CN111783251A - 一种固体火箭发动机总体参数设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种固体火箭发动机总体参数设计方法，包括获取任务目标，采用优化拉丁超立方实验设计方法在设计空间内生成初始样本点；将初始样本点输入发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数；根据初始样本点以及初始样本点对应的约束条件和目标函数形成的初始训练样本，构建目标函数与约束条件的代理模型；采用差分进化算法对代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点；将最优的采样点作为新的采样点输入发动机性能仿真模型中，根据收敛条件，输出最优的发动机结构设计参数。采用本发明方法能得到综合性能最优的结构参数设计，显著提高固体火箭发动机总体设计效率和综合性能。
Description
技术领域
本发明涉及航空航天技术领域，特别地，涉及一种固体火箭发动机总体参数设计方法。
背景技术
固体火箭发动机是导弹、火箭等航天运载器的重要动力系统之一。总体设计对发动机的性能和质量指标有着决定性的影响。只有在完成了总体设计之后才能进行发动机各组成部分的设计。总体设计的任务是根据弹箭总体对发动机的指标需求，确定发动机的主要结构参数，包括发动机装药构型、喷管喉径、膨胀比、壳体厚度、绝热层厚度等。
目前常用的总体设计方法有：
(1)基于已有案例与经验，凭经验选取发动机主要设计参量。此方法设计质量的优劣，主要取决于设计者的经验。尽管也用了单变量函数求极值的方法进行优选，但是由于发动机的设计质量指标是与许多设计项目和设计参量有关的，孤立地仅对某一分系统或部组件进行优选，不可能得到最优化设计。
(2)将优化技术用于总体设计，构造总体设计的优化问题。传统设计优化方法将固体发动机设计优化分解为总体设计优化和分系统参数优化两个独立过程，虽然简化了设计优化问题，但是一次设计优化很难得到满足发动机指标需求的设计结果，需要上述两个设计优化过程的多次迭代和协调，期间主要依赖工程师的经验进行协调，增加了设计周期和时间，同时由于人工搜索的局限性，难以得到真正的最优设计结果，导致最终得到的方案性能较差。
因此，业内急需一种固体火箭发动机总体参数设计方法的新型技术。
发明内容
本发明目的在于提供一种固体火箭发动机总体参数设计方法，以解决目前常用的发动机总体设计方法中存在的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种固体火箭发动机总体参数设计方法，包括：
获取固体火箭发动机总体参数的任务目标，采用优化拉丁超立方实验在所述任务目标内生成初始样本点；
将所述初始样本点输入到发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数；
根据所述初始样本点以及初始样本点对应的约束条件和目标函数生成初始训练样本，构建目标函数与约束条件的代理模型；
采用差分进化算法对所述代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点；
将所述最优的采样点作为新的采样点输入所述发动机性能仿真模型中，根据预先设置的收敛条件，输出发动机总体参数。
进一步的，所述根据收敛条件，输出发动机总体参数，包括：
若满足收敛条件，输出发动机结构设计参数；
若不满足收敛条件，则进行循环迭代，采用新的样本点形成新的训练样本，更新代理模型，进行寻优处理直至满足收敛条件，输出发动机结构设计参数。
进一步的，所述初始样本点包括：初始装药参数、燃烧室压力曲线以及燃烧室在燃气中的暴露时间；
将所述初始样本点输入到发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数，包括：
将所述初始装药参数输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧面积的计算值；
根据所述燃烧面积的计算值，得到发动机压强-时间关系曲线；
根据所述发动机压强-时间关系曲线，得到发动机推力-时间曲线；
将所述燃烧室压力曲线输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室壳体的厚度和质量；
将所述燃烧室在燃气中的暴露时间输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室绝热层厚度和质量；
根据所述燃烧面积、发动机推力-时间曲线、绝热层计算值和燃烧室壳体计算值，得到发动机总体性能参数以及发动机设计所需的约束条件和目标函数值。
进一步的，将所述初始装药参数输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧面积的计算值，包括：
获取发动机装药的初始装药参数，基于初始装药参数建立发动机装药的三维模型，并将该三维模型划分成若干圆柱对称的装药单元模型；
对装药单元模型进行网格划分，得到装药单元模型的网格计算域，并定义网格计算域中的药柱节点、空腔节点；
基于网格计算域中的药柱节点与空腔节点提取出由若干零点组成的初始燃面；
识别出初始燃面中与网格计算域中各个网格节点距离最近的零点，并得到各个网格节点与对应的零点之间的距离值；
基于发动机装药的燃去肉厚以及各个网格节点与对应的零点之间的距离值得到发动机装药的燃去体积，并基于燃去肉厚与燃去体积进行燃面积分得到燃烧面积。
进一步的，将所述燃烧室在燃气中的暴露时间输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室绝热层厚度和质量，包括：
根据燃面推移曲线，得到燃面推移与时间的关系；
当燃面推移至燃烧室绝热层，开始计该处绝热层暴露在燃气中的时间；
在轴向上将绝热层分段，得到每一段绝热层所需厚度。
进一步的，采用差分进化算法对代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点，包括：
设定当前找到的真实模型的最优解对应的适应度值Fbest作为差分进化算法的终止参考，以及约束惩罚因子M，在设计空间获得其适应度评估函数值：
进行差分变异，生成变异个体：
r1≠r2≠r3
进行交叉，生成测试个体：
进行适应度评估，确定改测试个体是否保留：
若
则输出xbest作为下一个采样点Xnext；若不成立，则重新进行差分变异。
进一步的，采用差分进化算法对代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点，还包括：
将Xnext输入发动机性能仿真模型中，计算获得发动机设计的目标函数以及约束条件取值，并按式更新当前的Fbest
根据Fbest输出最优的采样点。
进一步的，将最优的采样点作为新的采样点输入发动机性能仿真模型中，根据收敛条件，输出最优的发动机结构设计参数中，
所述收敛条件为：连续多次迭代Fbest没得到更新，或者迭代次数k达到最大迭代次数Kmax。
本发明具有以下有益效果：
本发明针对固体火箭发动机总体设计效率低下，过于依赖经验等问题，提供了一种简单、高效、快速的固体火箭发动机总体设计方法。通过构造发动机燃烧室、喷管、装药耦合仿真性能参数与设计变量之间的代理模型，可以有效刻画不同设计参量对发动机性能参数的影响，明显减少了高精度燃面推移计算及内弹道计算的次数，为固体火箭发动机总体设计提供了快速、准确的设计方法。
本发明将发动机各部组件之间的耦合关系考虑到总体设计中，改变以往设计模式，直接以目标发动机性能参数最优化为目的，对发动机各分系统的主要设计参数进行最优化计算，能有效避免人工重复迭代。同时将基于代理模型的高效优化方法对设计方案进行综合寻优，提升优化搜索效率。因此该方法能得到综合性能最优的设计，显著提高固体火箭发动机总体设计效率和综合性能。
与现有技术相比，本发明的优点在于：1、提高了发动机设计自动化程度，认为参与过程少，使其不过分依赖与工程师的经验；2、本发明提出了高效的优化方法，通过各部组建的综合协调，实现了发动机综合性能的提升；3、提高了发动机设计效率，避免了人工参与各部组件性能协调的工作。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的固体火箭发动机结构参数化设计方法流程图；
图2是本发明优选实施例的固体火箭发动机性能计算流程图；
图3是本发明优选实施例的星孔发动机总质量迭代收敛曲线；
图4是本发明优选实施例的星孔发动机设计结果推力曲线；
图5是本发明优选实施例的星孔发动机设计结果压强曲线；
图6是本发明优选实施例的后翼柱发动机总质量迭代收敛曲线；
图7是本发明优选实施例的翼柱发动机设计推力曲线；
图8是本发明优选实施例的翼柱发动机设计压强曲线。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种固体火箭发动机总体参数设计方法，包括：
获取固体火箭发动机总体参数的任务目标，采用优化拉丁超立方实验在所述任务目标内生成初始样本点；
将所述初始样本点输入到发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数；
根据所述初始样本点以及初始样本点对应的约束条件和目标函数生成初始训练样本，构建目标函数与约束条件的代理模型；
采用差分进化算法对所述代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点；
将所述最优的采样点作为新的采样点输入所述发动机性能仿真模型中，根据预先设置的收敛条件，输出发动机总体参数。
在一个具体实施例中，本发明提出的固体火箭发动机总体参数设计方法的总体流程图如图1所示，具体步骤详述如下。
1)、根据发动机工作条件及设计指标需求，对发动机设计优化问题建模，确定材料参数、目标函数、设计变量及其范围以及约束条件及其范围：
min:f(x)
s.t.:gj(x)≤0,j＝1,2,…,m
其中x为设计变量，通常为装药几何参数、推进剂燃速、发动机构型参数等；f(x)为发动机总体优化的目标函数，通常选择为总质量或者总冲质比，gj(x)为设计约束，通常为发动机的性能需求，例如总冲、平均推力、长度等。
材料选择：选择壳体材料、绝热层材料、推进剂配方；
目标函数：通常为冲质比最大或发动机总质量最小；
约束条件：通常为设计指标需求，如总冲、总长度、工作时间等；
设计变量：装药几何参数、推进剂参考燃速、喷管喉径、膨胀比；
2)、采用优化拉丁超立方实验设计方法，在设计空间内生成5n个初始样本，其中n为设计变量个数，并将每个输入样本点进行发动机性能评估，获得设计约束条件和目标函数值；
3)、发动机性能仿真，计算流程如图2所示，各部分的主要步骤如下：
a)、装药初始设计参数进行燃面计算，得到燃烧面积与燃烧厚度之间的关系。具体包括：
获取发动机装药的初始装药参数，基于初始装药参数建立发动机装药的三维模型，并将该三维模型划分成若干圆柱对称的装药单元模型；
对装药单元模型进行网格划分，得到装药单元模型的网格计算域，并定义网格计算域中的药柱节点、空腔节点；
基于网格计算域中的药柱节点与空腔节点提取出由若干零点组成的初始燃面；
识别出初始燃面中与网格计算域中各个网格节点距离最近的零点，并得到各个网格节点与对应的零点之间的距离值；
基于发动机装药的燃去肉厚以及各个网格节点与对应的零点之间的距离值得到发动机装药的燃去体积，并基于燃去肉厚与燃去体积进行燃面积分得到燃烧面积。
b)、依据步骤a)得出的燃烧面积-燃烧肉厚关系进行发动机内弹道计算，得到pc-t关系：
使用“零维”内弹道学基本方程进行计算，燃烧室压强随时间变化的基本微分方程为：
其中Vc为燃烧室空腔体积，pc为燃烧室压强，ρp为装药密度，At为喷管喉部面积，Ab为装药燃烧面积，c*为推进剂特征速度，t为工作时间，a为燃速系数，n为推进剂压强指数，由燃速定义式
得到
将方程带入方程，得到
其中pc,eq称为瞬时平衡压强，其表达式为
其中K＝Ab/At，为面喉比，由方程可得到
将步骤a)所得燃烧面积-燃去肉厚关系带入方程(5)，可以计算得到发动机压强-时间曲线；
根据发动机压强曲线计算发动机推力-时间曲线：
F(t)＝λpc(t)CF(t)At(t)
其中，γ为燃气比热比，是推进剂的物性参数，λ为比冲效率，pe为喷管出口压强，通过喷管等熵流动关系确定，pamb为环境压强，由工作高度决定。
c)根据燃烧室压力曲线，进行壳体厚度和质量计算：
其中，k为安全系数，D为发动机外径，ξ为焊缝系数，Δc为工艺减薄量，一般取0.1mm，σ为发动机壳体材料抗拉强度。得到壳体厚度后，通过其他尺寸参数即可获得燃烧室壳体质量。
d)根据燃烧室在燃气中的暴露时间进行燃烧室绝热层厚度计算。
根据步骤a)得到的燃面推移曲线和步骤b)推导的e-t关系，得到燃面推移与时间的关系；
当燃面推移至燃烧室绝热层，开始计算该处绝热层暴露在燃气中的时间；
在轴向上将绝热层分段，计算每一段绝热层所需厚度：
δx＝rite+Δδ
其中，δi为第i段的绝热层厚度，Xi为第i段的轴向位置范围，δx为轴向位置x处所需的最小绝热层厚度，ri为绝热层烧蚀速率，te为绝热层在燃气中暴露时间，Δδ为烧蚀余量，一般取0.5mm，确定了各段绝热层厚度后，即可得到绝热层总质量mi。
发动机性能指标计算，根据燃面计算、内弹道计算、绝热层计算和燃烧室壳体计算得到的结果，获取发动机的总冲、工作时间、总质量、质量比等性能参数以及发动机设计所需的约束条件和目标函数值。
4)、将5n个样本点对应的设计变量、目标函数和约束条件组成训练样本集，如所示。
其中，Xi为实验设计生成的设计变量的取值，Yi为目标函数和所有约束取值组成的向量，即：
Y＝[f,g1,g2,…,gm]
5)、令迭代次数k＝0，优化迭代开始。利用所有5n+k个样本点构成的训练样本集，采用径向基函数方法，构建目标函数与所有约束条件的初始代理模型，如所示。
Y(x)＝S(x)
6)、将代理模型代入优化问题，构建用于序列采样的子优化问题
min:S1(x)
s.t.:Sj+1(x)≤0,j＝1,2,…,m
7)、采用基于精英库启动差分进化算法(DE)对基于代理模型的优化问题进行搜索，具体步骤如下：
算法初始化：设定精英库大小N与初始实验设计相等为5n，精英库中存储了当前搜索得到的N个真实模型性能最优的样本点，按性能从劣到优，组成下述精英库
同时，给定当前找到的真实模型的最优解对应的适应度值Fbest作为差分进化终止参考，以及约束惩罚因子M，在设计空间内以精英库为初始种群随机选取50个样本，并获得其适应度评估函数值：
进行差分变异，生成变异个体：
r1≠r2≠r3
进行交叉，生成测试个体：
进行适应度评估，确定改测试个体是否保留：
若下式成立，转f)，否则转b)：
输出xbest作为下一个采样点Xnext。
8)、将Xnext代入发动机性能仿真流程，通过步骤3)进行发动机性能计算，获得发动机设计的目标函数以及约束条件取值，并按式更新当前的Fbest。
9)、收敛判定，如果连续10次迭代Fbest没得到更新，或者迭代次数k达到最大迭代次数Kmax，则输出当前最优解Fbest及其对应的设计参数，作为最终设计结果；否则，令迭代次数k＝k+1，转步骤5)，进行下一次迭代，直至满足收敛条件，输出最优的发动机结构设计参数。
本发明将发动机各部组件之间的耦合关系考虑到总体设计中，改变以往设计模式，直接以目标发动机性能参数最优化为目的，对发动机各分系统的主要设计参数进行最优化计算，能有效避免人工重复迭代。同时将基于代理模型的高效优化方法对设计方案进行综合寻优，提升优化搜索效率。因此该方法能得到综合性能最优的设计，显著提高固体火箭发动机总体设计效率和综合性能。
下面以星孔型发动机和翼柱型发动机设计为例，对本发明的具体实施过程进行说明。
实施例1：
二维星孔型药柱发动机的结构参数化设计：
指标需求：发动机外径：260mm；总重量：≤63kg；裙间距：600mm；喷管长度：200mm；工作温度：-40℃～50℃；常温(20℃)平均推力：≥23kN；海平面常温总冲：≥103kN·s，工作时间：4.5s。
装药构型：星孔型，星角数为6，前后端面不包覆。
设计变量：选择为喉径Dt，膨胀比ε，参考燃速r0(6MPa)，星孔装药构型参数(外切圆直径D、角分数λ、星尖圆弧半径r、星边半角θ、内切直径d)，其变化范围如下表1所示。
表1设计变量的变化范围
推进剂参数：密度1770，压强指数0.3，燃速温度敏感系数0.002，燃气比热比1.17，特征速度随压强的变化如下表2所示。
表2特征速度随压强的变化
| 压强(MPa) | 特征速度(m/s) |
| 5 | 1560 |
| 6 | 1570 |
| 7 | 1580 |
| 8 | 1590 |
| 9 | 1600 |
壳体材料：抗拉强度为1080MPa，屈服应力为835MPa。
绝热层材料：密度为1500，烧蚀速率为0.2mm/s，厚度余量为0.5mm。
根据本发明方法对上述二维星孔型药柱发动机进行设计。
1)首先基于优化拉丁超立方实验设计方法在设计空间内生成40个均匀分布的样本点，并在各样本点运行发动机性能仿真模型，得到对应的总冲、平均推力、喷管长度、出口外径等参数，将其作为初始训练样本构造初始代理模型。
2)之后对代理模型进行搜索获得下一个样本点，并在样本点处运行发动机性能仿真模型。
3)收敛判定，若满足收敛条件则终止计算，输出当前最优解，否则，进行下一步迭代；
4)将新样本输入输出添加到训练样本集，更新代理模型。
经过上述初始样本点计算和19次迭代计算后，优化过程收敛，得到的重总重收敛曲线如下图3所示，满足设计指标条件下发动机最小总质量为57.1kg，对应的总冲为103kN·s，平均推力为23kN，工作时间4.5s，喷管长度198mm，出口外径147mm，均满足指标需求，设计变量取值如下表3所示。
表3星孔发动机设计结果取值
采用本发明提出的方法进行发动机设计后，得到的发动机在不同温度下的推力和压强曲线如下图4和图5所示，结果显示压强曲线在工作时间内出现两个相等的极值点，且最大压强和平均压强之间的差异较小，表明本发动机的设计结果燃烧室壳体承压能力得到了充分的发挥，验证了本设计方案的先进性。因为当只有一个极值点取到最大压强时，通过调整设计参数，可以在平均压强不变的条件下，调整装药构型参数将该点压强继续降低，从而减少壳体总量。而当多个极值点同时取到最大压强时，如果调整参数使一个点的压强降低时，必然导致另一个点的压强增加，从而增加壳体质量，降低发动机性能。
实施例2：
翼柱型发动机设计：
设计需求：发动机外径915mm，发动机总长度≤5400，工作温度-40℃～50℃；常温(20℃)海平面总冲≥10700kN·s，常温工作时间≥52s，喷管出口外径≤580mm。
装药构型：后翼柱型，后翼数为9，内孔直径为250mm.
推进剂参数：密度1770，压强指数0.35，燃速温度敏感系数0.002，燃气比热比1.17，特征速度随压强的变化如下表4所示。
表4
| 压强(MPa) | 特征速度(m/s) |
| 5 | 1560 |
| 6 | 1570 |
| 7 | 1580 |
| 8 | 1590 |
| 9 | 1600 |
壳体材料：抗拉强度为1715MPa，屈服应力为1370MPa。
绝热层材料：密度为1200，烧蚀速率为0.2mm/s，厚度余量为0.5mm。
设计变量：选择为喉径Dt，膨胀比ε，参考燃速r0(6MPa)，燃烧室柱段长度L，星孔装药构型参数(后翼外切圆直径D、翼长l、翼倾角θ、翼宽w)，其变化范围如下表5所示。
表5
| 设计变量(单位) | 上限 | 下限 |
| 喉径Dt(mm) | 100 | 160 |
| 膨胀比ε | 9 | 25 |
| 参考燃速r0(mm/s) | 5 | 10 |
| 燃烧室柱段长度L | 4000 | 4500 |
| 后翼外切圆直径D(mm) | 500 | 800 |
| 翼长l | 100 | 500 |
| 翼倾角θ(°) | 5 | 20 |
| 翼宽w(mm) | 20 | 50 |
根据本发明给出的方法对上述发动机进行设计。
1)首先基于优化拉丁超立方实验设计方法在设计空间内生成40个均匀分布的样本点，并在各样本点运行发动机性能仿真模型，得到对应的总冲、工作时间、发动机总长度、喷管出口外径等参数，将其作为初始训练样本构造初始代理模型。
2)之后对代理模型进行搜索获得下一个样本点，并在样本点处运行发动机性能仿真模型；
3)收敛判定，若满足收敛条件则终止计算，输出当前最优解，否则，进行下一步迭代；
4)将新样本输入输出添加到训练样本集，更新代理模型。
经过上述初始样本点计算和58次迭代计算后，优化过程收敛，得到的重总重收敛曲线如下图6所示，满足设计指标条件下发动机最小总质量为4873kg，对应的总冲为10700kN·s，平均推力为205.5kN，工作时间52s，发动机总长度198mm，出口外径580mm，均满足指标需求，设计变量取值如下表6所示。
表6星孔发动机设计结果取值
| 设计变量(单位) | 取值 |
| 喉径Dt(mm) | 127 |
| 膨胀比ε | 18.0 |
| 参考燃速r0(mm/s) | 5.41 |
| 燃烧室柱段长度L | 4110 |
| 后翼外切圆直径D(mm) | 667 |
| 翼长l | 229 |
| 翼倾角θ(°) | 10.6 |
| 翼宽w(mm) | 50 |
采用本方法设计得到的发动机推力曲线如下图7所示和压强曲线如下图8所示。图中结果表明，压强曲线在工作时间有3个极大点可取到最大压强的值，验证了设计方案的合理性和本方法的先进性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，包括：
获取固体火箭发动机总体参数的任务目标，采用优化拉丁超立方实验在所述任务目标内生成初始样本点；
将所述初始样本点输入到发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数；
根据所述初始样本点以及初始样本点对应的约束条件和目标函数生成初始训练样本，构建目标函数与约束条件的代理模型；
采用差分进化算法对所述代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点；
将所述最优的采样点作为新的采样点输入所述发动机性能仿真模型中，根据预先设置的收敛条件，输出发动机总体参数。
2.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，所述根据收敛条件，输出发动机总体参数，包括：
若满足收敛条件，输出发动机结构设计参数；
若不满足收敛条件，则进行循环迭代，采用新的样本点形成新的训练样本，更新代理模型，进行寻优处理直至满足收敛条件，输出发动机结构设计参数。
3.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，
所述初始样本点包括：初始装药参数、燃烧室压力曲线以及燃烧室在燃气中的暴露时间；
将所述初始样本点输入到发动机性能仿真模型中，得到初始样本点对应的约束条件和目标函数，包括：
将所述初始装药参数输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧面积的计算值；
根据所述燃烧面积的计算值，得到发动机压强-时间关系曲线；
根据所述发动机压强-时间关系曲线，得到发动机推力-时间曲线；
将所述燃烧室压力曲线输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室壳体的厚度和质量；
将所述燃烧室在燃气中的暴露时间输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室绝热层厚度和质量；
根据所述燃烧面积、发动机推力-时间曲线、绝热层计算值和燃烧室壳体计算值，得到发动机总体性能参数以及发动机设计所需的约束条件和目标函数值。
4.根据权利要求3所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，将所述初始装药参数输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧面积的计算值，包括：
获取发动机装药的初始装药参数，基于初始装药参数建立发动机装药的三维模型，并将该三维模型划分成若干圆柱对称的装药单元模型；
对装药单元模型进行网格划分，得到装药单元模型的网格计算域，并定义网格计算域中的药柱节点、空腔节点；
基于网格计算域中的药柱节点与空腔节点提取出由若干零点组成的初始燃面；
识别出初始燃面中与网格计算域中各个网格节点距离最近的零点，并得到各个网格节点与对应的零点之间的距离值；
基于发动机装药的燃去肉厚以及各个网格节点与对应的零点之间的距离值得到发动机装药的燃去体积，并基于燃去肉厚与燃去体积进行燃面积分得到燃烧面积。
5.根据权利要求4所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，将所述燃烧室在燃气中的暴露时间输入到发动机性能仿真模型中，得到燃烧室绝热层厚度和质量，包括：
根据燃面推移曲线，得到燃面推移与时间的关系；
当燃面推移至燃烧室绝热层，开始计该处绝热层暴露在燃气中的时间；
在轴向上将绝热层分段，得到每一段绝热层所需厚度。
6.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，采用差分进化算法对代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点，包括：
设定当前找到的真实模型的最优解对应的适应度值Fbest作为差分进化算法的终止参考，以及约束惩罚因子M，在设计空间内随机多个样本，并获得其适应度评估函数值：
进行差分变异，生成变异个体：
r1≠r2≠r3
进行交叉，生成测试个体：
进行适应度评估，确定改测试个体是否保留：
若
则输出xbest作为下一个采样点Xnext；若不成立，则重新进行差分变异。
7.根据权利要求6所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，采用差分进化算法对代理模型进行寻优处理，输出最优的采样点，还包括：
将Xnext输入发动机性能仿真模型中，计算获得发动机设计的目标函数以及约束条件取值，并按式更新当前的Fbest
根据Fbest输出最优的采样点。
8.根据权利要求7所述的一种固体火箭发动机总体参数设计方法，其特征在于，将最优的采样点作为新的采样点输入发动机性能仿真模型中，根据收敛条件，输出最优的发动机结构设计参数中，
所述收敛条件为：连续多次迭代Fbest没得到更新，或者迭代次数k达到最大迭代次数Kmax。
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