авиакосмические технологии АКТ» (Воронеж, 2003-2005), XXIII Российской школе по проблемам науки и технологий (Екатиренбург, 2003), XIV школе-семинаре под руководством академика РАН А.И. Леонтьева (Рыбинск, 2003), Международной конференции «Системные проблемы качества, математического моделироваїшя» (Москва-Сочи, 2003), Российской конференции «Проблемы и перспективы развития двигателестроения» (Самара, 2003), Международной школе-семинаре «Современные проблемы механики и прикладной математики» (Воронеж, 2004-2005), Всероссийской научно-практической конференции «Авиакосмические технологии и оборудование» (Казань, 2004), Всероссийской научно-технической конференции «Ракетно-космические двигательные установки» (Москва, Ml ГУ им. Баумана, 2005).
Реализация работы. Результаты диссертационной работы использованы:
в ОАО КБ химавтоматики при разработке методики расчета раздающих коллекторов и расходной неравномерности, методов расчета гидравлических характеристик сборных коллекторов ЖРД, при анализе результатов огневых испытаний ЖРД;
на ФГУП «Турбонасос» при разработке математических моделей ряда турбонасос-ных агрегатов ЖРД и насосных агрегатов для нефтегазовой промышленности;
в 2 научно-исследовательских работах, в которых соискатель являлся ответственным исполнителем.
Теоретические материалы по теме диссертационной работы включены в лекционные курсы, а разработанные пакеты программ используются для организации практических занятий и лабораторных работ по курсам «Теория, расчет и проектирование ЖРД», «САПР ЖРД», «Математическое моделирование». Соискатель награжден дипломом Минобразования России и дипломом Воронежского отделения РАЕН.
Публикации. По материалам диссертации автором опубликовано 50 печатных рабові
(из них 2 монографии и 22 статьи из Перечня ВАК). Ч
В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателю принадлежат: /1,2/- технология нейросетевого моделирования рабочих процессов в ЖРД, /3,5,15,47/- методы регуляризации обучения нейромоделей, /3-5/- методика оптимизации структуры неґгросетей, /23/-метод взвешенных невязок на базе нейросетевых пробных функций; /17, 20-22, 38-47/- методика разработки нейросетевых портретов функционирования, /20-22, 38,44/- методика использования нейросетевых конечных автоматов для автоматизированного анализа результатов огневых испытаний, /6,13,14,49/- методика нелинейной оптимизации нейросетевых математических моделей, /10-14,18-24,27-46/- математические модели тепломассопереноса, нейросетевые экспериментальные факторные модели.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, выводов, списка литературы, приложения, изложена на 266 страницах, включает 99 рисунков, 17 таблиц. Список использованной литературы содержит 127 наименований.
