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作 者:段磊光 霍怡伟 郭剑锋 王鑫峰 DUAN Leiguang;HUO Yiwei;GUO Jianfeng;WANG Xinfeng(Rocket Force University of Engineering,Xi’an 710025,Shaanxi)
出 处:《火箭军工程大学学报》2024年第3期66-73,共8页Journal of Rocket Force University of Engineering
基 金:国家自然科学基金(22205259)。
摘 要:为探索一种固体推进剂老化无损监测方法,以复合多层石墨烯丁羟推进剂为实验对象,在60℃的高温环境下进行热加速老化实验。使用了一种新型无源无线式便携固体发动机推进剂老化数据采集系统,利用其阻抗参数采集模块测量丁羟推进剂不同老化时间的交流阻抗实部和阻抗虚部参数,制成交流阻抗谱;通过交流阻抗谱分析丁羟推进剂的交流阻抗参数与老化时间的关系;最后基于该关系,利用BP神经网络算法对热加速老化条件下推进剂的寿命进行了预测。结果表明:最小性能梯度为10^(-6)、最高失败次数为6时,预测结果最佳。In order to explore an AC impedance-based non-destructive monitoring method for solid propellant aging,this paper took composite multi-layer graphene HTPB propellants as the experimental object and conducted thermal acceleration aging experiments under a high tem-perature environment of 60℃.The AC impedance spectrum was drawn by real parts and imaginary parts of the AC impedance measured by the impedance parameter acquisition module and a new passive wireless portable solid engine propellant aging data acquisition system.By the AC impedance spectrum,relationship between the AC impedance parameters of HTPB and aging time was analyzed.Accordingly,the aging life of solid propellants under thermal accelerated aging con-ditions was predicted with the assistant of the BP neural network algorithm.Results showed that the best prediction result is achieved when the minimum performance gradient is 10-6 and the maximum number of failures is 6.
关 键 词:固体火箭发动机 老化监测 交流阻抗法 丁羟推进剂 BP神经网络
分 类 号:V512[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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