摘要
本发明提供了液体火箭发动机的涡轮性能可靠性仿真方法和系统,包括:通过贝塞尔曲线法对叶片型线参数进行建模,得到贝塞尔曲线模型;将贝塞尔曲线模型进行叶片径向造型得到叶盘三维模型;以叶盘三维模型为基础,通过有限元软件进行建模得到有限元网格参数化模型;通过有限元网格参数化模型对涡轮的性能进行有限元分析,得到分析结果;根据分析结果和涡轮的随机几何参数的随机分布,确定神经网络模型的样本点;根据神经网络模型的样本点构建神经网络回归模型;采用蒙特卡洛抽样方法在神经网络回归模型上抽取多个样本点后,得到涡轮性能的可靠性分布;解决了火箭发动机涡轮性能可靠性仿真缺失的问题,提高计算效率。
技术关键词
性能可靠性仿真方法
液体火箭发动机
神经网络模型
三维模型
叶片型线
曲线
分布方差
样本
参数
网格模型
坐标点
抽样方法
涡轮叶盘
蒙特卡洛
造型
分析模块
系统为您推荐了相关专利信息
群体决策方法
多模态
可穿戴设备
池化算法
音视频
分块
层级
三维模型
多源GIS数据
三维点云数据
变压器缺陷
波形特征提取
声纹特征
卷积神经网络模型
序列
立体测绘方法
遥控汽车
立体模型
控制无人机
树木位置