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题名数据驱动的装药浇注过程关键参数预测
被引量：2
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作者
徐志刚
张浩
韩秀洁
王志军
王军义
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机构
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
航天红峡化工有限公司
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出处
《固体火箭技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期662-669,共8页
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基金
装备发展部预先研究项目(41423010702)
国家自然科学基金项目(61803367)
辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-346)。
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文摘
当前固体火箭发动机制造过程中推进剂生产质量波动大,而浇注速度及浇注量是影响装药质量的关键工艺参数。针对在混合锅结构限制、药量巨大以及热固性推进剂粘度随时间变化而变化的工艺特点导致壳体内无法布置传感器直接测量浇注速度和浇注量等关键参数的问题,通过机器学习技术,利用可直接测量的与浇注速度和浇注量相关的其他工艺参数以及设备运行参数等大量试验数据构建浇注速度和浇注量的在线预测模型,实现其间接软测量。首先,采集可直接测得的实测工艺参数作为训练和测试数据;然后,结合浇注花板的具体结构,通过支持向量机和极限学习机等非线性回归的机器学习方法训练数据,建立壳体花板出口处的浇注速度和浇注量回归模型,用于在线预测;最后,在实验室环境下的缩比模拟器上进行浇注速度和浇注量检测验证,表明该方法为装药浇注工艺过程的数字化和智能化可行性提供了依据。
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关键词
参数预测
装药浇注过程
数据驱动
机器学习
热固性推进剂
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Keywords
parameter prediction
casting charging process
data-driven
machine learning
thermosetting propellant
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分类号
V435
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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