一种基于机器学习的HTPB固体推进剂性能预测与优化系统

本申请公开了一种基于机器学习的HTPB固体推进剂性能预测与优化系统，具体涉及固体推进剂性能预测的领域。包括：分别向不同类型的含能化合物中加入混合物，得到多种HTPB固体推进剂；对每种HTPB固体推进剂中各组分含量进行调节，得到多种配方的固体推进剂；获取每种含能化合物的生成焓，根据含能化合物的生成焓和各组分的含量，确定每种配方的固体推进剂的能量特性；确定每种固体推进剂的配方描述符，配方描述符包括含能化合物的描述符和各组分的含量；将配方描述符作为输入，每种配方的固体推进剂的能量特性作为输出，训练机器学习模型，得到性能预测模型。可以实现对添加不同种类含能分子的HTPB固体推进剂能量性能的快速预测。