Введение
1. Теплонапряженное состояние элементов конструкций камеры и форсуночной головки 9
1.1. Теплонапряженное состояние элементов конструкций ЖРД 10
1.2. Гидравлическая разверка раздающего коллектора камеры ЖРД 14
1.3. Постановка задач исследования 19
2. Нейросетевая вычислительная структура
2.1 Функционирование искусственной нейронной сети 30
2.2 Обучение искусственной нейронной сети 35
2.3 Тестирование аппроксимационных возможностей ИНС 40
3. Моделирование гидравлической неравномерности внутренних течений с использованием искусственных нейронных сетей
3.1 Численное решение уравнений на базе нейросетевых пробных решений 46
3.2 Численный метод решения уравнений Навье-Стокса на базе нейросетевых пробных решений 55
3.3 Моделирование гидравлических неравномерностей с использованием уравнений Навье-Стокса 63
4. Моделирование рабочих процессов в камере ЖРД с использованием нейросетевого логического базиса
4.1 Нейросетевая модель потока переменной массы 75
4.2 Использование ИНС для расчета распределения расходов по форсункам периферийного ряда смесительной головки 88
4.3 Расчет параметров теплообмена с учетом гидравлической разверки коллектора рубашки охлаждения и неравномерности распределения топлива по периферийным форсункам смесительной головки 94
4.4 Методика расчета теплонапряженного состояния элементов конструкций камеры ЖРД 116
5. Использование нейросетевых зависимостей для моделирования и оптимизации геометрических и режимных факторов
5.1 Нейросетевая база данных гидравлической неравномерности раздающего коллектора камеры ЖРД 134
5.2 Нейросетевая модель распределения компонента по периферийным форсункам 141
5.3 Оптимизация геометрических параметров тракта охлаждения 149
Заключение и выводы 157
Список использованных источников
