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申请/专利权人：西安现代控制技术研究所

摘要：本发明公开了一种参数化建模与遗传算法寻优的内弹道曲线优化方法，首先，基于三维模型设计软件进行药柱建模，并将几何特征参数化。然后修改模型几何特征参数，调用参数化建模二次开发接口，驱动药柱三维模型的自动更新和输出；之后根据固体火箭发动机零维内弹道原理，针对更新后的药柱三维模型进行零维内弹道计算，得到内弹道曲线；通过遗传算法对药柱几何特征参数和内弹道参数进行寻优迭代，并通过参数化建模二次开发接口更新药柱模型，再次进行内弹道计算并评估内弹道曲线的相似度。经过多次迭代优化后，完成内弹道曲线优化。本发明能够有效减少传统内弹道曲线优化过程中的大量重复性操作，节约时间成本和人力成本。

主权项：1.一种参数化建模与遗传算法寻优的内弹道曲线优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：药柱参数化建模；基于三维模型设计软件进行药柱建模，并将几何特征参数化；步骤2：修改药柱几何特征参数，调用参数化建模二次开发接口，驱动药柱三维模型的自动更新和输出；步骤3：根据固体火箭发动机零维内弹道原理，针对更新后的药柱三维模型进行零维内弹道计算，得到内弹道曲线Pi-t；步骤4：内弹道曲线相似度评估；设定内弹道优化的目标曲线为P0-t，待评估内弹道曲线为Pi-t，评估Pi-t与P0-t两条曲线的相似度α是否满足要求；用损失函数的大小衡量两条曲线Pi-t与P0-t的相似度α，α越大曲线相似度越高，有： 在内弹道优化过程中设置两条曲线的相似度可接受下限为α0；判断相似度α是否满足内弹道曲线优化要求α＞α0：如果α≤α0不满足相似度要求，通过步骤5进行内弹道迭代优化；否则经过步骤6输出最终内弹道曲线P-t以及自变量，完成内弹道曲线优化；步骤5：遗传算法迭代优化；当计算所得内弹道曲线Pi-t与目标内弹道曲线P0-t的相似度α不满足内弹道曲线优化要求α＞α0，即α≤α0时，采用遗传算法进行迭代寻优，具体过程如下：采用遗传算法将内弹道曲线优化过程抽象为求解最优解问题，自变量为药柱几何特征参数和内弹道参数，因变量为计算所得曲线Pi-t与目标曲线P0-t的相似度α，在自变量的许用范围内进行迭代寻找最优解；在优化过程中，自变量在许用范围内重新取值，并返回步骤2中修改药柱几何特征参数驱动药柱模型更新，之后经过步骤3使用最新的药柱几何特征参数和内弹道参数计算并输出内弹道曲线Pi+1-t，再通过步骤4进行内弹道曲线相似性评估；如果未满足内弹道曲线优化要求，则再次重复步骤5进行遗传算法迭代优化；步骤6：经过步骤5的多轮迭代优化后，计算所得P-t曲线与目标曲线P0-t的相似度α满足内弹道曲线优化要求α＞α0，则输出最终内弹道曲线P-t以及最终的自变量：药柱几何特征参数和内弹道参数，完成内弹道曲线优化。

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