بهینه سازی و شبیه سازی گرین ستاره ای با استفاده از الگوریتم ژنتیک بر مبنای کدهای سرعت ‌بالا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری / مهندسی هوافضا، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم تحقیقات و فناوری

2 استادیار / مهندسی هوافضا، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم تحقیقات و فناوری

3 کارشناسی ارشد / مهندسی مکانیک، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه اراک

چکیده

تمرکز این مقاله بر بهینه­سازی گرین سوخت جامد بر مبنای کدهای سرعت بالا است. یکی از راهکارهای طراحی موتور سوخت جامد با عملکرد بالا، طراحی گرین بهینه برای آن است، به طوریکه از طرفی بیشترین سطح سوزش فراهم شده و از طرف دیگر سایر الزامات مانند استحکام مکانیکی و ساخت­پذیری گرین نیز تأمین گردد. یکی از متداول­ترین انواع گرین، شکل ستاره­ای است. برای بهینه­سازی موتور سوخت جامد با گرین ستاره­ای، یک مدل برای شبیه­سازی گرین مورد نیاز است تا در هر لحظه، سطح سوزش سوخت را ارائه دهد. یکی از رو­ش­های شبیه­سازی سطح سوزش سوخت، مدل­سازی آن در نرم­افزارهای CAD و استخراج سطح سوزش با استفاده از ابر نقاط است. این روش حجم محاسباتی بالایی داشته و بکارگیری آن در الگوریتم بهینه­سازی که خود یک روش عددی تکراری است، عملاً زمانبراست. برای رفع این مشکل، در این مقاله از یک مدل پارامتریک هندسی برای محاسبه سطح سوزش و جریان داخلی صفر بعدی با در نظر گرفتن سوزش فرسایشی استفاده شده است. مشخصه بارز این مدل، سرعت بالای محاسبات آن است که در کوپل با الگوریتم­های بهینه­سازی کارآیی بالایی خواهد داشت. نتایج بدست آمده نشان می­دهد که این مدل هندسی پارامتریک، با وجود حجم محاسباتی بسیار پایین­تر نسبت به مدل ابر نقاط، از دقت بالایی نیز برخوردار است. نتایج روش بیان شده بسیار نزدیک به اهداف مشخص شده برای طراحی می­باشد به عنوان مثال برای یک مورد مشخص میزان درصد انحراف معیار 0.355 بدست آمده است، بنابراین با کمترین میزان خطا می­توان به گرین مورد نظر دست پیدا کرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Star grain optimization and simulation using genetic algorithm based on high speed codes

نویسندگان [English]

  • Mohammad Razmjooei 1
  • Zoheir Saboohi 2
  • Mohammad Shahbazi 3
1 Ph.D Student, Aerospace Engineering Department, Aerospace Research Institute
2 Assistant Professor, Aerospace Research Institute
3 Master Degree, Mechanical Engineering Department, Arak University
چکیده [English]

In this paper, the focus is on optimizing solid-fuel grain based on high-speed codes. One of the ways to design a high-performance solid fuel engine is to design the optimal grain for it, so that the highest burning area is provided, and on the other hand other requirements such as mechanical strength and build ability of the grain are provided. One of the most common types of grain is the star shape. To optimize a solid-fuel engine with a star grain, a model is needed to simulate the grain to provide the burning area at any given time. One of the methods of simulating the burning area is modeling it in CAD software and extracting the burning area using cloud points. This method has a high computational volume and its application in optimization algorithm, which is a recurring numerical method, is practically time consuming. To solve this problem, in this paper, a geometric parametric model has been used to calculate the burning area and the Zero-dimensional internal ballistic considering the erosive burning. The distinctive feature of this model is the high speed of its calculations, which is highly efficient in the coupling with optimization algorithms. The results show that this parametric geometric model, in addition to the much lower computational volume than the cloud point model, is also more accurate. The results of the stated method are very close to the specified goals for the design. For example, for a specific case, the standard deviation percentage is 0.355, so the desired grain can be achieved with the least error.

کلیدواژه‌ها [English]

  • engine optimization
  • solid fuel
  • star grain
  • parametric model
  • standard deviation
[1] A.Kamran, G. Liang, R. Amer, N.Saima, Z. Qasim., Star grain optimization using genetic algorithm, In 51st AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference 18th AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Conference, 12th, p. 3084. 2010.
[2] M.Barrere, et al, Rocket Propulsion. Amsterdam, Elsevier Publishing Company, 1960.
[3] A. Ricciardi, Generalized geometric analysis of right circular cylindrical star perforated and tapered grains, Journal of Propulsion and Power, Vol.8, No.1, pp51-58, 1992.
[4] W. Guanglin,E. Cai, The design of Solid rocket motor, Published by Northwestern Polytechnical University Press, 1994.
[5] M. W. Stone, A Practicle Mathematical Approach to Grain Design. . ARS Semi- Annual meeting San Francisco, 1957.
[6] A. V. Jean, Recent Advances in Solid Propellant Grain Design., ARSJ, July 1959.
[7] W.T.Brooks, Ballistic Optimization of the Star Grain Configuration . Journal of Space craft, Vol. 19, No. 1, Jan–Feb, 1982.
[8] D. Wang, F. Yang, H. Fan,Z. Wei-Hua, An integrated framework for solid rocket motor grain design optimization, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering 228, no. 7, pp. 1156-1170, 2014.
[9] S. Mesgari, M. Bazazzadeh, A. Mostofizadeh, Finocyl grain design using the genetic algorithm in combination with adaptive basis function construction, International Journal of Aerospace Engineering, 3060173, 2019.
[10] S. Mesgari, M. Bazazzadeh, A. Mostofizadeh, Comparing Metamodel Methods of Adaptive Basis Function Construction and Artificial Neural Network in Finocyl Grain Design. Modares Mechanical Engineering. Dec 10;20(1), pp.45-56, 2019.
[11] A. Mahjub, N. M. Mazlan, M. Z. Abdullah, Q. Azam, Design Optimization of Solid Rocket Propulsion, A Survey of Recent Advancements." Journal of Spacecraft and Rockets, 57, no. 1 pp. 3-11, 2020.
[12] A. Almostafa, L. Guozhu, Two dimensional star grain optimization method using genetic algorithm, In 2018 15th International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology (IBCAST), pp. 158-165. IEEE, 2018.
[13] D. B. Riddle, R. J. Hartfield, J. E. Burkhalter, R.M. Jenkins, Genetic algorithm optimization ofliquid propellant missile systems, in: Proceedings of the AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, AIAA, no.5506, 2009.
[14]T.Ceyhun, M. Nikbay, Internal Ballistic Modeling of a Solid Rocket Motor by Analytical Burnback Analysis, Journal of Spacecraft and Rockets 56, no. 2,pp. 498-516, 2018.
[15]  R. A. Saulius, F. E. Algimantas, S. U. Arvydas, Numerical Study on Internal Ballistics Characteristics of a Solid Propellant Rocket Motor,  Mechanics. No. 1;25(3), pp. 187-96, 2019.
[16]M. M. Ionut, Solid rocket motor internal ballistics simulation using different burning rate models, UPB Scientific Bulletin, no. 76 , pp.51-56, 2014.
[17]T. Ceyhun, M. Nikbay, Solid Rocket Motor Propellant Optimization with Coupled Internal Ballistic–Structural Interaction Approach, Journal of Spacecraft and Rockets, vol.55, no. 4, pp. 936-947, 2018.
[18] O. Osemwengie, S. A. Abdallah, H. P. Morgan, J. O. Fanegan, Parameters Influencing Regression Rate of Solid Rocket Fuels. Int J Aeronautics Aerospace Res, no. 9;6(1), pp. 164-70, 2019
[19] L. Arnon, F. Bouquet, R.  Sprik, Solid propellant grain geometry design, a model for the evolution of star shaped interfaces, Bachelor Thesis. Faculteit der Exacte Wetenshappen, Universiteit van Amsterdam (2010).
[20]S. Patan. Design and geometrical analysis of propellant grain configurations of a solid rocket motor, 2014.
[21]A.Lefebvre,Burning analysis of starconfiguration, 2000.
[22] M. R. Heidari, A. H. Adami, General Grain Analysis and Rapid Internal Ballistic Simulation for Solid Motor, Iranian Scientific Association of Energetic Material,.no. 5 (2), pp. 59-72, 2011,  [in Persian]
[23] H. H. Hosseni, Geometric Analysis of Grian Types. Aerospace Organization. Shahid Yazdani Institute. Propulsion Technology Research Center, 1384[in Persian]
[24] O. Yucel.,  Ballistic design optimization of three-dimensional grains using genetic algorithms,  Master's thesis, 2012.