Нейросетевое моделирование жидкостных ракетных двигателей

📙 Одной из самых теплонапряженных конструкций камерсгорания энергетических установок является камеражидкостного ракетного двигателя (ЖРД). В настоящеевремя до 80 % всех затрат на разработку ЖРДприходится на экспериментальные исследования,проводимые на всех этапах проектирования. Сегодня,как и несколько десятков лет назад, при разработкеЖРД могут потребоваться десятки и сотни огневыхиспытаний и опытных образцов двигателей. В этихусловиях искусственные нейронные сети, активноразвивающиеся в настоящее время именно в сферепрактических приложений, представляют собойуниверсальный аппарат, позволяющий эффективно икачественно решать поставленные практические задачирегрессионного анализа, аппроксимации имоделирования. Создание эффективных численныхрасчетных методик для моделирования сопряженноготепломассопереноса в турбулентных потоках, расчетыраспределений термодинамических и теплофизическихпараметров продуктов сгорания, параметровконвективного и лучистого теплообмена, анализ влияниятемпературных условий работы конструкций на ихнапряженно-деформированное состояние могутрассматриваться в качестве оптимизационной стратегиипроектирования.