柳長(zhǎng)安,李宏君,吳書山
(西安航天動(dòng)力研究所,陜西 西安 710100)
空中靶標(biāo)(以下簡(jiǎn)稱靶標(biāo))是用來模擬飛行器運(yùn)動(dòng)特性、目標(biāo)特性以及對(duì)抗特性等的模擬系統(tǒng),可以用于武器系統(tǒng)的考核鑒定,亦可用于作戰(zhàn)部隊(duì)的日常訓(xùn)練。靶標(biāo)按速度可分為亞音速靶標(biāo)和超音速靶標(biāo),其中亞音速靶標(biāo)多采用航空發(fā)動(dòng)機(jī)推進(jìn),而超音速靶標(biāo)則可以采用沖壓動(dòng)力或火箭動(dòng)力,如圖1和圖2所示。
圖1 BQM-167Fig.1 BQM-167
對(duì)于采用火箭動(dòng)力推進(jìn)的高速大機(jī)動(dòng)靶標(biāo),由于飛行包線較寬、機(jī)動(dòng)過載要求較高而導(dǎo)致火箭動(dòng)力系統(tǒng)的推力較高且變化范圍較大,需要火箭動(dòng)力系統(tǒng)采用各種推力室變推技術(shù)結(jié)合多推力室方案來滿足推力變化的要求[1-2],從而導(dǎo)致火箭動(dòng)力系統(tǒng)較為復(fù)雜,相應(yīng)設(shè)計(jì)難度也有所增加。因此,液體火箭動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)就成為滿足和提升火箭動(dòng)力靶標(biāo)性能的一個(gè)重要途徑。
圖2 GQM-163AFig.2 GQM-163A
本文針對(duì)某型靶標(biāo)用火箭動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)提出了一種參數(shù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化計(jì)算的方法,并結(jié)合分析得到的設(shè)計(jì)變量及目標(biāo)函數(shù)運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法(MOPSO)[3-8]進(jìn)行了動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),為相關(guān)研制工作提供了一種參考和借鑒。
根據(jù)靶標(biāo)風(fēng)洞試驗(yàn)阻力數(shù)據(jù)(如圖3所示)進(jìn)行了靶標(biāo)飛行包線內(nèi)的推力需求分析計(jì)算,按各工況推阻平衡條件可以確定不同過載包線范圍內(nèi)的推力需求,可以看到靶標(biāo)推力需求因阻力在包線內(nèi)隨速度、高度和法向過載ny要求變化而有所變化。
圖3 不同飛行狀態(tài)阻力云圖Fig.3 The flight drag force envelope
綜合考慮,選擇了如表1所示的典型飛行狀態(tài)的推力需求作為動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)的推力指標(biāo),可以看到該指標(biāo)因涉及了不同飛行工況和過載狀態(tài)而出現(xiàn)了較大的變化。
表1 評(píng)估工況推力需求Tab.1 The thrust needs of typical flight conditions
參考美國(guó)AQM-37的動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì),如圖4所示AQM-37使用的LR64火箭發(fā)動(dòng)機(jī),認(rèn)為通過采用雙推力室及多工況檔位可以在較寬范圍內(nèi)滿足該類靶標(biāo)飛行對(duì)推力的需求。因此,在動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案中借鑒成熟設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)確定了該類動(dòng)力系統(tǒng)采用2個(gè)推力室,每個(gè)推力室均設(shè)置3個(gè)工作檔位,再加上一個(gè)不工作檔位共為4個(gè)檔位。
另外,考慮到諸如技術(shù)成熟度和經(jīng)濟(jì)性等因素,動(dòng)力系統(tǒng)采用了常規(guī)推進(jìn)劑,因此后續(xù)優(yōu)化計(jì)算中按設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)推力室的總溫取2 480 K,燃?xì)獗葻岜热?.19,燃?xì)夥肿恿咳?8.8。
圖4 AQM-37用LR64Fig.4 The LR64 engine for AQM-37
動(dòng)力系統(tǒng)方案確定后應(yīng)對(duì)系統(tǒng)中的推力檔位進(jìn)行合理劃分,并結(jié)合推力檔位的設(shè)置合理確定推力室的室壓、面積比及噴管尺寸等設(shè)計(jì)參數(shù),從而滿足靶標(biāo)不同飛行高度、速度及過載的需求。這就需要考慮以下3個(gè)設(shè)計(jì)因素:
1)對(duì)于低空工作的火箭發(fā)動(dòng)機(jī)來說,比沖對(duì)推力室室壓的選取非常敏感,較高的室壓才能采用較大的噴管面積比,但是較高的室壓又會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)質(zhì)量偏大;
2)室壓的選取還應(yīng)兼顧推力檔位節(jié)流工況,因?yàn)樵诠?jié)流狀態(tài)工作時(shí)室壓降低會(huì)導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)的性能降低;
3)推力室的設(shè)計(jì)參數(shù)應(yīng)與推力檔位匹配以實(shí)現(xiàn)綜合性能最優(yōu),從而滿足靶標(biāo)的動(dòng)力需求。
結(jié)合問題分析,認(rèn)為推力室各推力檔位的設(shè)置實(shí)質(zhì)是調(diào)節(jié)了推力室室壓,因而將推力室室壓按檔位設(shè)計(jì)維度展開即可得到對(duì)應(yīng)的結(jié)果,于是設(shè)計(jì)優(yōu)化變量就僅僅涉及了推力室各推力檔位的工作室壓、面積比及噴管尺寸。
從設(shè)計(jì)要求方面來看,該類動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求不是單一的性能指標(biāo)要求,所以該問題實(shí)質(zhì)上是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題[9],因而本文確定采用多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法來進(jìn)行動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題的討論分析。
多目標(biāo)優(yōu)化問題最優(yōu)解與單目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)解有著本質(zhì)不同:一般是一個(gè)解集,并且一般也不可能同時(shí)使所有子目標(biāo)都達(dá)到最優(yōu),稱為Pareto最優(yōu)解或非劣解[3-11]。
多目標(biāo)優(yōu)化問題可以按式(1)描述:
(1)
式中:fi(x)(i=1,2…n)為分量目標(biāo)函數(shù);C為多目標(biāo)優(yōu)化模型的約束集;x為設(shè)計(jì)向量。
鑒于優(yōu)化過程中涉及較多的指標(biāo)參數(shù),為了在總體層面對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行研究并為動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供依據(jù),文中動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)定位兩個(gè)目標(biāo):最大化各飛行工況下兩臺(tái)推力室的最小比沖性能、最小化各飛行工況下的兩臺(tái)推力室總推力與推力需求量偏差的范數(shù)。其中,各飛行狀態(tài)推力需求的范數(shù)按式(2)所述進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算:
(2)
式中:T設(shè)計(jì)為設(shè)計(jì)推力室的各工況推力矢量;T需為推力需求矢量。
另外,考慮到推力室結(jié)構(gòu)尺寸限制及系統(tǒng)工作壓力范圍限制,并適當(dāng)減少優(yōu)化工作量,在設(shè)計(jì)中對(duì)推力室室壓p,面積比Se/Sth及喉部尺寸Dth進(jìn)行了限制。于是,結(jié)合上述設(shè)計(jì)參數(shù)約束條件及目標(biāo)函數(shù),式(1)就可以表示為式(3)的形式:
(3)
目前有多種多目標(biāo)優(yōu)化算法,諸如遺傳算法(Genetic Algorithm)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization)等進(jìn)化算法,它們均可并行地搜索設(shè)計(jì)空間從而獲得Pareto非劣解集。鑒于粒子群優(yōu)化算法是一種全局性和魯棒性較好的優(yōu)化進(jìn)化算法,可用于解決大量非線性、不可微和多峰值的復(fù)雜優(yōu)化問題[3-4,8],因而本文采用多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行靶標(biāo)動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)計(jì)算。
為了評(píng)價(jià)推力室的性能,采用常用的理論公式進(jìn)行,忽略各種損失,如式(4)所述:
(4)
采用上述優(yōu)化方法進(jìn)行了靶標(biāo)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)的優(yōu)化計(jì)算,優(yōu)化種群規(guī)模取為20,優(yōu)化代數(shù)取為10 000。優(yōu)化過程中得到的Pareto前沿如圖5所示。
圖5 Pareto非劣解Fig.5 Pareto optimal
由圖5中Pareto前沿可以看到第10 000代的Pareto前沿相對(duì)100代的更向左側(cè)和上部某個(gè)邊界趨近,通過對(duì)設(shè)計(jì)結(jié)果的簡(jiǎn)單辨識(shí)認(rèn)為滿足設(shè)計(jì)要求的動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)該在推力偏差和比沖上會(huì)趨近于0.05和2 185 m/s,表明動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)存在一定的設(shè)計(jì)邊界。另外,由圖5中Pareto前沿還可以看到目標(biāo)函數(shù)的兩個(gè)分量之間存在排斥性,一個(gè)分量指標(biāo)的提高會(huì)導(dǎo)致另一個(gè)分量指標(biāo)的降低。
上述優(yōu)化結(jié)果表明動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)邊界和指標(biāo)要求的耦合影響較為復(fù)雜,為設(shè)計(jì)的權(quán)衡選擇帶來了困難。而通過這種多目標(biāo)優(yōu)化過程無(wú)疑可以為設(shè)計(jì)者提供一個(gè)設(shè)計(jì)邊界集合[3-11],使得設(shè)計(jì)者的權(quán)衡可以在這個(gè)設(shè)計(jì)集合中進(jìn)行,以圖5結(jié)果為例,可以按f2/f1最大要求進(jìn)一步從Pareto非劣解中選取出一組設(shè)計(jì)參數(shù)(見表2)作為最終的動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù),這樣顯然會(huì)提高設(shè)計(jì)的效率。
表2 部分參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Tab.2 The partly optimized parameters of Ma1.6 flight conditions
注:“-”表示發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)機(jī)
對(duì)某型靶標(biāo)的火箭動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究,并應(yīng)用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果顯示:
1)優(yōu)化計(jì)算結(jié)果清晰地顯示了以比沖性能和推力偏差為二維目標(biāo)向量的設(shè)計(jì)邊界,得到了較好的非劣解集;
2)選擇的優(yōu)化參數(shù)和優(yōu)化函數(shù)較好地滿足了工作包線內(nèi)對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化的要求;
3)該方法可在較大范圍內(nèi)對(duì)解空間進(jìn)行搜索優(yōu)化并能提供較好的Pareto非劣解集,不僅為動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了設(shè)計(jì)依據(jù),也為后續(xù)飛行器總體一體化權(quán)衡提供了優(yōu)化的基礎(chǔ),從而避免了在動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中因參數(shù)選取對(duì)設(shè)計(jì)者個(gè)人偏好過分依賴的缺陷。