CN116068140A - 一种发动机整机热加速试验参数的确定方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种发动机整机热加速试验参数的确定方法及相关设备，所述方法包括：获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；基于CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取目标微观特征参量与宏观特征参量的目标表征关系；根据目标表征关系修正目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。通过引入CT扫描试验结果对微‑宏观表征关系进行修正，不仅作为关联微观‑宏观特征参量的中间桥梁，还修正微观‑宏观参量的表征关系，提升宏观力学性能和微观化学变量参数的关系的可信度。

Description

一种发动机整机热加速试验参数的确定方法及相关设备
技术领域
本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种发动机整机热加速试验参数的确定方法及相关设备。
背景技术
固体火箭发动机因其结构简单、工作可靠、使用安全且能长期贮存等诸多优点，被广泛应用于各国的导弹武器中。然而“长期贮存，一次使用”的武器特性也造成此类固体导弹装备会长期处于贮存状态下。作为固体火箭发动机的主要薄弱部位，固体燃料药柱会随着贮存时间的增加逐渐发生老化，宏观表现为力学性能的下降。当下降至失效阈值时，固体火箭发动机将无法正常使用并视为寿命终点。为了确保发动机处于正常使用的区间内，准确评估固体火箭发动机的寿命显得尤为重要。
探索固体燃料的老化性能规律一直是科技人员的研究的热点，固体燃料的老化过程主要体现在宏观物理性能和微观化学状态两个方面的变化。对于固体燃料老化过程的研究，单纯从力学性能的变化以及化学状态的变化的研究分析已经比较多了，但对于他们之间的相关性和一致性研究目前还比较少。此外，固体火箭发动机的寿命预估主要是以固体燃料的宏观力学性能的下降为表征参数的，但是实际情况某些尺寸较小的发动机装载的固体燃料较少无法在内部取样进行力学性能测试，目前缺少固体燃料在老化的过程中的宏观力学性能与化学状态之间的相关性，无法根据贮存的固体燃料的化学状态预估其力学性能，即无法在微损检测的前提下进行取样并获得新的表征参数以对固体火箭发动机的寿命进行预估。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种发动机整机热加速试验参数的确定方法及相关设备，用于解决现有技术中从固体固体燃料宏观力学试验和微观化学试验两个角度构建的老化统一关系相关性不高和一致性不强的问题。
为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本发明提出一种发动机整机热加速试验参数的确定方法，包括：将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；
当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
可选的，所述获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量的步骤，包括：
采用平衡溶胀法获取所述目标固体燃料的最大溶胀值；
基于所述最大溶胀值确定所述目标固体燃料的微观特征参量，所述微观特征参量包括所述目标固体燃料的交联密度和凝胶含量；
通过宏观力学性能测试获取所述目标固体燃料的宏观特征参量，所述宏观特征参量包括所述目标固体燃料在当前试验条件下的最大抗拉强度和最大延伸率。
可选的，所述获取目标固体燃料的CT扫描试验结果的步骤，包括：
通过CT扫描试验获取所述目标固体燃料的扫描数据；
根据所述扫描数据获取所述目标固体燃料在不同预设条件下的三维灰度图像；
基于所述三维灰度图像进行损伤特征提取，得到所述目标固体燃料的孔隙率，将所述孔隙率作为所述目标固体燃料的CT扫描试验结果。
可选的，所述基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量的步骤，包括：
采用灰色关联分析法将所述微观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量；
同理，将所述宏观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
可选的，所述获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系的步骤，包括：
对所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量进行拟合，确定所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系；
对所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量进行拟合，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
可选的，在所述根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤之前，还包括：
采用逐步逼近法选取目标固体燃料发动机整机的临界加速温度；
基于所述临界加速温度确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件；
在所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件下基于所述目标固体燃料的老化驱动模型确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的加速因子和初始参数。
可选的，所述当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤，包括：
当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足取样条件时，基于所述目标表征关系对所述初始参数进行第一次修正；
根据所述加速因子对所述初始参数进行第二次修正，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
另一方面，本申请提供了一种发动机整机热加速试验参数的确定系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
计算模块，用于基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；
修正模块，用于当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的发动机整机热加速试验参数的确定方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述的发动机整机热加速试验参数的确定方法的步骤。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
通过将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；基于CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取目标微观特征参量与宏观特征参量的目标表征关系；当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据目标表征关系修正目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。引入CT扫描试验结果对微-宏观表征关系进行修正，不仅作为关联微观-宏观特征参量的中间桥梁，还修正微观-宏观参量的表征关系，提升宏观力学性能和微观化学变量参数的关系的可信度。进而使得同一套整机加速实验方法可以针对不同类型尺寸的固体火箭发动机，即，当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，也可以通过微观-宏观参量的表征关系预估目标固体燃料的力学性能，完成试验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1是本申请实施例提供的一种发动机整机热加速试验参数的确定方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的又一种发动机整机热加速试验参数的确定方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种发动机整机热加速试验参数的确定系统的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-图2所示，所示，本申请实施例提供了一种发动机整机热加速试验参数的确定方法，包括：
S101、将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
S102、基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；
S103、当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
通过获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；基于CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取目标微观特征参量与宏观特征参量的目标表征关系；根据目标表征关系修正目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。引入CT扫描试验结果对微-宏观表征关系进行修正，不仅作为关联微观-宏观特征参量的中间桥梁，还修正微观-宏观参量的表征关系，提升宏观力学性能和微观化学变量参数的关系的可信度。
在一种可能的实施方式中，所述获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量的步骤，包括：
采用平衡溶胀法获取所述目标固体燃料的最大溶胀值；
基于所述最大溶胀值确定所述目标固体燃料的微观特征参量，所述微观特征参量包括所述目标固体燃料的交联密度和凝胶含量；
通过宏观力学性能测试获取所述目标固体燃料的宏观特征参量，所述宏观特征参量包括所述目标固体燃料在当前试验条件下的最大抗拉强度和最大延伸率。
示例性的，采用平衡溶胀法测定HTPB 固体燃料老化过程中的交联密度和凝胶含量，使用甲苯对药柱进行溶胀，高分子聚合物在溶剂中的溶胀平衡的最大溶胀值与交联密度成反比。溶胀比 Q的计算公式为:
其中，M0为试样溶胀前质量，M1为试样溶胀后质量，M2为试样溶胀后再经过真空干燥的质量，为推进剂中固体填料的质量百分数，为推进剂中粘合剂体系质量百分数，为胶黏剂基体的密度。
当交联度不大时，良溶剂中溶胀比超过10，高聚物在溶液中的体积分数相对来说就很小，因此可以近似溶胀平衡方程为：
其中，Mc为交联点的平均分子量， X1为Huggins 参数，V1为溶剂的摩尔体积。
因此，交联密度计算公式为：
其中，为交联密度。
凝胶含量的计算公式为：
其中，Gel为凝胶含量。
HTPB 固体燃料的交联密度和凝胶含量的测定顺序为:在每一个老化节点下把固体燃料标准哑铃试样取出，并将中间标距区切成10 mm×10 mm×2 mm 的标准小药块，取三次样以减小误差，记录小药块的质量M0，在60ML广口瓶中加入30ML甲苯，将称好的药块放入其中，药块应被甲苯所覆盖，进行 160 h 的溶胀。溶胀期满后，将药块取出放在平展的锡箔纸上等甲苯自然挥发，用吸水纸将锡箔纸上的甲苯吸干，2 min后若试样在锡箔纸上无明显液体漏出，则迅速称量并记录质量M1，同批次测试使用的时间应该基本相同，整个操作过程中要避免挤压试样。再将称量好的药块放入烘箱进行干燥，经过24 h的干燥后记录质量M2。
示例性的，除平衡溶胀法外，还可以使用傅里叶红外光谱测试技术获取能够表征HTPB 固体燃料微观化学结构的光谱强度类微观参数。还可以测试动态力学性能，DMA，获取所述目标固体燃料的宏观特征参量。
在一种可能的实施方式中，所述获取目标固体燃料的CT扫描试验结果的步骤，包括：
通过CT扫描试验获取所述目标固体燃料的扫描数据；
根据所述扫描数据获取所述目标固体燃料在不同预设条件下的三维灰度图像；
基于所述三维灰度图像进行损伤特征提取，得到所述目标固体燃料的孔隙率，将所述孔隙率作为所述目标固体燃料的CT扫描试验结果。
示例性的，为了尽可能利用微CT的高分辨率获取HTPB固体燃料试样内部的损伤情况，采用小尺寸试样进行CT扫描试验。在每一个老化节点下把固体燃料标准哑铃试样取出，并将中间标距区切成3 mm×3 mm×3 mm 的标准小药块，取分三次进行取样以减小偶然误差。将扫描后获取的数据文件，即，扫描数据，基于微NRecon软件进行三维重构，获取HTPB固体燃料在不同加载条件下的三维灰度图像。将重构完成的三维灰度图像导入Avizo软件进行损伤特征量的二次提取，获取细观参数孔隙率。
其中，孔隙率的计算公式为，
其中，和分别为材料在自然状态下的体积和绝对密实体积。还可以采用CT数来代替孔隙率
在一种可能的实施方式中，所述基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量的步骤，包括：
采用灰色关联分析法将所述微观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量；
同理，将所述宏观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
在一种可能的实施方式中，所述获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系的步骤，包括：
对所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量进行拟合，确定所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系；
对所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量进行拟合，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
示例性的，采用灰色关联分析方法分析材料级老化加速试验所获取的微细宏观特征参数数据，即，微观特征参量、宏观特征量与CT扫描试验结果。首先，将热加速老化条件下的交联密度和凝胶含量两个微观特征参量作为特征行序列，将细观参数，即，CT扫描试验结果，孔隙率作为特征列序列，得到第一比较结果，根据第一比较结果，判断哪一个微观参数和孔隙率的灰色关联度高，然后用拟合工具对灰色关联度高的两个参数进行拟合，最终确定最优微观检测参数同细观损伤参数的表征关系，即，所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系。同理，将热加速老化条件下的最大抗拉强度和最大延伸率两个宏观特征参量作为特征行序列，将细观参数孔隙率作为特征列序列，得到第二比较结果，根据第二比较结果，判断哪一个宏观参数和孔隙率的灰色关联度高，然后用拟合工具对灰色关联度高的两个参数进行拟合，最终确定最佳宏观检测参数同细观损伤参数的表征关系，即，所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系。
在一种可能的实施方式中，在所述根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤之前，还包括：
采用逐步逼近法选取目标固体燃料发动机整机的临界加速温度；
基于所述临界加速温度确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件；
在所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件下基于所述目标固体燃料的老化驱动模型确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的加速因子和初始参数。
示例性的，为了尽可能降低整机热加速试验时间成本，同时又保证燃烧室在老化过程中不会因温度过高而带来新的失效机理，采用逐步逼近法选取临界整机加速温度Tu。Tu首先由材料级高温加速老化试验中老化表征参数规律性较强的温度初步确定，用符号Tu0表示。然后以Tu1和Tu2为老化温度条件，并依据预设的老化驱动模型重复开展材料级高温加速老化试验。
老化温度Tu1和Tu2的表达式分别为，
其中，代表老化试验过程中的温度间隔，基于QJ2328A-2005《复合固体固体燃料高温加速老化试验方法》，一般选取10℃。
通过试验数据处理，对比Tu0、Tu1和 Tu2三个温度条件下老化表征参数规律性最强的作为最终的整机加速温度Tu。
加速因子AF是根据老化驱动模型确定的，具体的计算公式为，
其中，Ts为固体燃料正常贮存温度，为活化能，R为气体常数。
活化能具体求解方法如下：
根据灰色关联分析方法选取的多尺度特征参数后，针对微观和细观参数采用简单一级动力学模型来模拟固体燃料的老化过程，进而求取微观性能变化常数Kw和细观性能变化常数Kx，再参照QJ2328A-2005《复合固体固体燃料高温加速老化试验方法》求得微观活化能Eaw和微观活化能Eax。宏观性能活化能Eah则直接参照QJ2328A-2005《复合固体固体燃料高温加速老化试验方法》进行求解。为了减少误差，采用平均的方式获取多尺度活化能，即。
加速贮存试验时间的确定公式为，
在一种可能的实施方式中，所述当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤，包括：
当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足取样条件时，基于所述目标表征关系对所述初始参数进行第一次修正；
根据所述加速因子对所述初始参数进行第二次修正，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
示例性的，考虑到发动机药柱与材料级试件的应力状态以及自然贮存与人工加速环境温度两种差异，由材料级加速老化试验结果计算出的加速因子AF并不能直接应用到第一阶段的整机加速老化试验，因此，需要进行两次修正，进而使加速贮存试验结果更为合理可靠。
第一次修正是在固体火箭发动机整机加速老化试验前，采用取药装置对整机自然贮存进行取样。在自然取样过程中，若是针对大尺寸固体火箭发动机的固体燃料药柱，直接取固体燃料并加工成标准哑铃型试件，开展宏观力学性能测试。若是针对不方便大体积取样的小尺寸发动机，则根据上述已确定的目标表征参数确定宏观特征量与微观特征量之间的关系，根据微观特征量获得对应的宏观力学性能参数值，并与材料级加速老化试验的结果进行比对，最终确定第一次修正系数k1。
在第二次系数修正中，加速因子AF需利用发动机整机加速贮存后取样的测试数据对第一阶段加速试验结果进一步修正。即在获得第一批加速贮存后的数据，将计算得出的老化数据与整机自然贮存数据对比进行修正，最终获取第二次修正系数k2。第二次系数修正过程中也分为两种情况，一种是小尺寸固体火箭发动机整机加速贮存试验，直接在适用的相应尺寸的高温老化箱中进行试验即可。第二种情况则是针对大尺寸固体火箭发动机整机加速贮存试验，在缺少对应尺寸高温老化箱的情况下，则采用取药法开展加速热老化试验。
针对老化数据变化趋势，需要确定适合的修正模型，下式分别为线性模型、对数模型、指数模型。
其中 Y 2 为修正后的值； Y 1 为初始值。 k 1 为第一次修正系数； k 2 为第二次修正系数。
在一种可能的实施方式中，如图3所示，本申请提供了一种发动机整机热加速试验参数的确定系统，所述系统包括：
数据采集模块201，用于将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
计算模块202，用于基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；
修正模块203，用于当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
一种可能的实施方式中，如图4所示，本申请实施例提供了一种电子设备300，包括：包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序311时，实现：将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数的步骤。
在一种可能的实施方式中，如图5所示，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质400，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现：将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数的步骤。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里上述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，包括：
将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述宏观特征参量的目标表征关系；
当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
2.如权利要求1所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，所述获取目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量的步骤，包括：
采用平衡溶胀法获取所述目标固体燃料的最大溶胀值；
基于所述最大溶胀值确定所述目标固体燃料的微观特征参量，所述微观特征参量包括所述目标固体燃料的交联密度和凝胶含量；
通过宏观力学性能测试获取所述目标固体燃料的宏观特征参量，所述宏观特征参量包括所述目标固体燃料在当前试验条件下的最大抗拉强度和最大延伸率。
3.如权利要求1所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，所述获取目标固体燃料的CT扫描试验结果的步骤，包括：
通过CT扫描试验获取所述目标固体燃料的扫描数据；
根据所述扫描数据获取所述目标固体燃料在不同预设条件下的三维灰度图像；
基于所述三维灰度图像进行损伤特征提取，得到所述目标固体燃料的孔隙率，将所述孔隙率作为所述目标固体燃料的CT扫描试验结果。
4.如权利要求2所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，所述基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量的步骤，包括：
采用灰色关联分析法将所述微观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量；
同理，将所述宏观特征参量作为特征行序列，将所述CT扫描试验结果作为特征列序列，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
5.如权利要求4所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，所述获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系的步骤，包括：
对所述微观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标微观特征参量进行拟合，确定所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系；
对所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量进行拟合，确定所述宏观特征参量中与所述CT扫描试验结果灰色关联度最高的两个目标宏观特征参量。
6.如权利要求5所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，在所述根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤之前，还包括：
采用逐步逼近法选取目标固体燃料发动机整机的临界加速温度；
基于所述临界加速温度确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件；
在所述目标固体燃料发动机整机热加速试验条件下基于所述目标固体燃料的老化驱动模型确定所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的加速因子和初始参数。
7.如权利要求6所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法，其特征在于，所述当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数的步骤，包括：
当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，基于所述目标表征关系对所述初始参数进行第一次修正；
根据所述加速因子对所述初始参数进行第二次修正，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
8.一种发动机整机热加速试验参数的确定系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于将目标固体燃料发动机所用的固体燃料作为目标固体燃料，获取所述目标固体燃料的微观特征参量、宏观特征参量和CT扫描试验结果；
计算模块，用于基于所述CT扫描试验结果选择目标微观特征参量和目标宏观特征参量，并获取所述目标微观特征参量与所述CT扫描试验结果的第一表征关系和所述宏观特征参量与所述CT扫描试验结果的第二表征关系，进而根据所述第一表征关系和所述第二表征关系确定所述目标微观特征参量与所述所述宏观特征参量的目标表征关系；
修正模块，用于当所述目标固体燃料发动机的尺寸无法满足预设取样条件时，根据所述目标表征关系修正所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的初始参数，得到所述目标固体燃料发动机整机热加速试验的目标参数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7中任一项所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的发动机整机热加速试验参数的确定方法的步骤。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5750887A (en) * 1996-11-18 1998-05-12 Caterpillar Inc. Method for determining a remaining life of engine oil
US20030023328A1 (en) * 2001-07-25 2003-01-30 Yuji Yasui Control apparatus, control method, and engine control unit
US8210052B1 (en) * 2010-05-20 2012-07-03 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for forecasting the fatigue damage of a solid rocket motor through ignition
CN103970965A (zh) * 2014-05-26 2014-08-06 中国航空动力机械研究所 燃气涡轮发动机加速寿命试验试车方法
CN104166787A (zh) * 2014-07-17 2014-11-26 南京航空航天大学 一种基于多阶段信息融合的航空发动机剩余寿命预测方法
CN104820083A (zh) * 2015-05-04 2015-08-05 西安近代化学研究所 一种大尺寸nepe推进剂装药贮存寿命的预估方法
CN106706508A (zh) * 2017-01-25 2017-05-24 北京航空航天大学 一种基于ahp分析的金属材料海水腐蚀敏感度评价方法
CN109297896A (zh) * 2018-10-31 2019-02-01 中国兵器工业第五九研究所 一种复合固体推进剂老化机理一致性评价方法
CN109655397A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 湖北航天化学技术研究所 一种固体推进剂可靠贮存寿命预估方法
US20200184131A1 (en) * 2018-06-27 2020-06-11 Dalian University Of Technology A method for prediction of key performance parameter of an aero-engine transition state acceleration process based on space reconstruction
CN114491975A (zh) * 2021-12-25 2022-05-13 西北工业大学 基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5750887A (en) * 1996-11-18 1998-05-12 Caterpillar Inc. Method for determining a remaining life of engine oil
US20030023328A1 (en) * 2001-07-25 2003-01-30 Yuji Yasui Control apparatus, control method, and engine control unit
US8210052B1 (en) * 2010-05-20 2012-07-03 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for forecasting the fatigue damage of a solid rocket motor through ignition
CN103970965A (zh) * 2014-05-26 2014-08-06 中国航空动力机械研究所 燃气涡轮发动机加速寿命试验试车方法
CN104166787A (zh) * 2014-07-17 2014-11-26 南京航空航天大学 一种基于多阶段信息融合的航空发动机剩余寿命预测方法
CN104820083A (zh) * 2015-05-04 2015-08-05 西安近代化学研究所 一种大尺寸nepe推进剂装药贮存寿命的预估方法
CN106706508A (zh) * 2017-01-25 2017-05-24 北京航空航天大学 一种基于ahp分析的金属材料海水腐蚀敏感度评价方法
US20200184131A1 (en) * 2018-06-27 2020-06-11 Dalian University Of Technology A method for prediction of key performance parameter of an aero-engine transition state acceleration process based on space reconstruction
CN109297896A (zh) * 2018-10-31 2019-02-01 中国兵器工业第五九研究所 一种复合固体推进剂老化机理一致性评价方法
CN109655397A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 湖北航天化学技术研究所 一种固体推进剂可靠贮存寿命预估方法
CN114491975A (zh) * 2021-12-25 2022-05-13 西北工业大学 基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周东谟: "定应变下HTPB推进剂老化机理及发动机寿命预估研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, pages 92 - 100 *
巩伦昆;陈雄;周长省;李映坤;朱敏;: "结构尺寸对固体燃料冲压发动机燃速影响的仿真研究", 兵工学报, no. 05 *
张兴高等: "HTPB推进剂材料的老化研究", 《复合材料•创新与可持续发展》 *
张福高;: "某型固体火箭发动机装药老化试验研究", 新技术新工艺, no. 12 *
王庆云: "基于微损检测的固体火箭发动机整机加速试验方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, pages 18 - 35 *
郭子涵: "HTPB 固体推进剂的老化性能研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》, pages 59 - 63 *
郭颖慧: "HTPB 固体推进剂老化特性宏观-微观相关性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》, pages 55 - 62 *

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