과학자들은 로켓 엔진 모델의 장기 테스트 문제에 대한 해결책을 발표했습니다.
"과학에 대해 이야기하자"라는 제목 아래, 로켓 엔진의 모델 테스트 시간을 단축하기위한 연구 주제가 논의를 위해 제안됩니다.
개발자의 문제의 핵심은 로켓 산업을 위해 설계된 엔진을 테스트하기 위해 시간과 재정을 포함하여 막대한 자원이 소비된다는 것입니다. 엔진 설계에 대한 거의 모든 변경에는 테스트 테스트를 수행하기위한 새로운 프로세스가 필요하지만 다양한 상황으로 인해 항상 가능한 것은 아닙니다.
컴퓨터 기술이 구출되어 로켓 엔진의 테스트 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 그러나 여기서 모든 것이 간단한 것은 아닙니다.
미국 텍사스 대학교 (University of Texas) 연구진은 슈퍼 컴퓨터를 사용해도 컴퓨터 시뮬레이션 프로세스가 시작된 후 몇 주 만에 만족스러운 테스트 데이터를 얻을 수 있다는 보고서를 발표했다. 예를 들어 SpaceX Merlin 로켓 엔진의 분석이 있습니다. 최신 버전의 워크 플로를 모델링하는 작업은 몇 달 동안 수행되었지만 고객이나 모델링 전문가는 만족하지 못했습니다.
카렌 윌콕스 (Karen Willcox) 연구 그룹장은 테스트 과정을 가속화하고이 테스트 기간의 문제를 해결하기위한 새로운 "과학 기계 학습"방법 개발에 대해보고합니다. 이것은 물리 모델링 사용을 포함하여 과학 컴퓨팅과 머신 데이터를 결합하는 방법입니다. 윌콕스 박사는 새로운 접근법은 시뮬레이션 중에 발전소의 크기를 줄여 테스트 시간을 크게 단축 할 수있는 기회를 제공한다고 말합니다.
로켓 엔진을 만들 때 엔지니어는 전체 설비의 작동 방식이 아니라 특정 장치, 어셈블리에 대한 정보를시기 적절하게 받아야합니다. 이 디자인을 변경할 때 디자인 중 하나 이상을 고려할 때. 축소 추진 시스템의 기계 분석 방법을 사용하는 것이 항상 가능한 것은 아니지만 주요 결과를 얻기 위해 연구 그룹의 대표에 따르면 디자이너에게 적용하여 전송할 수 있습니다.
특히, "머신 러닝 (machine learning)"을 이용한 새로운 방법이 엔진 챔버에서 연료 연소의 파라미터를 계산하는데 사용되었다. 컴퓨터 모델을 사용하여 인젝터 작동 중 특정 시나리오를 얻었습니다. 이러한 시나리오의 분석에 기초하여, 압력 장, 속도, 연소 생성물의 화학적 조성 및 온도의 그래프가 생성되었다. 결과적으로이 데이터는 연구자들이 감소 된 차수 엔진의 모델을 만들뿐만 아니라 "컴퓨터 교육"을 통해 가속 분석을 수행하는 데 도움이되었습니다.
과학자들은 중간 데이터를 통해 특히 일반에서 일반까지 방법을 호출합니다.
보고서에서 :
윌콕스 박사 :
참고 : SpaceX Merlin 로켓 엔진은 액체를 나타냅니다. Vacuum 1D를 포함하여 몇 가지 수정 사항이 있습니다. 무게-최대 500kg. 해수면에서 중력 조건 하에서의 추력은 약 850kN입니다. 작동 시간-최대 375 초 (버전에 따라 다름) 연소실의 압력은 97 기압입니다. 2013 년 XNUMX 월 출시시 처음 사용되었습니다.
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