基于试验获得的气相和粒子冲刷条件下的固体推进剂燃速数据,采用误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术开展了推进剂的燃速特性分析。网络训练和预示结果表明,利用BP算法开展冲刷条件下的燃速影响因素分析的精度在4﹪以内。分析结果表明,气相和粒子冲刷速度都会影响固体推进剂的燃速。在低气相速度条件下,推进剂燃速对粒子冲刷速度的变化更为敏感。粒子冲刷对固体推进剂燃速的影响存在界限效应,当粒子冲刷速度大于某一界限值时,推进剂燃速增加幅度增大,并由粒子冲刷主导,研究结果可为过载条件发动机的设计和工作安全性评估提供依据。
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