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多级固体运载火箭的一体化总体、弹道及轨道设计与优化(2008年)

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简介:
本论文聚焦于2008年的研究,探讨了多级固体运载火箭的设计理论与实践。涵盖了总体设计、弹道分析以及轨道优化等关键技术领域,旨在提升火箭的性能和效率。 针对小型多级固体运载火箭的设计需求,本段落制定了合理的飞行轨迹,并综合分析了弹道设计、轨道设计与总体特性的相互作用关系,构建了一个总体弹道轨道一体化优化设计的数学模型。通过应用自适应模拟退火法、虎克直接搜索法、多岛遗传算法、逐次近似法和有向启发式搜索法对300公里LEO轨道进行了多级固体运载火箭的整体轨迹优化,并对比了这五种方法的优化效果。计算结果显示,所建立的一体化设计模型是合理的;整体参数与轨迹结合进行优化能最大程度地提升运载火箭的设计性能,同时显著改善其效能。相较于原有方案,通过优化后变轨所需的推进剂质量减少了12%。

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客服
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  • 2008
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    本论文聚焦于2008年的研究,探讨了多级固体运载火箭的设计理论与实践。涵盖了总体设计、弹道分析以及轨道优化等关键技术领域,旨在提升火箭的性能和效率。 针对小型多级固体运载火箭的设计需求,本段落制定了合理的飞行轨迹,并综合分析了弹道设计、轨道设计与总体特性的相互作用关系,构建了一个总体弹道轨道一体化优化设计的数学模型。通过应用自适应模拟退火法、虎克直接搜索法、多岛遗传算法、逐次近似法和有向启发式搜索法对300公里LEO轨道进行了多级固体运载火箭的整体轨迹优化,并对比了这五种方法的优化效果。计算结果显示,所建立的一体化设计模型是合理的;整体参数与轨迹结合进行优化能最大程度地提升运载火箭的设计性能,同时显著改善其效能。相较于原有方案,通过优化后变轨所需的推进剂质量减少了12%。
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    本研究开发了双推进剂液体火箭发动机的再生冷却模型,并提出了一种优化冷却通道尺寸的方法,以提高火箭发动机性能和效率。 RCC(火箭冷却计算器)是一种基于Python的可再生通用模型,源自Foltran 和 Blavier在2018年的描述,并经过了改造。该模型使用淡紫色渐变作为视觉主题。 这一研究由杰斐逊·贝塞拉纳于2019年在其博士论文中提出,他是墨西哥联邦大学塞加拉分校的硕士生,在东方大学克劳斯·韦曼教授指导下完成的研究工作的一部分。RCC可以从Python(librcc)和一个界面原型(RCC GUI)的形式进行编程。 L-75战斗机的验证及使用证明了其有效性,并得到了巴西武装部队的认可。这一成果在Almeida 和 Shimote (1999)以及Foltran 和 Blavier(2018)的研究中均有提及,同时获得了相关奖项和认可。此外,在tempolatur com或al imo trabalho citado中的综合评价也对该模型给予了肯定。 推荐使用Debian 9(Stretch)x64操作系统配合XFCE桌面环境来运行RCC程序。