RU2749497C1 - Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine - Google Patents

Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine Download PDF

Info

Publication number
RU2749497C1
RU2749497C1 RU2020108712A RU2020108712A RU2749497C1 RU 2749497 C1 RU2749497 C1 RU 2749497C1 RU 2020108712 A RU2020108712 A RU 2020108712A RU 2020108712 A RU2020108712 A RU 2020108712A RU 2749497 C1 RU2749497 C1 RU 2749497C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
parameters
engine
mathematical model
values
tests
Prior art date
Application number
RU2020108712A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Петр Сергеевич Левочкин
Давид Суренович Мартиросов
Сергей Станиславович Каменский
Original Assignee
Акционерное общество "НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко"
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество "НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко" filed Critical Акционерное общество "НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко"
Priority to RU2020108712A priority Critical patent/RU2749497C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2749497C1 publication Critical patent/RU2749497C1/en

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02K—JET-PROPULSION PLANTS
    • F02K1/00—Plants characterised by the form or arrangement of the jet pipe or nozzle; Jet pipes or nozzles peculiar thereto
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Testing Of Engines (AREA)

Abstract

FIELD: rocket engines.SUBSTANCE: invention relates to the rocket and space field, particularly to liquid-propellant rocket engines (LRE), and is intended for construction of a mathematical model of a specific instance of the engine used in repeat firing tests. The method is based on using the current values of the parameters of the liquid-propellant engine measured during the firing test and the mathematical model of the processes in form of a system of equations. The essence of the method is as follows. The measured values of the parameters and additional parameters, coefficients, are entered into the mathematical model, wherein each of the parameters is separately included in one of the equations describing the characteristics of the engine accessories obtained during autonomous tests, the hydraulic characteristics of the pipes and the characteristics of the operating processes. The number of such parameters must coincide with the number of measured parameters of the model, in addition to the six parameters at the engine intake: the positions of the drives of the traction control accessories and the ratio of the fuel components, the pressures and the fuel component temperatures. Having solved the system of equations of the mathematical model obtained thereby on every stage of the firing test, the expected values of correction coefficients are determined, wherein the values are then approximated for all modes in form of dependences on the parameters at the engine intake and the approximation dependences are entered into the mathematical model.EFFECT: achievement of the level of accuracy of estimates necessary for accurate calculated simulation of the firing engine in various operating conditions thereof and, ultimately, for replacing some of the full scale tests with calculated studies.1 cl

Description

Область техники, к которой относится изобретениеThe technical field to which the invention relates

Изобретение относится к ракетно-космической области, в частности к жидкостным ракетным двигателям (ЖРД), и предназначено для использования при их экспериментальной доводке, эксплуатации и модернизации.The invention relates to the rocket and space field, in particular to liquid-propellant rocket engines (LRE), and is intended for use in their experimental fine-tuning, operation and modernization.

Уровень техникиState of the art

Известен способ идентификации линейного объекта (например, а.с. №361459 от 08.09.1969 г.), основанные на коррекции параметров модели сигналом, пропорциональным интегралу разности сигналов с выходов объекта и подстраиваемой модели. Однако эти способы относятся к линейным объектам, а следовательно, к линейным моделям, тогда как ЖРД, в особенности управляемые в широких диапазонах по тяге и соотношению компонентов рассматриваются как существенно нелинейные.A known method for identifying a linear object (for example, AS No. 361459 dated 09/08/1969), based on the correction of model parameters with a signal proportional to the integral of the difference between signals from the outputs of the object and the adjusted model. However, these methods relate to linear objects, and, consequently, to linear models, while liquid-propellant rocket engines, especially those controlled in wide ranges in terms of thrust and component ratio, are considered as substantially non-linear.

Известен способ параметрической идентификации математической модели объекта по патенту РФ №2444043, МПК G05B 17/02, G06F 17/18 от 27.02.2012 г. Способ включает определение входных и выходных сигналов объекта и определение идентифицируемых параметров математической модели, представленной в виде системы уравнений. Входные сигналы рассчитывают по измеренным и функционально связанными с ними параметрам, а выходные - только измеряют. В данный момент времени t, полагая входные и выходные сигналы, и идентифицируемые параметры модели известными, рассчитывают невязки (разности) между левой и правой частями уравнений, определяют и минимизируют взвешенную сумму квадратов невязок, приравнивая ее частные производные по идентифицируемым параметрам нулю и, решают полученную систему уравнений относительно идентифицируемых параметров, находят их значения в момент времени t+Δt.There is a method for parametric identification of a mathematical model of an object according to RF patent No. 2444043, IPC G05B 17/02, G06F 17/18 dated February 27, 2012. The method includes determining the input and output signals of the object and determining the identifiable parameters of the mathematical model, presented in the form of a system of equations. The input signals are calculated according to the measured and functionally related parameters, and the output signals are only measured. At a given time t, assuming the input and output signals and the identified parameters of the model are known, the residuals (differences) between the left and right sides of the equations are calculated, the weighted sum of the squared residuals is determined and minimized, equating its partial derivatives with respect to the identified parameters to zero and, solving the obtained system of equations for the identified parameters, find their values at time t + Δt.

Постоянно обновляющиеся идентифицируемые параметры модели используют для построения прогнозирующей модели при управлении объектом.Constantly updated identifiable parameters of the model are used to build a predictive model for object management.

Этот способ идентификации объекта можно рассматривать и как способ коррекции математической модели объекта в процессе его эксплуатации, и он наиболее близок к заявляемому способу, так как решает задачу формирования модели, отражающей свойства объекта с учетом экспериментальных данных.This method of object identification can also be considered as a method for correcting the mathematical model of an object during its operation, and it is closest to the claimed method, since it solves the problem of forming a model that reflects the properties of an object, taking into account experimental data.

Однако, рассмотренный прототип имеет следующие недостатки:However, the considered prototype has the following disadvantages:

1. Текущие значения идентифицируемых параметров определяют так, что они минимизируют сумму квадратов невязок всех измеряемых и расчетных параметров. Поэтому, с ростом количества измеряемых и расчетных параметров увеличивается и погрешность конечного результата;1. The current values of the identified parameters are determined so that they minimize the sum of the squared residuals of all measured and calculated parameters. Therefore, with an increase in the number of measured and calculated parameters, the error of the final result also increases;

2. Полученная в результате идентификации математическая модель может быть использована только для получения информации о текущем состоянии объекта, т.е. в процессе его работы идентифицируемые параметры постоянно обновляются, и применение ее при повторном испытании без проведения процедуры текущей идентификации невозможно.2. The mathematical model obtained as a result of identification can only be used to obtain information about the current state of the object, i.e. in the course of its operation, the identified parameters are constantly updated, and its application during retesting without carrying out the current identification procedure is impossible.

Раскрытие изобретения.Disclosure of the invention.

Задача изобретения заключается в разработке такого способа коррекции математической модели ЖРД, в результате которого формируется математическая модель, адекватно отражающая рабочие процессы в двигателе конкретной сборки при его многорежимном огневом испытании. Эта задача решается путем введения в уравнения модели двигателя измеренных значений параметров двигателя и дополнительных переменных - коэффициентов коррекции с целью максимально сблизить получаемые расчетные значения параметров с их измеренными значениями и, тем самым, учесть в математической модели особенности функционирования конкретного экземпляра двигателя при огневом многорежимном испытании. Эту модель можно использовать для прогнозирования параметров двигателя на его последующих огневых испытаниях, а также для замещения части огневых испытаний их цифровым моделированием.The objective of the invention is to develop such a method for correcting the mathematical model of a liquid-propellant engine, as a result of which a mathematical model is formed that adequately reflects the working processes in an engine of a specific assembly during its multi-mode fire test. This problem is solved by introducing measured values of engine parameters and additional variables - correction factors into the equations of the engine model - in order to bring the obtained calculated values of parameters as close as possible to their measured values and, thereby, to take into account in the mathematical model the peculiarities of the functioning of a particular engine instance during a multi-mode fire test. This model can be used to predict engine parameters during its subsequent firing tests, as well as to replace part of the firing tests with their digital modeling.

В предлагаемом изобретении отмеченные недостатки прототипа устранены за счет:In the proposed invention, the noted disadvantages of the prototype are eliminated due to:

1) определения параметров коррекции из решения системы уравнений, получаемой путем прямой подстановки в нее измеренных значений параметров на разных режимах работы объекта;1) determination of the correction parameters from the solution of the system of equations obtained by direct substitution of the measured values of the parameters into it at different operating modes of the object;

2) аппроксимации полученных параметров коррекции как функций параметров управления по всем режимам работы объекта.2) approximation of the obtained correction parameters as functions of control parameters for all operating modes of the object.

Математическая модель процессов нормально функционирующего ЖРД корректируется по результатам измерений параметров конкретного экземпляра двигателя, полученным на предварительно проведенном огневом испытании, содержащем достаточное количество различных режимов.The mathematical model of the processes of a normally functioning liquid-propellant rocket engine is corrected according to the results of measurements of the parameters of a particular instance of the engine, obtained in a preliminary fire test containing a sufficient number of different modes.

Сформированная в результате решения поставленной задачи математическая модель наиболее полно отражает характеристики функционирования конкретного экземпляра двигателя, проявившиеся при огневом испытании, и обеспечивает повышение точности расчетных оценок его параметров во всем диапазоне условий эксплуатации двигателей данного типа, что недостижимо иными методами.The mathematical model formed as a result of solving the problem posed most fully reflects the characteristics of the functioning of a particular engine instance, manifested during the fire test, and provides an increase in the accuracy of the calculated estimates of its parameters in the entire range of operating conditions for engines of this type, which is unattainable by other methods.

Технический результат заключается в том, что при расчетах по скорректированной предлагаемым способом математической модели достигается уровень точности расчетных оценок, необходимый для достоверной расчетной имитации проведения огневого двигателя в разнообразных условиях его эксплуатации и, в конечном итоге, для замены части натурных испытаний расчетными исследованиями.The technical result consists in the fact that in the calculations according to the mathematical model corrected by the proposed method, the level of accuracy of the calculated estimates is achieved, which is necessary for a reliable calculated simulation of the fire engine under various operating conditions and, ultimately, to replace part of the full-scale tests with calculated studies.

Использование скорректированной математической модели обеспечивает разработку и уточнение оптимальных планов и программ повторных огневых стендовых и летных испытаний ЖРД, повышая их качество и снижая риски возникновения нештатных ситуаций.The use of the corrected mathematical model ensures the development and refinement of optimal plans and programs for repeated fire bench and flight tests of liquid-propellant rocket engines, increasing their quality and reducing the risks of emergency situations.

Уровень точности и реализуемый диапазон достоверности расчетных оценок, получаемых по скорректированной математической модели, недостижимы иными современными методами и открывают возможность замещения результатов части огневых испытаний ЖРД результатами цифрового моделирования.The level of accuracy and the realizable range of reliability of the calculated estimates obtained from the corrected mathematical model are unattainable by other modern methods and open up the possibility of replacing the results of some of the fire tests of liquid-propellant engines with the results of digital modeling.

Осуществление изобретенияImplementation of the invention

Способ реализуют следующими действиями.The method is implemented by the following steps.

Огневое испытание ЖРД проводят по циклограмме, содержащей необходимое количество различных режимов его работы. На этих режимах измеряют положения приводов регулятора расхода и дросселя горючего, давления и температуры компонентов топлива на входе в двигатель и другие параметры, задействованные в математической модели двигателя.The fire test of the liquid-propellant engine is carried out according to the cyclogram containing the required number of different modes of its operation. In these modes, the positions of the drives of the fuel flow and throttle regulator, the pressure and temperature of the fuel components at the engine inlet, and other parameters involved in the mathematical model of the engine are measured.

Математическую модель ЖРД представляют в виде системы уравнений. Выбираются корректируемые параметры математической модели - параметры, условия определения которых при автономных испытаниях агрегатов существенно отличаются от условий огневого испытания или требуют уточнения для испытываемого экземпляра двигателя. Например, в качестве корректируемых параметров выбирают характеристики агрегатов ЖРД, полученные при автономных испытаниях такие, как напорные, мощностные характеристики основных и бустерных насосов, кпд турбин, гидросопротивления смесительных головок газогенераторов и камер, силы, действующие на радиально-упорные подшипники турбонасосных агрегатов и др.The mathematical model of a liquid-propellant engine is presented in the form of a system of equations. Adjustable parameters of the mathematical model are selected - parameters whose determination conditions during autonomous tests of units differ significantly from the conditions of a fire test or require clarification for a tested engine instance. For example, the characteristics of LPRE units obtained during autonomous tests, such as pressure and power characteristics of main and booster pumps, turbine efficiency, hydraulic resistance of mixing heads of gas generators and chambers, forces acting on angular contact bearings of turbopump units, etc., are chosen as adjustable parameters.

Если количество измеряемых параметров двигателя равно N, то количество корректируемых параметров должно быть равно N-М, где Μ - количество параметров, измеряемых на входе в двигатель. Например, для двухкомпонентного ЖРД это положения приводов регулятора расхода и дросселя горючего, давления и температуры компонентов топлива на входе в двигатель, и тогда М=6.If the number of measured parameters of the motor is equal to N, then the number of corrected parameters should be equal to N-M, where Μ is the number of parameters measured at the input to the motor. For example, for a two-component liquid-propellant rocket engine, these are the positions of the drives of the flow regulator and the fuel throttle, the pressure and temperature of the fuel components at the engine inlet, and then M = 6.

Коэффициенты коррекции вводят в математическую модель следующим образом. Например, для напорных характеристик насосовCorrection factors are introduced into the mathematical model as follows. For example, for the pressure characteristics of pumps

Figure 00000001
Figure 00000001

Где

Figure 00000002
- перепад давления на насосе при огневом испытании;Where
Figure 00000002
- pressure drop across the pump during the fire test;

Figure 00000003
- перепад давления на насосе, определяемый на огневом испытании в виде:
Figure 00000004
Figure 00000003
- pressure drop across the pump, determined during the fire test in the form of:
Figure 00000004

где а 1 н авт, а 2 н авт, …, а n н авт - коэффициенты, полученные при автономном испытании,

Figure 00000005
- давление компонента топлива на входе и выходе из насоса, соответственно; nт ои - обороты вала турбонасосного агрегата; Gн - расход через насос; ρн ои - плотность компонента топлива в насосе, Ан ои - коэффициент коррекции напорной характеристики. Здесь индекс «ои» относится к параметрам, определяемым на огневом испытании.where a 1 n aut , and 2 n aut , ..., and n n aut - the coefficients obtained in an autonomous test,
Figure 00000005
- pressure of the fuel component at the inlet and outlet of the pump, respectively; n t oi - revolutions of the turbopump unit shaft; G n - flow rate through the pump; ρ n oi is the density of the fuel component in the pump, A n oi is the pressure characteristic correction factor. Here the index "oi" refers to the parameters determined during the fire test.

Коэффициенты коррекции для констант, например, для коэффициентов гидравлических сопротивлений в магистралях, вводят следующим образом:Correction coefficients for constants, for example, for coefficients of hydraulic resistance in lines, are introduced as follows:

ξмаг ои = ξмаг авт ⋅ Амаг ои ξ mag oi = ξ mag av ⋅ A mag oi

Figure 00000006
Figure 00000006

где ξмаг ои - коэффициент гидросопротивления при огневом испытании;where ξ mag oi - coefficient of hydraulic resistance during a fire test;

ξмаг авт - коэффициент гидросопротивления, константа, полученная при автономных испытаниях; Амаг ои - коэффициент коррекции гидросопротивления;ξ mag aut - coefficient of hydraulic resistance, a constant obtained during autonomous tests; And mag oi - coefficient of hydraulic resistance correction;

Figure 00000007
- давление на входе и выходе магистрали, соответственно,
Figure 00000007
- pressure at the inlet and outlet of the line, respectively,

При этом коэффициенты коррекции А вводят в систему уравнений математической модели как дополнительные параметры неизвестные параметры:In this case, the correction coefficients A are introduced into the system of equations of the mathematical model as additional parameters, unknown parameters:

xn+i = Ai, i=1, 2, …, Ν-Μ,x n + i = A i , i = 1, 2,…, Ν-Μ,

и подставляют в нее все измеренные при огневом испытании значения параметров двигателя, задействованные в математической модели. Тогда, например, уравнение напорной характеристики (1) примет вид:and substitute into it all the values of the engine parameters used in the mathematical model measured during the fire test. Then, for example, the equation of the pressure characteristic (1) will take the form:

Figure 00000008
Figure 00000008

где индекс «*» относится к измеренным параметрам.where the subscript "*" refers to the measured parameters.

Далее цикл измерений на R разных режимах испытания, определяют для каждого коэффициента коррекции расчетные последовательности:Further, the cycle of measurements on R different test modes, determine the calculated sequences for each correction factor:

А11, А12, …, A1R,A11, A 12 , ..., A 1R ,

А21, А22, …, A2R,A21, A22, ..., A 2R ,

… … … …... ... ... ...

AK1, AK2, …, AKR, K=Ν-ΜA K1 , A K2 ,…, A KR , K = Ν-Μ

и аппроксимируют каждый из них по всем режимам R, например, методом наименьших квадратов, в виде функций параметров на входе в двигатель. Для двухкомпонентного ЖРД результаты аппроксимации коэффициенты коррекции

Figure 00000009
представляют в виде функций:and each of them is approximated in all modes R, for example, by the least squares method, in the form of functions of parameters at the input to the engine. For a two-component liquid-propellant engine, the results of the approximation correction coefficients
Figure 00000009
are represented as functions:

Figure 00000010
Figure 00000010

Где

Figure 00000011
-положение привода регулятора расхода горючего на входе в газогенератор,
Figure 00000012
- положение привода дросселя горючего на входе в камеру,
Figure 00000013
- давление окислителя и горючего на входе в двигатель, соответственно;
Figure 00000014
- температура окислителя и горючего на входе в двигатель, соответственно.Where
Figure 00000011
- the position of the drive of the fuel consumption regulator at the inlet to the gas generator,
Figure 00000012
- the position of the fuel throttle drive at the entrance to the chamber,
Figure 00000013
- the pressure of the oxidizer and fuel at the engine inlet, respectively;
Figure 00000014
- the temperature of the oxidizer and fuel at the engine inlet, respectively.

Коэффициенты коррекции в виде (2) подставляют в систему уравнений и получают математическую модель двигателя, скорректированную по результатам его огневого испытания:Correction coefficients in the form (2) are substituted into the system of equations and a mathematical model of the engine is obtained, corrected according to the results of its firing test:

Figure 00000015
Figure 00000015

где n - количество уравнений. Эту модель используют для разработки и уточнения оптимальных планов и программ повторных огневых стендовых и летных испытаний ЖРД, повышая их качество за счет снижения рисков возникновения нештатных ситуаций, а также для замещения части огневых испытаний с помощью их цифрового моделирования.where n is the number of equations. This model is used to develop and refine the optimal plans and programs for repeated fire bench and flight tests of liquid-propellant engines, increasing their quality by reducing the risks of emergency situations, as well as replacing part of the fire tests using their digital modeling.

Промышленная применимостьIndustrial applicability

Заявленный способ коррекции математической модели обеспечивает достоверность моделирования работы ЖРД и наиболее эффективно может быть применен в системах автоматического контроля и управления ЖРД при огневых испытаниях.The claimed method for correcting the mathematical model ensures the reliability of modeling the operation of a liquid-propellant engine and can be most effectively applied in automatic control and monitoring systems for a liquid-propellant engine during firing tests.

Claims (1)

Способ коррекции математической модели жидкостного ракетного двигателя, заключающийся в измерении при огневом испытании значений N параметров двигателя, включая Μ параметров на входе в двигатель: положения приводов агрегатов управления тягой и соотношением компонентов топлива, давления и температуры компонентов топлива, и в определении с их помощью значений параметров математической модели, представленной системой уравнений процессов, отличающийся тем, что коррекцию математической модели осуществляют, используя Ν-Μ дополнительных параметров, каждый из которых в отдельности входит в одно из Ν-Μ уравнений, описывающих характеристики агрегатов двигателя, полученные при автономных испытаниях, гидравлические характеристики магистралей и характеристики рабочих процессов, и на каждом режиме испытания N параметрам математической модели присваивают их измеренные значения, определяют расчетные значения дополнительных параметров и аппроксимируют эти значения по всем режимам в виде зависимостей от параметров на входе в двигатель, после чего полученные зависимости заносят в математическую модель, которую применяют для управления двигателем на последующих огневых испытаниях, а также для замещения части огневых испытаний цифровым моделированием.A method for correcting the mathematical model of a liquid-propellant rocket engine, which consists in measuring during a fire test the values of N engine parameters, including Μ parameters at the engine inlet: the positions of the drives of the thrust control units and the ratio of fuel components, the pressure and temperature of the fuel components, and in determining the values parameters of the mathematical model, represented by a system of equations of processes, characterized in that the correction of the mathematical model is carried out using Ν-additional parameters, each of which is separately included in one of the Ν-equations describing the characteristics of engine units obtained during autonomous tests, hydraulic characteristics of the mains and characteristics of working processes, and in each test mode N parameters of the mathematical model are assigned their measured values, the calculated values of additional parameters are determined and these values are approximated for all modes in the form of dependences on parameters at the engine inlet, after which the obtained dependencies are entered into a mathematical model, which is used to control the engine in subsequent fire tests, as well as to replace part of the fire tests with digital modeling.
RU2020108712A 2020-02-28 2020-02-28 Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine RU2749497C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020108712A RU2749497C1 (en) 2020-02-28 2020-02-28 Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020108712A RU2749497C1 (en) 2020-02-28 2020-02-28 Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2749497C1 true RU2749497C1 (en) 2021-06-11

Family

ID=76377568

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020108712A RU2749497C1 (en) 2020-02-28 2020-02-28 Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2749497C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2820905C2 (en) * 2022-11-03 2024-06-11 Акционерное общество "НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко" Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0342970A2 (en) * 1988-05-19 1989-11-23 Control Data Canada Limited Method & apparatus for real-time measurement of the net thrust of a jet engine
RU2256950C2 (en) * 2003-06-16 2005-07-20 Кемеровский государственный университет Method for identification of linearized dynamic object
RU2282046C2 (en) * 2003-06-11 2006-08-20 ОАО "НПО Энергомаш им. акад. В.П. Глушко" Methods to adjust and control parameters of articles, particularly, liquid-propellant rocket engine
RU2444043C1 (en) * 2010-10-11 2012-02-27 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Мурманский государственный технический университет" (ФГОУВПО "МГТУ") Method for parametric identification of ship mathematical model
RU2659411C1 (en) * 2017-07-03 2018-07-02 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт химии и механики" (ФГУП "ЦНИИХМ") Method of fire test of liquid propellant rocket engines

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0342970A2 (en) * 1988-05-19 1989-11-23 Control Data Canada Limited Method & apparatus for real-time measurement of the net thrust of a jet engine
RU2282046C2 (en) * 2003-06-11 2006-08-20 ОАО "НПО Энергомаш им. акад. В.П. Глушко" Methods to adjust and control parameters of articles, particularly, liquid-propellant rocket engine
RU2256950C2 (en) * 2003-06-16 2005-07-20 Кемеровский государственный университет Method for identification of linearized dynamic object
RU2444043C1 (en) * 2010-10-11 2012-02-27 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Мурманский государственный технический университет" (ФГОУВПО "МГТУ") Method for parametric identification of ship mathematical model
RU2659411C1 (en) * 2017-07-03 2018-07-02 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт химии и механики" (ФГУП "ЦНИИХМ") Method of fire test of liquid propellant rocket engines

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"A METHOD FOR DETERMINING THE CALCULATED AND EXPERIMENTAL DEPENDENCES FOR THE OPERATIONAL FORECASTING OF LRE PARAMETERS DURING REPEATED TESTS", J. WORKS OF NPO Energomash named after ACADEMICIAN V.P. GLUSHKO, 2016. *
"APPLICATION OF THE CALCULATION AND EXPERIMENTAL MODEL FOR FORECASTING THE PARAMETERS OF OPERATING PROCESSES OF LRE IN THE CYCLE OF REPEATED FIRING TESTS", J. WORKS OF NPO ENERGOMASH NAMED AFTER ACADEMIC V. P. GLUSHKO, Number: 32, 2015. *
Статья: "ПРИМЕНЕНИЕ РАСЧЕТНО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗА ПАРАМЕТРОВ РАБОЧИХ ПРОЦЕССОВ ЖРД В ЦИКЛЕ ПОВТОРНЫХ ОГНЕВЫХ ИСПЫТАНИЙ", Ж.ТРУДЫ НПО ЭНЕРГОМАШ ИМЕНИ АКАДЕМИКА В.П. ГЛУШКО, Номер: 32, 2015. *
Статья:"МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАСЧЕТНО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЖРД ПРИ ПОВТОРНЫХ ИСПЫТАНИЯХ", Ж. ТРУДЫ НПО ЭНЕРГОМАШ ИМЕНИ АКАДЕМИКА В.П. ГЛУШКО, 2016. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2820905C2 (en) * 2022-11-03 2024-06-11 Акционерное общество "НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко" Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6063129A (en) Means and method for system performance tracking
Stamatis et al. Adaptive simulation of gas turbine performance
RU2389998C1 (en) Method to estimate aircraft gas turbine engine state
RU2654310C2 (en) Method and device for the rocket engine parameter monitoring
US20060212281A1 (en) System and method for system-specific analysis of turbomachinery
JP6636178B2 (en) Fault diagnosis during turbine unit testing
EP1930568B1 (en) Method and system for monitoring process states of an internal combustion engine
RU2487333C1 (en) Turbojet, method of turbojet testing (versions) and method of turbojet production method of turbojet industrial production, and method of turbojet operation
RU2554544C2 (en) Digital electronic control system with built-in complete thermo- and gas-dynamic mathematical model of gas turbine engine, and aircraft gas turbine engine
CN112378670A (en) Rocket engine fault detection method based on improved particle filtering
RU2749497C1 (en) Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine
Chelouati et al. Remaining useful life prediction for liquid propulsion rocket engine combustion chamber
RU2649715C1 (en) Method of aviation bypass turbojet engine with flows mixing in-flight diagnostics
US6931857B2 (en) Rotor inlet temperature control for turbo machine
RU2750874C1 (en) Method for monitoring the charasteristics of liquid-propellant rocket engine units during firing tests
RU2820905C2 (en) Method for correction of mathematical model of liquid-propellant engine
RU2756558C2 (en) Method for regulating parameters of liquid propellant engine
Prabakar Neural network based soft sensor for critical parameter estimation of gas turbine engine
Visser et al. Experience with gsp as a gas path analysis tool
Vu et al. Aircraft Engines Performances Estimation from Multi-Point and Multi-Time Operational Data via Neural Networks
Kolchev et al. Constructing mathematical models for simulating the technological processes in thermal power equipment on the basis of statistical approximation methods
RU2781738C2 (en) Method for functional diagnostics of a liquid rocket engine during firing tests
Rudolf et al. Modelling of gas turbine nox emissions based on long-term operation data
Bakalis et al. Extended instrumentation and model calibration for a small micro-turbine
RU87467U1 (en) SYSTEM FOR DETERMINING THE UNMEASURABLE GAS TURBINE ENGINE PARAMETER BY THE INDIRECT SIGNALS COMPLEX