CN110826194A - 一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 - Google Patents
一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110826194A CN110826194A CN201910995084.XA CN201910995084A CN110826194A CN 110826194 A CN110826194 A CN 110826194A CN 201910995084 A CN201910995084 A CN 201910995084A CN 110826194 A CN110826194 A CN 110826194A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- logic
- modeling
- engine
- nozzle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 239000007787 solid Substances 0.000 title claims abstract description 15
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 47
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 59
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 32
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 17
- 238000002679 ablation Methods 0.000 claims description 16
- 238000005979 thermal decomposition reaction Methods 0.000 claims description 12
- 239000003380 propellant Substances 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 6
- 238000009421 internal insulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 4
- 239000011324 bead Substances 0.000 claims description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000002737 fuel gas Substances 0.000 claims description 2
- 239000011257 shell material Substances 0.000 claims 7
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 7
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 5
- 238000012827 research and development Methods 0.000 abstract description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 15
- 238000011160 research Methods 0.000 description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 5
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 4
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 101710146072 Oxygen-independent coproporphyrinogen III oxidase Proteins 0.000 description 3
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000003324 Six Sigma (6σ) Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000001079 digestive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 239000012774 insulation material Substances 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02K—JET-PROPULSION PLANTS
- F02K9/00—Rocket-engine plants, i.e. plants carrying both fuel and oxidant therefor; Control thereof
- F02K9/96—Rocket-engine plants, i.e. plants carrying both fuel and oxidant therefor; Control thereof characterised by specially adapted arrangements for testing or measuring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Testing Of Engines (AREA)
Abstract
本发明涉及一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法，分为可靠性数据概念建模、可靠性数据逻辑建模、可靠性数据物理建模三个层次，可靠性数据概念建模为数据属性内容及层级关系表单，是将发动机关键数据按发动机组成结构列表的形式建立概念表单；可靠性数据逻辑建模为进行了数据关联的E‑R逻辑图表，是将概念数据模型中层级关系转化为逻辑联系；可靠性数据物理建模为存储于计算机中的表单内容与形式，是将逻辑图表中的内容存储为具体属性内容。本发明体现了BOM物料清单的建模方式，和目前主流的数字化研发模式较为契合，缩短了发动机可靠性数据归纳、建模的时间，统一了数据格式，极大地提高了数据分析应用的质量与效率。
Description
技术领域
本发明涉及固体火箭发动机技术研究领域，具体涉及一种固体发动机可靠性 数据的建模方法。
背景技术
可靠性数据作为产品质量信息的源头，反映了产品的实时质量状况，是现代 企业可靠性管理的前提和基础，其可靠性数据建模的工作成为企业有效进行各 项可靠性管理活动的依据和关键。可靠性数据统计分析能够对产品或过程现在 和未来的质量状况进行科学准确的分析和预测，控制产品的质量状况保持在稳 定受控的统计平衡状态，最终达到控制和改进产品质量的目的，数据建模是通 过数据反应质量控制的基础和重要手段。1924年，美国贝尔电话研究所统计学 家休哈特(W.A.Shewhart)博士，运用统计分析的方法对加工工序的质量进行控 制，预防工序质量缺陷的发生，并发明了著名的休哈特工序质量控制图。1929 年，美国贝尔实验室工程师罗米格(H.G.Romig)和道奇(H.F.Dodge)率先在批量产品的抽样验收中运用统计分析方法，并发明了著名的道奇—罗米格抽样表， 从而极大减少企业的检测成本。休哈特博士、罗米格等科学家所提出的一系列 质量统计分析方法使可靠性管理由消极的“检验把关”的质量检验阶段发展到积极 的“缺陷预防”的统计可靠性管理阶段，大大提高了企业可靠性管理水平。二战后， 统计可靠性管理方法普及到其它国家。特别是日本，在引进消化美国统计可靠 性管理理论和技术的基础上，结合本国实际情况发明了统计可靠性管理老七种 工具(核对表、排列图、因果图、直方图、散布图、分层和控制图)和新七种 工具(亲和图，关联图、系统图、矩阵图、过程决策程序图、箭条图和矩阵数 据分析法)，很快提高了日本产品的质量，使日本企业在当时国际竞争中取得了 很大的优势。20世纪80年代末，为了应付来自日本企业产品高质量水本的挑 战，美国摩托罗拉公司于创立了著名的西格玛可靠性管理概念及其相应的可靠 性管理体系，通过采用现代先进的统计质量分析控制方法，保证公司产品的质 量水平达到了六西格玛标准，极大提高了企业在国际市场的竞争力。此外，数 据建模承载了产品结构组成、种类、关键可靠性数据指标等大量有价值的知识 信息，因此也是支撑科学研究的基础，是核心竞争力的重要组成部分。鉴于上 述原因，数据建模越来越被重视。
与发达国家相比，中国的航天的科技水平和可靠性数据建模及应用水平仍存 在差距，尤其在基础条件方面的差距较大。中国于2002年提出了构筑国家科 技基础条件平台的设想，经过认真调查研究，总结国内外先进经验，创造性地 提出了“国家科技基础条件平台建设”的框架和发展目标。面对海量的产品可靠性 数据，为能够系统有效地管理和分析产品可靠性数据，充分挖掘数据中的潜在 价值，国内高校、企业及科研机构均对不同行业内的产品可靠性数据的管理、 分析与应用技术进行了研究，取得了一系列的研究成果。北京神州航天软件技 术有限公司的杨阳等人为推进航天型号产品可靠性数据的收集与管理，提出了 型号产品可靠性数据包构建和管理目标，建立了航天型号数据包，可实现对型号产品可靠性数据的记录、传递、处理和利用，有利于产品工程的开展，提高 了产品数据的分析、评价和改进能力，实现了产品型号全生命周期可靠性数据 的追溯和应用。西北工业大学何超、李强研究了航空发动机全寿命周期过程中 产生的各种可靠性数据，以发动机的组成要素为依据，对数据信息进了分类分 析，并将质量信息分为产品类、组件类、零件类，建立了航空发动机可靠性数 据信息系统体系结构，实现了航空发动机可靠性数据从采集、分类、传递到共 享达到集成化的管理。中国电子科技集团公司第三十八所陈帝江等针对雷达结 构传统可靠性数据管理中存在的缺乏统一数据源、数据难跟踪和设计质量缺憾 评价手段等问题，通过分析研究了基于多层次和多元分析的雷达装备可靠性数 据分类和体系构建方法、可靠性数据跟踪和传递方法，给出了雷达结构设计质 量综合评估方法，并建立了一个支持雷达装备设计质量评估与改进设计的原型 系统与雷达装备关键零部件的集成可靠性数据模型，指导雷达装备结构的改进 设计，以达到提升设计质量、降低维护成本、提高质量控制能力的目的。北京 航空航天大学郑院生、王美清对面向产品全生命周期的可靠性数据整合方法开 展了研究，基于数据的抽取、转换和转载(ETL)思想，构建了产品全生命周期 可靠性数据映射语义库和整合映射模型，在此基础上，设计开发了面向产品全 生命周期可靠性数据的整合子系统QQ-DI，对于来自产品全生命周期的异构可 靠性数据来说，该系统可以实现面向产品结构和组织结构的统计分析和追溯， 以及可靠性数据包的自动生成。通过对国内高校、企业及科研机构在产品可靠 性数据建模与应用方面的研究的分析，发现国内在多种工业产品的研发过程中， 开展了可靠性数据的建模与应用技术研究，并初步构建了相应的可靠性数据模 型、可靠性数据分析与评估系统以及体系架构等，对相应产品的质量特性及可 靠性提供了有效地支撑。但在航天动力系统领域内，由于发动机专用数据较多， 且对相关可靠性数据的重视程度不够，目前基本未开展相应产品可靠性数据的 建模与应用技术研究，因此亟需开展固体火箭发动机可靠性数据建模技术的研 究。
在固体火箭发动机研制过程中，积累的大量的数据。由于数据建模的针对性 很强，加上固体发动机本身的特殊性，目前已有的数据通用建模方法不适用与 固体火箭发动机，造成目前发动机数据大量闲置，高低价值的数据混杂，难以 区分；数据模型、表单不完整，难以验证；数据模型表达不一致，难以在多个 部门、专业中共享。同时，由于数据建模是数据分析与应用的基础和先决条件， 没有良好的数据建模方法导致目前发动机数据应用水平不高，不能利用数据指 导解决发动机实际问题，没有发挥数据应有价值。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种固体发动机可靠性数据的建模方法， 以解决固体发动机可靠性关联关系结构组成作为基础，以实现发动机可靠性数 据概念、逻辑、物理建模的问题。
为解决存在的技术问题，本发明采用的技术方案为：一种固体发动机可靠 性数据的建模方法，建模方法分为三个层次，分别为可靠性数据概念建模、可 靠性数据逻辑建模和可靠性数据物理建模。所述数据概念建模为数据属性内容 及层级关系表单，是将发动机装药及内绝热、喷管、壳体及外绝热、整机及直 属件、基本信息等关键数据按发动机组成结构列表的形式建立概念表单，其包 含的发动机可靠性数据属性及隶属层级关系即为发动机概念数据模型；所述可 靠性数据逻辑建模为进行了数据关联的E-R逻辑图表，是将概念数据模型中层 级关系转化为逻辑联系，进一步细化的同时建立包含发动机基本信息、装药及 内绝热、喷管、壳体及外防热、整机及直属件数据的E-R逻辑数据图表；所述 可靠性数据物理建模为存储于计算机中的表单内容与形式，是将逻辑图表中的 内容存储为具体属性内容，将层级关系存储为子表与母表。
特别地，本发明所述概念、逻辑、物理建模方法有其构建顺序，使用时需 严格按照概念—逻辑—物理建模的顺序进行构建。
所述数据概念建模为可靠性数据属性内容及层级关系表单。所述可靠性数 据内容包括发动机基本信息、装药及内绝热、喷管、壳体及外绝热、整机及直 属件等数据。所述发动机基本信息数据包括发动机型号、发动机类型、发动机 直径、发动机比冲、发动机长度等数据；层级关系分为分系统级、部件级、属 性级，所属分系统级数据包括发动机整机及其直属件、燃烧室、喷管、安全点 火装置、自毁装置、地面设备数据，所述部件级数据(以喷管为例)包括固定 喷管、摆动喷管、柔性喷管、珠承喷管数据，属性级数据包括总体技术指标、喷管结构参数、喷管性能参数、材料配置参数数据。
所述可靠性数据逻辑建模为进行了数据关联的E-R逻辑图表，是将概念数 据模型中的内容和层级关系转化为逻辑内容和逻辑关联指示线。所述E-R逻辑 图表分为发动机整机E-R逻辑数据图表、装药及内绝热E-R逻辑数据图表、喷 管E-R逻辑数据图表、壳体及外放热E-R逻辑数据图表、基本信息E-R逻辑数 据图表和数据关联指示线。所述整机E-R逻辑数据图表包括所属发动机基本信 息、状态、压强、应变逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述装药及内绝热E-R 逻辑数据图表包括所属发动机基本信息、绝热层材料名义值、绝热层材料偏差、 绝热层材料标准差、热分解温度名义值、热分解温度偏差、热分解温度均值、 热分解温度标准差等逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述喷管E-R逻辑数据 图表包括所属发动机基本信息、测点温度理论值、测点温度实测值、测点理论 烧蚀量、测点时间、测点实测烧蚀量等逻辑内容及其对应逻辑关联指示线；所 述壳体及外放热E-R逻辑数据图表包括整机应变、整机位移、整机温度、整机 载荷、NOL环温度、NOL环强度、NOL环破坏形式、NOL环离散系数等逻辑内 容和逻辑关联指示线；所述基本信息E-R逻辑数据图表包括产品代号、图样代 号、标印代号、名称、提供部门逻辑内容及逻辑关联指示线。
所述可靠性数据物理建模为存储于计算机中的表单内容与形式，是将逻辑 图表中的内容存储为具体物理表属性内容，将层级关系存储为从表与主表。所 述物理表包含序号、属性名称、属性显示名称、属性类型、约束、备注属性内 容；所述主表为逻辑关系的上级表单，所述从表为逻辑关系的下级表单。
特别地，本发明所述物理表单中每个数据都使用ID字段作为唯一主键，并 对其建立索引。
特别地，本发明所述物理表单中每个属性都建立了外键，同时建立了与所 属发动机基本信息字段对应的映射关系，并与基本信息字段的ID进行关联。
特别地，本发明所述的可靠性数据物理建模还具备动态建表功能，已构建 完成的物理表单可以进行新增、修改、删除、跨主表关联操作。
本发明以固体火箭发动机为研究对象，以发动机组成结构关系为主线对发 动机进行数据建模，构建一套针对性很强的涵盖发动机逻辑建模、概念建模、 物理建模的方法，并依据该方法实现对发动机数据的可视化建模，同时可以对 建立的数据物理表单进行动态的编辑、修改、删除等操作，为后续数据分析与 应用打下良好的基础。
有益效果
针对固体发动机可靠性数据类型多样、数据量大、数据建模不规范、数据 利用率低、无法对发动机研发及可靠性提升提供有效支撑等问题，进行了发动 机可靠性数据建模方法研究。本发明出了一套涵盖发动机概念、逻辑、物理建 模的方法，与以往的通用数据建模方法相比，建模针对性很强；涵盖了概念、 逻辑、物理三个层次的数据建模内容，循序渐进的建模方式对于工作者来说比 较友好；同时采用自上向下的方法进行逐级设计，体现了BOM物料清单的建模 方式，和目前主流的数字化研发模式较为契合，缩短了发动机可靠性数据归纳、 建模的时间，统一了数据格式，极大地提高了数据分析应用的质量与效率，为后续的数据分析挖掘工作打下极为有利的基础。
附图说明
图1发动机可靠性数据建模步骤
图2发动机顶层概念数据模型；
图3喷管概念数据模型；
图4固定喷管概念数据模型；
图5摆动喷管概念数据模型；
图6珠承喷管概念数据模型；
图7柔性喷管概念数据模型；
图8物理表主、从关系定义；
图9物理表的新增；
图10物理表的编辑和删除；
图11数据表的字段编辑。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
本专利的主要内容为发动机可靠性数据建模方法及其可视化，主要的构建 思路如图1所示，依次依据数据概念建模、数据逻辑建模、数据物理建模的顺序， 将发动机可靠性数据从概念上进行顶层策划，从逻辑上进行关联，从物理上进 行数据表示并存储。最后利用该种方法进行发动机可靠性数据动态建摸，使整 个建模过程可视化，实现数据表单可视化的实时编辑、修改、删除等功能，方 便后续对可靠性数据进行分析与应用。
1、数据概念建模
所述数据概念建模为可靠性数据属性内容及层级关系表单。概念建模阶段 遵循由大到小，由上到下的建模思路，逐级向下分解，所述可靠性数据内容包 括发动机基本信息、装药及内绝热、喷管、壳体及外绝热、整机及直属件等数 据，见图2。所述发动机基本信息数据包括发动机型号、发动机类型、发动机直 径、发动机比冲、发动机长度等数据；层级关系分为分系统级、部件级、属性 级，所属分系统级数据包括发动机整机及其直属件、燃烧室、喷管、安全点火 装置、自毁装置、地面设备数据，见图3。以发动机喷管可靠性数据为例，影响 喷管可靠性的因素及数据较多，提取其中的核心参数作为喷管可靠性概念模型 的组成，所述部件级数据(以喷管为例)分为固定喷管、摆动喷管、柔性喷管、 珠承喷管数据。
固定喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接 口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量等总体技术指标，喉衬柱段长度、 收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短半轴、内型面初始扩张半角、内型面出 口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩张段内、外径、长度、设计潜入深度， 设计外露长度等喷管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、喉衬安全裕度等喷管 性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖 材料等材料配置参数数据，见图4。
摆动喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接 口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动 力矩等总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短 半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩 张段内、外径、长度、设计潜入深度，设计外露长度等喷管结构参数，喷管质 量、喉衬烧蚀率、喉衬安全裕度等喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、 绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖材料等材料配置参数数据，见图5。
珠承喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接 口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动 力矩等总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短 半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩 张段内、外径、长度、设计潜入深度，接触角、阳球直径、球面接触应力等喷 管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、冲质比、接头应力、喉衬安全裕度等喷 管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵 盖材料、扩散段壳体材料等材料配置参数数据，见图6。
柔性喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接 口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动 力矩等总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短 半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩 张段内、外径、长度、设计潜入深度，接触角、阳球直径、球面接触应力等喷 管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、冲质比、设计最大摆角、实测摆动力矩 等喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、 堵盖材料、扩散段壳体材料等材料配置参数数据，见图7。
2、数据逻辑建模
所述可靠性数据逻辑建模为进行了数据关联的E-R逻辑图表，核心是将概 念数据模型中的内容和层级关系转化为逻辑内容和逻辑关联指示线。所述E-R 逻辑图表分为发动机整机E-R逻辑数据图表、装药及内绝热E-R逻辑数据图表、 喷管E-R逻辑数据图表、壳体及外放热E-R逻辑数据图表、基本信息E-R逻辑 数据图表和数据关联指示线。所述整机E-R逻辑数据图表包括所属发动机基本 信息、状态、压强、应变逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述装药及内绝热E-R 逻辑数据图表包括所属发动机基本信息、绝热层材料名义值、绝热层材料偏差、 绝热层材料标准差、热分解温度名义值、热分解温度偏差、热分解温度均值、热分解温度标准差等逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述喷管E-R逻辑数据 图表包括所属发动机基本信息、测点温度理论值、测点温度实测值、测点理论 烧蚀量、测点时间、测点实测烧蚀量等逻辑内容及其对应逻辑关联指示线；所 述壳体及外放热E-R逻辑数据图表包括整机应变、整机位移、整机温度、整机 载荷、NOL环温度、NOL环强度、NOL环破坏形式、NOL环离散系数等逻辑内 容和逻辑关联指示线；所述基本信息E-R逻辑数据图表包括产品代号、图样代 号、标印代号、名称、提供部门逻辑内容及逻辑关联指示线。
3、数据物理建模
所述可靠性数据物理建模为存储于计算机中的表单内容与形式，核心是将 逻辑图表中的内容存储为具体物理表属性内容，将层级关系存储为主表与从表， 方便后续管理与分析应用。所述物理表包含装药及内绝热、喷管、壳体及外防 热、整机及直属件物理表，每张物理表包括序号、属性名称、属性显示名称、 属性类型、约束、备注属性等属性内容，详见表1～表4；所述主表为逻辑关系 的上级表单，所述从表为逻辑关系的下级表单，见图8。利用通用数据库，本发 明所述物理表单中每个属性都建立了外键，同时建立了与所属发动机基本信息 字段对应的映射关系，并与基本信息字段的ID进行关联，同时所建物理表单具备动态建表功能，已构建完成的物理表单可以进行新增、修改、删除等操作， 见图9～图11。
表1装药及内绝热数据物理表
表2喷管可靠性数据物理表
| 序号 | 属性名称 | 属性显示名称 | 属性类型 | 约束 | 备注 |
| 1. | ID | ID | String | 校验唯一性 | |
| 2. | CPDH | 产品代号 | String | 校验唯一性 | |
| 3. | TYDH | 图样代号 | String | 校验唯一性 | |
| 4. | BYDH | 标印代号 | String | 校验唯一性 | |
| 5. | MC | 名称 | String | 校验唯一性 | |
| 6. | CD1LLWD | 测点X理论温度T(k) | Float | 校验唯一性 | |
| 7. | CD1SCWD | 测点X实测温度T(k) | Float | 校验唯一性 | |
| 8. | CD1LLSSL | 测点X理论烧蚀量(mm) | Float | 校验唯一性 | |
| 9. | CD1SCSSL | 测点X实测烧蚀量(mm) | Float | 校验唯一性 | |
| 10. | CD1SJ | 测点X时间 | Float | 校验唯一性 |
表3壳体及外防热试验数据物理表
| 序号 | 属性名称 | 属性显示名称 | 属性类型 | 约束 | 备注 |
| 1. | ID | ID | String | 校验唯一性 | |
| 2. | CPDH | 产品代号 | String | 校验唯一性 | |
| 3. | TYDH | 图样代号 | String | 校验唯一性 | |
| 4. | BYDH | 标印代号 | String | 校验唯一性 | |
| 5. | MC | 名称 | String | 校验唯一性 | |
| 6. | ZJYB | 整机应变 | Float | 校验唯一性 | |
| 7. | ZJWY | 整机位移 | Float | 校验唯一性 | |
| 8. | ZJWD | 整机温度 | Float | 校验唯一性 | |
| 9. | ZJZH | 整机载荷 | Float | 校验唯一性 | |
| 10. | SYFS | 试验方式 | Float | 校验唯一性 | |
| 11. | NOLHWD | NOL环温度 | Float | 校验唯一性 | |
| 12. | NOLHJZSD | NOL环加载速度 | Float | 校验唯一性 | |
| 13. | NOLHQD | NOL环强度 | Float | 校验唯一性 | |
| 14. | NOLHPHXS | NOL环破坏形式 | Float | 校验唯一性 | |
| 15. | NOLHLSXS | NOL环离散系数 | Float | 校验唯一性 | |
| 16. | DXBWD | 单向板温度 | Float | 校验唯一性 | |
| 17. | DXBJZSD | 单向板加载速度 | Float | 校验唯一性 | |
| 18. | DXBQD | 单向板强度 | Float | 校验唯一性 | |
| 19. | DXBML | 单向板模量 | Float | 校验唯一性 | |
| 20. | DXBBSB | 单向板泊松比 | Float | 校验唯一性 | |
| 21. | DXBPHXS | 单向板破坏形式 | Float | 校验唯一性 | |
| 22. | DXBLSXS | 单向板离散系数 | Float | 校验唯一性 |
注：喷管测试点≥12个，不固定。
表4发动机整机及直属件数据物理表
| 序号 | 属性名称 | 属性显示名称 | 属性类型 | 约束 | 备注 |
| 1. | ID | ID | String | 校验唯一性 | |
| 2. | CPDH | 产品代号 | String | 校验唯一性 | |
| 3. | TYDH | 图样代号 | String | 校验唯一性 | |
| 4. | BYDH | 标印代号 | String | 校验唯一性 | |
| 5. | ZT | 状态 | String | 校验唯一性 | |
| 6. | YQ | 压强 | Float | 校验唯一性 | |
| 7. | YB | 应变 | Float | 校验唯一性 |
Claims (7)
1.一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法，分为可靠性数据概念建模、可靠性数据逻辑建模、可靠性数据物理建模三个层次，其特征在于：
所述可靠性数据概念建模为数据属性内容及层级关系表单，是将发动机装药及内绝热、喷管、壳体及外绝热、整机及直属件、基本信息这些关键数据按发动机组成结构列表的形式建立概念表单，其包含的发动机可靠性数据属性及隶属层级关系即为发动机概念数据模型；
所述可靠性数据逻辑建模为进行了数据关联的E-R逻辑图表，是将概念数据模型中层级关系转化为逻辑联系，进一步细化的同时建立包含发动机装药及内绝热、喷管、壳体及外防热、整机及直属件、基本信息的数据的E-R逻辑数据图表；
所述可靠性数据物理建模为存储于计算机中的表单内容与形式，是将逻辑图表中的内容存储为具体属性内容，将层级关系存储为主表与从表。
2.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于：所述可靠性数据概念建模、可靠性数据逻辑建模、可靠性数据物理建模有其构建顺序，使用时需严格按照概念—逻辑—物理建模的顺序进行构建。
3.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于：所述可靠性数据概念建模遵循由大到小，由上到下的建模思路，逐级向下分解，所述可靠性数据内容包括发动机装药及内绝热、喷管、壳体及外绝热、整机及直属件、基本信息的数据；所述发动机基本信息数据包括发动机型号、发动机类型、发动机直径、发动机比冲、发动机长度的数据。
4.根据权利要求1或3所述的建模方法，其特征在于：所述可靠性数据概念建模的数据层级关系分为分系统级、部件级、属性级，所述分系统级数据包括发动机整机及其直属件、燃烧室、喷管、安全点火装置、自毁装置、地面设备数据；所述部件级数据的喷管数据分为固定喷管、摆动喷管、柔性喷管、珠承喷管数据；
所述固定喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量这些总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩张段内、外径、长度、设计潜入深度、设计外露长度这些喷管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、喉衬安全裕度这些喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖材料的材料配置参数数据；
所述摆动喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动力矩这些总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩张段内、外径、长度、设计潜入深度、设计外露长度这些喷管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、喉衬安全裕度这些喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖材料的材料配置参数数据；
所述珠承喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动力矩这些总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩张段内、外径、长度、设计潜入深度、接触角、阳球直径、球面接触应力这些喷管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、冲质比、接头应力、喉衬安全裕度这些喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖材料、扩散段壳体材料的材料配置参数数据；
所述柔性喷管数据包括发动机工作压强、喉径、扩张比、外露长度、喷管、接口尺寸、喷管质量、推进剂类型、装药质量、燃气温度、喷管摆角、喷管摆动力矩这些总体技术指标，喉衬柱段长度、收敛段椭圆弧长半轴、收敛段椭圆弧短半轴、内型面初始扩张半角、内型面出口扩张半角、内型面下游圆弧半径、扩张段内、外径、长度、设计潜入深度、接触角、阳球直径、球面接触应力这些喷管结构参数，喷管质量、喉衬烧蚀率、冲质比、设计最大摆角、实测摆动力矩这些喷管性能参数，喉衬材料、背壁绝热层材料、绝热套材料、绝热扩散段材料、堵盖材料、扩散段壳体材料的材料配置参数数据。
5.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于：所述可靠性数据逻辑建模的核心是将概念数据模型中的内容和层级关系转化为逻辑内容和逻辑关联指示线；所述E-R逻辑图表分为发动机整机E-R逻辑数据图表、装药及内绝热E-R逻辑数据图表、喷管E-R逻辑数据图表、壳体及外放热E-R逻辑数据图表、基本信息E-R逻辑数据图表和数据关联指示线；所述整机E-R逻辑数据图表包括所属发动机基本信息、状态、压强、应变逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述装药及内绝热E-R逻辑数据图表包括所属发动机基本信息、绝热层材料名义值、绝热层材料偏差、绝热层材料标准差、热分解温度名义值、热分解温度偏差、热分解温度均值、热分解温度标准差的逻辑内容及对应逻辑关联指示线；所述喷管E-R逻辑数据图表包括所属发动机基本信息、测点温度理论值、测点温度实测值、测点理论烧蚀量、测点时间、测点实测烧蚀量的逻辑内容及其对应逻辑关联指示线；所述壳体及外放热E-R逻辑数据图表包括整机应变、整机位移、整机温度、整机载荷、NOL环温度、NOL环强度、NOL环破坏形式、NOL环离散系数的逻辑内容和逻辑关联指示线；所述基本信息E-R逻辑数据图表包括产品代号、图样代号、标印代号、名称、提供部门的逻辑内容及逻辑关联指示线。
6.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于：所述可靠性数据物理建模的核心是将逻辑图表中的内容存储为具体物理表属性内容，所述物理表包含装药及内绝热、喷管、壳体及外防热、整机及直属件物理表，每张物理表包括序号、属性名称、属性显示名称、属性类型、约束、备注属性的属性内容；所述主表为逻辑关系的上级表单，所述从表为逻辑关系的下级表单。
7.根据权利要求6所述的建模方法，其特征在于：所述物理表单中每个属性都建立了外键，同时建立了与所属发动机基本信息字段对应的映射关系，并与基本信息字段的ID进行关联，同时所建物理表单具备动态建表功能，已构建完成的物理表单可以进行新增、修改、删除等操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910995084.XA CN110826194A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910995084.XA CN110826194A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110826194A true CN110826194A (zh) | 2020-02-21 |
Family
ID=69549675
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910995084.XA Pending CN110826194A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110826194A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111881614A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种固体火箭发动机装药表征方法 |
| CN112528441A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-03-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 喉栓式变推力发动机总体参数设计方法、装置和设备 |
| CN112523899A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-19 | 内蒙动力机械研究所 | 一种基于错峰充电机制的高压脉冲功率点火电路及方法 |
| CN116402478A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-07-07 | 成都普朗克科技有限公司 | 基于语音交互的生成清单的方法和装置 |
| RU2808707C1 (ru) * | 2023-05-11 | 2023-12-01 | Акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Алтай" | Неразрушающий способ определения прочностных характеристик заряда ракетного двигателя твердого топлива после завершения этапа длительной эксплуатации |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6240418B1 (en) * | 1996-07-26 | 2001-05-29 | Ori Software Development Ltd. | Database apparatus |
| US20050278275A1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-12-15 | Metadata, Llc | Defining a data dependency path through a body of related data |
| CN102708161A (zh) * | 2012-04-24 | 2012-10-03 | 清华大学 | 一种使用公共概念集的数据逻辑模型建模方法 |
| US20140041625A1 (en) * | 2010-01-11 | 2014-02-13 | Tula Technology, Inc. | Firing fraction management in skip fire engine control |
| CN105184015A (zh) * | 2015-09-29 | 2015-12-23 | 北京动力机械研究所 | 基于功能样机的冲压发动机验证方法及验证系统 |
| US9507820B1 (en) * | 2012-10-23 | 2016-11-29 | Dell Software Inc. | Data modeling system for runtime schema extensibility |
| CN107748803A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-03-02 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种空间态势特征事件数据库设计方法 |
| CN109063362A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-12-21 | 中国航空无线电电子研究所 | 航电软件接口控制文件设计管理系统 |
| CN110334441A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-10-15 | 成都安世亚太科技有限公司 | 一种新型的火箭弹快速设计及仿真分析方法 |
-
2019
- 2019-10-18 CN CN201910995084.XA patent/CN110826194A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6240418B1 (en) * | 1996-07-26 | 2001-05-29 | Ori Software Development Ltd. | Database apparatus |
| US20050278275A1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-12-15 | Metadata, Llc | Defining a data dependency path through a body of related data |
| US20140041625A1 (en) * | 2010-01-11 | 2014-02-13 | Tula Technology, Inc. | Firing fraction management in skip fire engine control |
| CN102708161A (zh) * | 2012-04-24 | 2012-10-03 | 清华大学 | 一种使用公共概念集的数据逻辑模型建模方法 |
| US9507820B1 (en) * | 2012-10-23 | 2016-11-29 | Dell Software Inc. | Data modeling system for runtime schema extensibility |
| CN105184015A (zh) * | 2015-09-29 | 2015-12-23 | 北京动力机械研究所 | 基于功能样机的冲压发动机验证方法及验证系统 |
| CN107748803A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-03-02 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种空间态势特征事件数据库设计方法 |
| CN109063362A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-12-21 | 中国航空无线电电子研究所 | 航电软件接口控制文件设计管理系统 |
| CN110334441A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-10-15 | 成都安世亚太科技有限公司 | 一种新型的火箭弹快速设计及仿真分析方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 南松辉,田佳,张海波,程委: "基于UML和XML Schema的航天飞行数据建模" * |
| 曹瑾: "航空发动机设计中共享数据库及数据抽取模式的探索开发" * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111881614A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种固体火箭发动机装药表征方法 |
| CN111881614B (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-08 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种固体火箭发动机装药表征方法 |
| CN112523899A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-19 | 内蒙动力机械研究所 | 一种基于错峰充电机制的高压脉冲功率点火电路及方法 |
| CN112528441A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-03-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 喉栓式变推力发动机总体参数设计方法、装置和设备 |
| RU2808707C1 (ru) * | 2023-05-11 | 2023-12-01 | Акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Алтай" | Неразрушающий способ определения прочностных характеристик заряда ракетного двигателя твердого топлива после завершения этапа длительной эксплуатации |
| CN116402478A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-07-07 | 成都普朗克科技有限公司 | 基于语音交互的生成清单的方法和装置 |
| CN116402478B (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-19 | 成都普朗克科技有限公司 | 基于语音交互的生成清单的方法和装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110826194A (zh) | 一种固体火箭发动机可靠性数据的建模方法 | |
| CN101839496B (zh) | 一种原煤仓内多煤种分层界面监测方法 | |
| CN102306223A (zh) | 基于hla技术的船舶燃气轮机装置集成仿真平台及其实现方法 | |
| CN107291944A (zh) | 锅炉主要受热面超前诊断分析方法及系统 | |
| Dong et al. | Real-time simulation platform for the design and verification of the operation strategy of the HTR-PM | |
| Schappel et al. | Modeling reactivity insertion experiments of TRISO particles in NSRR using BISON | |
| CN115688285A (zh) | 可持续航空燃料涡扇发动机供油与燃烧系统优化方法 | |
| Liu et al. | A fatigue reliability assessment approach for wind turbine blades based on continuous time Bayesian network and FEA | |
| CN110543489B (zh) | 一种固体火箭发动机可靠性数据分析挖掘及应用软件工具 | |
| Deng et al. | Design and evaluation of an innovative LWR fuel combined dual-cooled annular geometry and SiC cladding materials | |
| CN113313816A (zh) | 一种锅炉运维中受热面检修状态的可视化方法 | |
| CN112989717A (zh) | 一种加氢站火灾事故热辐射评估方法及系统 | |
| CN110427689B (zh) | 基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法 | |
| CN116308443A (zh) | 一种基于bim的建筑消防措施安全-经济耦合评估方法 | |
| CN101613778B (zh) | 高炉料面温度场边缘温度的智能提取方法 | |
| CN115879324A (zh) | 城市燃气多级管网的仿真方法、仿真平台和介质 | |
| Qiu et al. | Study on the dynamic modeling of the micro-high temperature gas cooled reactor for control system design | |
| Zhu et al. | Fault analysis of wind turbine gearbox based on vague set and fault tree | |
| Chen et al. | Exploration on-orbit management work of satellite payload | |
| Wu et al. | [Retracted] Development of Intelligent CAD Technology for New Longitudinal Shell‐Side Heat Exchange Equipment | |
| Ma et al. | Prediction of Calciner Outlet Temperature Based on Double-layer BP Neural Network | |
| CN206363390U (zh) | 一种基于bim的工程数据实验采集模拟系统 | |
| Zhang et al. | Research on Digital Equipment Application Based on Digital Twin Technology | |
| Duan | Data feature analysis for blast furnace temperature prediction from machine learning perspective | |
| Wang et al. | Simulation System of Cement Decomposition Furnace Based on Digital Twin |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200221 |