楊風(fēng)波，馬大為，薛新宇，崔龍飛

(1.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所,江蘇 南京 210014;2.南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 210094)

新型路基同心筒熱沖擊機(jī)理與熱環(huán)境影響因子*

楊風(fēng)波1，馬大為2，薛新宇1，崔龍飛1

(1.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所,江蘇 南京 210014;2.南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 210094)

針對新型同心筒自力發(fā)射高速熱沖擊載荷下熱環(huán)境評估與影響因子決策問題，結(jié)合彈性變形和域動(dòng)分層結(jié)合的動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)，求解了二維軸對稱Navier-Stokes方程，分析了新型路基同心筒流場機(jī)理與熱沖擊特性，并確定了熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)；通過建立以優(yōu)化拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為理論基礎(chǔ)的近似數(shù)學(xué)模型，解決了CFD自動(dòng)建模困難、計(jì)算量大的難點(diǎn)；結(jié)合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子進(jìn)行了智能決策研究。分析表明：倒吸進(jìn)入新型同心筒內(nèi)筒的低溫氣體有力改善了同心筒熱環(huán)境；建立的近似模型精度較高，滿足工程需求；對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子從大到小依次為筒底導(dǎo)流板直徑、筒底導(dǎo)流板長度、導(dǎo)流器高度；為導(dǎo)彈熱環(huán)境多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。

爆炸力學(xué)；熱沖擊特性；近似數(shù)學(xué)模型；影響因子；燃?xì)馍淞?；同心筒發(fā)射裝置

路基戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈常見的發(fā)射方式有壓縮空氣式、燃?xì)?蒸汽式等[1-2]，路基車載同心筒自力發(fā)射目前尚處于起步階段。同心筒以其模塊化、通用化設(shè)計(jì)、全方位覆蓋、發(fā)射率高等優(yōu)點(diǎn)充分滿足了現(xiàn)代戰(zhàn)爭對武器裝備綜合作戰(zhàn)能力的要求，在艦載[3]、潛載[4]傳統(tǒng)發(fā)射系統(tǒng)中已經(jīng)得到了應(yīng)用。在導(dǎo)彈自力發(fā)射過程中，溫度超過3 000 K的燃?xì)馍淞魉俣冗_(dá)到3Ma，同心筒發(fā)射裝置及導(dǎo)彈會(huì)承受高溫高速燃?xì)馍淞鞯膹?qiáng)熱沖擊和動(dòng)力沖擊，這對發(fā)射裝置的工作性能和導(dǎo)彈的熱安全提出重大挑戰(zhàn)。針對艦載和潛載同心筒自力發(fā)射方式，國內(nèi)很多學(xué)者在流場機(jī)理、以及試驗(yàn)研究方面，跟進(jìn)國外研究，做了很多工作。姜毅等[5-6]提出了“引射同心筒”概念；馬艷麗等[7]對“濕式同心筒”的降溫效果進(jìn)行了研究；于勇等[8]提出了一種外筒“變截面同心筒”。學(xué)者們致力于研究傳統(tǒng)同心筒流場特性和改善導(dǎo)彈熱環(huán)境的方法，路基車載環(huán)境下新型同心筒的流場機(jī)理和熱沖擊特性鮮見報(bào)道。目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理數(shù)學(xué)模型的預(yù)測研究成為熱點(diǎn)[9-10]，建立導(dǎo)彈熱環(huán)境評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對熱環(huán)境影響因子進(jìn)行深入研究能有效推動(dòng)導(dǎo)彈熱安全設(shè)計(jì)。本文中以燃?xì)鉀_擊射流經(jīng)典算例驗(yàn)證了數(shù)值方法的可靠性，通過求解Navier-Stokes方程研究路基車載新型同心筒的流場機(jī)理與熱沖擊特性，并確定評價(jià)導(dǎo)彈及發(fā)射裝置熱環(huán)境品質(zhì)的技術(shù)指標(biāo)；結(jié)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)代理數(shù)學(xué)模型；最后，根據(jù)代理數(shù)學(xué)模型，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，針對導(dǎo)流器高度、筒底導(dǎo)流板直徑和筒底導(dǎo)流板長度等3個(gè)參量對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子進(jìn)行智能決策研究,可為導(dǎo)彈熱環(huán)境多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。

1 流體模型與數(shù)值計(jì)算方法

1.1 流體基本控制方程與湍流模型

進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)值計(jì)算，屬于流固耦合范疇，求解過程伴隨著控制體的運(yùn)動(dòng)、消失與生成，對流體運(yùn)動(dòng)描述宜采用任意拉格朗日歐拉方法(ALE)。ALE形式軸對稱N-S方程組的守恒形式可以表述為：

(1)

1.2 計(jì)算方法

使用有限體積法，對N-S方程組進(jìn)行離散化[11]，并使用Fluent的壓力基求解器進(jìn)行計(jì)算，為保證計(jì)算的穩(wěn)定性和收斂性，選用耦合格式進(jìn)行迭代。導(dǎo)彈在火箭推力、氣動(dòng)阻力等力的作用下向上作運(yùn)動(dòng)，采用域動(dòng)分層技術(shù)，對網(wǎng)格進(jìn)行處理，并通過加載DEFINE_CG_MOTION宏函數(shù)[12]，賦予動(dòng)網(wǎng)格速度。在同心筒發(fā)射裝置內(nèi)，導(dǎo)流器附近燃?xì)馑俣群芸?，在?nèi)筒區(qū)域氣流速度很慢，湍流模型采用既適用于高雷諾數(shù)，也適用于低雷諾數(shù)的RNGk-ε模型[13-14]。

1.3 數(shù)值驗(yàn)證

為驗(yàn)證數(shù)值方法的可靠性，對文獻(xiàn)[15]中超聲速伴隨沖擊射流進(jìn)行相同計(jì)算條件下的對比。圖1給出了密度和壓力等值線，x和y分別表示軸向和徑向距離，d表示噴管出口直徑?？梢钥闯龀曀賮砹鲝?qiáng)烈壓縮噴口射流，在超聲速外流作用下，出現(xiàn)由斜激波和射流激波組成的曲線λ形激波[15]；圖1(a)顯示密度等值線中λ形激波中出現(xiàn)間斷，而圖1(b)所示壓力等值線中并未出現(xiàn)對應(yīng)的間斷，所以該間斷是彎曲的接觸間斷。通過對比可以看出，數(shù)值模擬的波系結(jié)構(gòu)、流場特征和試驗(yàn)紋影圖[15]吻合良好，說明采用的數(shù)值格式在超聲速伴隨沖擊射流中也是可靠的，可適用于帶燃?xì)獾耐耐矡釠_擊流場。

圖1 超聲速伴隨射流計(jì)算結(jié)果Fig.1 Calculation results of supersonic jet

2 模型描述

圖2～3分別給出了傳統(tǒng)同心筒優(yōu)化結(jié)構(gòu)和路基車載同心筒自力發(fā)射結(jié)構(gòu)方案。路基車載方案中，內(nèi)筒和外筒上部結(jié)構(gòu)做成一體，中部有導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)，且該導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)的高度位置和發(fā)射車的高度匹配，如圖3所示，該方案具有完全軸對稱性質(zhì)，取二維軸對稱流場為研究對象。

圖2 傳統(tǒng)優(yōu)化同心筒示意圖Fig.2 Schematic of a traditional concentric canister launcher

圖3 新型同心筒結(jié)構(gòu)方案Fig.3 Schematic of a new concentric canister launcher

3 熱環(huán)境特性與評價(jià)指標(biāo)

3.1 新型同心筒熱沖擊機(jī)理及熱環(huán)境特性

文獻(xiàn)[13]已經(jīng)對路基新型同心筒的流場機(jī)理與熱環(huán)境特性進(jìn)行了詳細(xì)分析，得到了有益結(jié)論。本文在其工作的基礎(chǔ)上，考慮了新型導(dǎo)流結(jié)構(gòu)和發(fā)射車的高度匹配，其基準(zhǔn)模型示意圖如圖3所示。

圖4給出了2種對比方案觀測1面(見圖3)的溫度時(shí)程對比曲線。圖5所示為路基新型方案在不同時(shí)刻溫度分布云圖。結(jié)合文獻(xiàn)[13]的研究工作，可以看出，導(dǎo)彈啟動(dòng)初期，內(nèi)筒出現(xiàn)了高溫燃?xì)庀鄬τ趯?dǎo)彈壁面向上運(yùn)動(dòng)的“引射效應(yīng)”，和圖5(a)相對應(yīng)；在導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)后期，出現(xiàn)了筒口氣體流進(jìn)內(nèi)筒與燃?xì)饣旌?，并?jīng)外筒流出的“倒吸效應(yīng)”，和圖5(b)相對應(yīng)。由圖4的對比分析可知，路基新型方案在導(dǎo)彈啟動(dòng)初期高溫燃?xì)獾摹耙湫?yīng)”最弱；導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)后期氣體進(jìn)入內(nèi)筒的“倒吸效應(yīng)”最弱，且倒吸氣體溫度最低，導(dǎo)彈熱環(huán)境最為優(yōu)良。傳統(tǒng)優(yōu)化方案和文獻(xiàn)[13]的方案導(dǎo)彈底部均出現(xiàn)了溫度先上升，后下降，然后再上升的燃?xì)鉄g過程，而路基新型方案中導(dǎo)彈底部在后期熱環(huán)境友好，溫度沒有反彈。

圖4 2種方案觀測1面溫度時(shí)程曲線Fig.4 Temperature histories of the two schemes on observation plane 1

圖5 路基新型方案在不同時(shí)刻溫度分布云圖Fig.5 Contour of temperature distribution at different time in new roadbed scheme

3.2 熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)

定義導(dǎo)流器高度為L1，筒底擋流板長度為L2、筒底擋流板直徑為d，如圖6所示。根據(jù)路基新型同心筒的技術(shù)要求，對定義的的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行熱環(huán)境影響因子分析，使得導(dǎo)彈的熱環(huán)境達(dá)到最優(yōu)。

圖6 新型同心筒優(yōu)化參數(shù)Fig.6 Optimized parameters of a new concentric canister launcher scheme

圖7 3種隨機(jī)方案觀測1面溫度時(shí)程曲線 Fig.7 Temperature histories of three random schemes on observation plane 1

表1 3種隨機(jī)方案中觀測1面相關(guān)參量Table 1 Related parameters of three random schemes on observation plane 1

4 導(dǎo)彈熱環(huán)境影響因子分析

新型同心筒自力發(fā)射系統(tǒng)動(dòng)態(tài)熱環(huán)境影響因子智能決策分析涉及到幾何造型、網(wǎng)格劃分、CFD動(dòng)態(tài)計(jì)算、評價(jià)指標(biāo)的確定、試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案的選擇、數(shù)學(xué)模型的建立，是一個(gè)典型的多學(xué)科協(xié)同問題，工作平臺(tái)的搭建是基石，原理流程如圖8所示。

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是提供的樣本空間是構(gòu)造近似數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)。樣本空間包含了不同空間位置的信息，如果試驗(yàn)設(shè)計(jì)不合適，近似數(shù)學(xué)模型中輸入與輸出的響應(yīng)精度將顯著降低，熱環(huán)境影響因子分析也就失去了意義。主要的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法包括：部分因子設(shè)計(jì)、全因子設(shè)計(jì)、中心組合設(shè)計(jì)、拉丁超立方設(shè)計(jì)、優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)等。其中優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)其正交性良好、抽樣均勻、充滿度好等優(yōu)點(diǎn)使其具有較強(qiáng)優(yōu)勢，滿足近似數(shù)學(xué)模型精度的優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)樣本空間如表2所示，其中試驗(yàn)8對應(yīng)前文中方案1，試驗(yàn)26對應(yīng)方案2，試驗(yàn)45對應(yīng)方案3。圖9給出了三因素樣本空間分布圖，圖中顯示優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)抽樣具有很好滿意度。

圖8 熱環(huán)境影響因子分析原理流程圖Fig.8 Principle flowchart of the optimization platform

表2 優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)樣本空間Table 2 Sample space of optimal Latin hypercube design

圖9 三因素樣本空間分布圖Fig.9 Distribution of sampling points for three factors

4.2 數(shù)學(xué)模型

基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，編寫程序，對多學(xué)科參數(shù)化平臺(tái)輸入輸出的樣本進(jìn)行試驗(yàn)訓(xùn)練，建立導(dǎo)彈熱環(huán)境自學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型，并對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行R方差精度驗(yàn)證，直到其達(dá)到精度要求。

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)數(shù)學(xué)模型的精度指標(biāo)為R方差：

(2)

經(jīng)過參數(shù)化平臺(tái)多次采樣、計(jì)算與擬合，數(shù)學(xué)模型得到了比較滿意的結(jié)果。導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)R2為0.990 3。為驗(yàn)證近似模型精度，隨機(jī)抽取5組模型進(jìn)行誤差分析，如表3所示。5組試驗(yàn)隨機(jī)誤差分析顯示，觀測1面熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)的近似數(shù)學(xué)模型精度良好，滿足進(jìn)一步進(jìn)行影響因子智能決策分析的要求。

表3 熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)隨機(jī)誤差分析Table 3 Random error analysis of thermal environment evaluating index

4.3 影響因子智能決策分析

數(shù)學(xué)模型訓(xùn)練精度達(dá)到以后，針對定義的導(dǎo)流器高度L1、筒底擋流板長度L2、筒底擋流板直徑d進(jìn)行導(dǎo)彈熱環(huán)境影響因子智能決策分析。以三參數(shù)取值范圍的中間值為參照，單獨(dú)取每個(gè)變量以一定幅度變化，并代入訓(xùn)練所得數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，研究導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)相對于參考值的變化規(guī)律，并分析該參數(shù)對導(dǎo)彈熱環(huán)境指標(biāo)的影響程度。

分別對導(dǎo)流器高度、筒底擋流板長度、筒底擋流板直徑以5%比例遞增進(jìn)行取值，給出對應(yīng)的無量綱熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)的變化比例。以3個(gè)參量相對于參考值的變化比例為橫坐標(biāo)，導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)相對于參照值的變化比例為縱坐標(biāo)，繪制成曲線，如圖10所示。從圖10可以看出，相對于參考標(biāo)準(zhǔn)，隨著參量變化比例的逐漸增大，導(dǎo)流器高度首先改善導(dǎo)彈熱環(huán)境，然后使得導(dǎo)彈熱環(huán)境趨于惡劣；筒底擋流板長度、筒底擋流板直徑使得導(dǎo)彈熱環(huán)境逐漸趨于惡劣。

圖10 熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)變化比例曲線 Fig.10 The changing ratio curve of the evaluating index of thermal environment

結(jié)合3.1節(jié)中發(fā)射筒內(nèi)導(dǎo)彈受前期高溫燃?xì)饬鳌耙湫?yīng)”和后期低溫氣體“倒吸效應(yīng)”的熱沖擊機(jī)理，分析各參數(shù)對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子，就是研究各參數(shù)和前期高溫燃?xì)饬鞯摹耙湫?yīng)”間的關(guān)系。隨著導(dǎo)流器高度逐漸增大，筒底排導(dǎo)逐漸順暢，壅塞現(xiàn)象減弱，直至達(dá)到最佳，“引射效應(yīng)”逐步減弱；然后隨著導(dǎo)流器筒底高度進(jìn)一步增大，筒底空間增大，燃?xì)饬鞑荒苡行懦觯a(chǎn)生嚴(yán)重壅塞現(xiàn)象，“引射效應(yīng)”逐步增強(qiáng)，所以導(dǎo)流器高度的影響因子呈現(xiàn)出先減小(改善熱環(huán)境)后增大(惡化熱環(huán)境)的特點(diǎn)。

對于內(nèi)筒的導(dǎo)彈來講，筒底擋流板具有2個(gè)方面的作用：背面可規(guī)避流向外筒后的反濺流；內(nèi)側(cè)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可控制壅塞流的強(qiáng)弱。隨著參量變化比例的逐漸增大，筒底擋流板逐步接近筒底的核心燃?xì)饬?，在前期，由于筒底擋流板外?cè)能有效遮擋反濺流，壅塞效應(yīng)導(dǎo)致的燃?xì)饬飨蛏线\(yùn)動(dòng)的“引射效應(yīng)”呈弱增強(qiáng)特性；在后期，筒底擋流板的長度足以融入壅塞流，壅塞流順著擋流板內(nèi)側(cè)引射到內(nèi)筒，“引射效應(yīng)”逐步增強(qiáng)，導(dǎo)致?lián)趿靼彘L度的影響因子呈現(xiàn)出先減小后增大的特點(diǎn)。隨著參量變化比例的逐漸增大，在前期，擋流板開口逐漸增大，但導(dǎo)流板折角仍能有效遮擋反濺流，高溫燃?xì)饬髁飨騼?nèi)筒的“引射效應(yīng)”呈弱增強(qiáng)特性；在后期，擋流板開口越來越大，導(dǎo)流板折角越來越小，在反濺流和壅塞流的共同作用下，“引射效應(yīng)”越來越強(qiáng)，擋流板直徑的影響因子總體呈現(xiàn)出先減小后增大的特點(diǎn)。對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子由大到小排序?yàn)椋和驳讓?dǎo)流板直徑、筒底導(dǎo)流板長度、導(dǎo)流器高度。

5 結(jié) 論

對高溫高速燃?xì)饬鳠釠_擊條件下，路基新型同心筒自立發(fā)射系統(tǒng)導(dǎo)彈的熱沖擊機(jī)理和影響因子進(jìn)行研究。結(jié)合彈性變形和域動(dòng)分層結(jié)合的動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)，求解了二維軸對稱N-S方程，確定了導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)指標(biāo)；通過優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計(jì)采樣和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)數(shù)學(xué)模型，對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子進(jìn)行了智能決策分析，得到了以下結(jié)論：

(1)研究了新型路基中段導(dǎo)流同心筒流場機(jī)理與熱環(huán)境特性，內(nèi)筒發(fā)射前期出現(xiàn)“引射效應(yīng)”，發(fā)射后期出現(xiàn)“倒吸效應(yīng)”，和參考文獻(xiàn)[13]吻合良好；結(jié)合導(dǎo)彈壁面溫度“先上升，后下降，最后穩(wěn)定”的熱環(huán)境特性，確定以導(dǎo)彈觀測面溫差(相對于環(huán)境溫度)對時(shí)間的積分為技術(shù)指標(biāo)來評價(jià)導(dǎo)彈熱環(huán)境品質(zhì)。

(2)構(gòu)建的導(dǎo)彈熱環(huán)境評價(jià)數(shù)學(xué)模型精度具有較高滿意度，R2達(dá)到0.990 3，隨機(jī)誤差分析顯示數(shù)學(xué)模型精度較高，和CFD數(shù)值解吻合度良好，為導(dǎo)彈熱環(huán)境影響因子研究提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

(3)相對于參考值，隨著參量變化比例的逐漸增大，導(dǎo)流器高度首先改善導(dǎo)彈熱環(huán)境，然后使得導(dǎo)彈熱環(huán)境趨于惡劣，筒底擋流板長度、筒底擋流板直徑使得導(dǎo)彈熱環(huán)境逐漸趨于惡劣；對導(dǎo)彈熱環(huán)境的影響因子從大到小排序?yàn)椋和驳讓?dǎo)流板直徑，筒底導(dǎo)流板長度，導(dǎo)流器高度。

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(責(zé)任編輯 王易難)

Thermal shock mechanism and thermal environment influencing factors of a new concentric canister launcher

Yang Fengbo1, Ma Dawei2, Xue Xinyu1, Cui Longfei1

(1.NanjingInstituteofAgriculturalMechanization,MinistryofAgriculture,Nanjing210014,Jiangsu,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,Jiangsu,China)

In this work, by adopting dynamic mesh technology along with the spring based smoothing method and the laying based zone moving method, we have numerically solved the axisymmetric N-S equations, analyzed the flow field mechanism and thermal shock characteristics, identified the thermal environment evaluating and influencing factors that are essential for dealing with problems in decision making of the new land-based concentric canister launcher (CCL) under the high-speed thermal shock load condition, and determined the evaluation index of the thermal environment. The mathematic model was established by optimal Latin hypercube design and radial basis function neural network (RBFNN), thus greatly facilitating the automatic modeling and compensating for the large amount of calculation for CFD. The intelligent decision research of the influencing factors for the missile thermal environment was performed using the RBFNN training method. The numerical results show that the thermal environment of the internal canister and the external cylinder are improved by the cryogenic gas coming from the cylinder port; the approximate model is accurate enough to meet the engineering standards required; the influencing factors for the missile thermal environment load are, according to their ranking from high to low, are the following: The diameter of the cylinder bottom baffle plate, the length of the cylinder bottom baffle plate, the height of the deflector. The research of the influencing factors will lay a solid foundation for the multidisciplinary optimization of the thermal environment.

mechanics of explosion; thermal shock characteristics; approximate mathematical model; influencing factors; missile jet; concentric canister launcher

10.11883/1001-1455(2016)02-0153-08

2014-08-13；

楊風(fēng)波(1987— )，男，博士后，助理研究員，yangfengbo.cool@163.com。

O383.3; TJ762.1 國標(biāo)學(xué)科代碼： 13035

A

修回日期： 2015-11-10