基于神经网络遗传算法的推进剂药柱应力释放槽优化设计①

彭 超，陈 军，封 锋，岳小亮

(1.南京理工大学 机械工程学院，南京 210094;2.杭州航天电子技术有限公司，杭州 310051)

0 引言

固体火箭发动机在生产和服役过程中会受到各种载荷的作用，每种载荷都会使药柱产生应力-应变，严重的甚至会破坏药柱结构完整性，导致火箭发动机事故［1－2］。在固体火箭发动机设计过程中，人工脱粘技术被广泛应用，以缓解药柱内部应力应变，是保证药柱结构完整性的重要措施之一，取得了大量的研究成果［3－5］。应力释放槽技术在药柱设计中也有所运用，公开发表的研究成果却较少。应力释放槽能够有效缓解药柱头部应力，降低脱粘的风险［6－7］。传统的应力释放槽设计方法主要根据经验选定结构参数，然后通过数值模拟或实验不断改进，不仅耗费较长的时间，而且不能最大限度地提高结构性能。

在众多人工神经网络中，前向多层人工神经网络是发展较为成熟、应用广泛的重要模型之一，主要采用误差反传算法(Back-Propagation，即BP算法)。BP算法具有很强的映射能力，任意连续函数都能用BP神经网络来精确逼近，但其收敛速度慢，且容易陷入局部最优解。遗传算法是一种全局概率优化算法，对任意形式的目标函数和约束都可进行全局寻优。运用神经网络和遗传算法相结合的方法解决结构优化问题在工程中得到广泛应用［8－9］。本文结合人工神经网络和遗传算法，提出一种固体推进剂药柱应力释放槽结构的优化设计方法，可为固体推进剂药柱应力释放槽设计提供参考。……