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题名液体火箭发动机燃烧不稳定研究:数据驱动方法
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作者
关昱
安强
徐冠宇
汪广旭
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机构
香港理工大学航空及民航工程学系
北京航空航天大学航空发动机研究院
清华大学航天航空学院
西安航天动力研究所
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出处
《火箭推进》
北大核心
2025年第1期34-49,共16页
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基金
国家自然科学基金(52306166)。
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文摘
燃烧不稳定依然是研发新一代液体火箭发动机亟待解决的关键问题。如何能够对其准确建模、早期预警和有效抑制,具有很高的理论研究和工程应用价值。近些年来,随着数据驱动方法在燃烧不稳定研究中的广泛应用,以往未被详细探究的复杂动力学现象和未被识别发掘的模式及特征(如复杂网络的相关属性),均被有效地提取和解读。流动-声-燃烧这三者复杂的相互作用关系在由数据驱动方法搭建的特征空间中被重新梳理,并借此提炼出相应的燃烧不稳定预示因子,为系统的设计参数和实时控制提供有效信息,有效抑制甚至完全避免燃烧不稳定问题。此外,过去几年伴随着机器学习方法的快速发展和广泛应用,相关方法被用于燃烧不稳定的早期预警研究,取得了不错的成果。针对液体火箭发动机燃烧不稳定问题,归纳总结了近期基于数据驱动方法的燃烧不稳定预测研究,尤其关注动力系统理论、复杂网络和机器学习在燃烧不稳定研究中的相关应用进展。在未来,结合日益多元化和高精度测量手段所产生的海量数据,数据驱动方法将进一步发挥其潜在价值,帮助科研和工程技术人员更深入全面地认识和理解燃烧不稳定问题,助力新型液体火箭发动机的研发。
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关键词
燃烧不稳定
液体火箭发动机
数据驱动方法
非线性动力学
不稳定预示因子
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Keywords
combustion instability
liquid rocket engine
data-driven methods
nonlinear dynamics
instability indicator
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分类号
V19
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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