本发明提供一种固体火箭发动机数据融合设计方法、装置、设备及介质，利用大量已有的成熟发动机案例，通过案例映射的手段，将每一个已有发动机案例进行案例映射，使其尽可能地接近飞行器总体所提出的设计指标，并将映射后的几何参数作为设计变量，映射后的性能参数作为响应输出，建立低精度近似模型，即预训练模型。然后利用预训练模型指导高精度近似寻优的实验设计与序列采样步骤。由于预训练模型能较好的反映整体模型趋势，故整个优化过程相较于传统的基于代理模型的优化方法所调用的高精度仿真模型次数大大减小同时降低了高精度实验设计中样本点数量需求。
1.固体火箭发动机数据融合设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；其中固体火箭发动机的几何参数包括推进剂体积、发动机燃烧室圆筒段结构参数、固体火箭发动机的封头结构参数、燃烧面积、药柱肉厚、发动机燃烧室喉部面积、发动机壳体厚度和绝热层厚度；固体火箭发动机的性能参数包括固体火箭发动机推力、固体火箭发动机总冲、发动机壳体质量、发动机绝热层质量、推进剂质量、喷管质量；
S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
根据映射前后的固体火箭发动机总冲以及映射前的推进剂体积，得到映射后的推进剂体积；
其中，I0表示映射前的固体火箭发动机总冲，为固体火箭发动机案例中的已知量；I1表示映射后的固体火箭发动机总冲，I1由目标总冲Itarget所确定，即I1=Itarget；在映射过程中保持喷管几何比例不变，故CF1= CF0，CF0和CF1分别表示映射前后的推力系数； 和 分别表示映射前后的推进剂的特征速度， = ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；ρp0和ρp1分别表示映射前后的推进剂密度，ρp0=ρp1，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；Vp0和Vp1分别表示映射前后的推进剂体积，其中映射前的推进剂体积为已知量；
根据映射前后的推进剂体积的变化，得到映射后发动机燃烧室圆筒段长度：式中：Ll0和Ll1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段长度；D0和D1分别表示映射前后的发动机外径，映射后发动机外径D1由发动机设计要求所给定；
根据映射前后的固体火箭发动机外径变化，得到映射后的固体火箭发动机的前封头和后封头长度之和；
式中：Le0和Le1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头长度之和；
按照燃面位置对药型进行分类可分为端燃、侧燃和端‑侧燃三种药柱；对于端燃药柱，燃面面积只与药柱的直径有关；对于侧燃和端‑侧燃药柱，由于侧燃的燃烧面积在总燃烧面积中占据主要部分，故在映射过程中，燃烧面积的变化主要受侧燃燃面变化的影响，忽略端燃面积变化：
式中：Ab0和Ab1分别表示映射前后的燃烧面积；L0和L1分别表示映射前后的发动机燃烧室总长，L0= Le0+ Ll0，L1= Le1+ Ll1；
对于端燃药柱，根据映射前后的发动机燃烧室总长的变化确定映射后药柱肉厚；对于侧燃和端‑侧燃药柱，根据映射前后的发动机外径的变化确定映射后药柱肉厚；
为保证映射后发动机处于正常工作状态，假设映射前后燃烧室内平均压强 、 保持不变，即 ，则映射后的喉部面积为：式中：At0和At1分别表示映射前后的喉部面积；r0和r1分别表示映射前后的燃速；
根据最大应力强度理论估算公式，得到映射后的发动机壳体厚度；
式中：δc0和δc1分别表示映射前后的壳体厚度；σc0和σc1分别表示映射前后的壳体材料抗拉强度；
式中：δi0和δi1分别表示映射前后的绝热层厚度；t0和t1分别表示映射前后的发动机工作时间，映射后的发动机工作时间取决于药柱肉厚和燃速的变化：根据发动机设计目标推力‑时间曲线计算目标总冲Itarget：式中：Ftarget和ttarget是目标推力‑时间曲线；twork为目标工作时间；
映射后的固体火箭发动机推力 ，F0和F1分别表示映射前后的固体火箭发动机推力；
映射后的封头质量和映射后发动机燃烧室圆筒段质量相加，即为映射后的发动机壳体质量mc1：
式中：mch0和mch1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头质量之和；mcl0和mcl1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段质量；ρc0和ρc1分别表示映射前后的发动机壳体密度；
映射后的发动机绝热层质量mi1：式中：mih0和mih1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头绝热层质量之和；mil0和mil1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段绝热层质量；ρi0和ρi1分别表示映射前后的发动机绝热层密度；
推进剂主要部分位于发动机燃烧室圆筒段内，忽略发动机前封头与后封头部分对映射过程推进剂质量的影响，得到映射后推进剂质量为：映射后的发动机燃烧室总质量为 ；
S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
S8.返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
2.根据权利要求1所述的固体火箭发动机数据融合设计方法，其特征在于：S2中还包括给定映射后燃速r1的取值区间，通过优化燃速r1，使得案例映射后对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高，方法如下：案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线以及固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线的总时长相同，分别对案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线以及固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线进行等时间间隔离散，均得到n个离散点，给定映射后的燃速r1的取值区间 ，构建以下目标函数：其中 为案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线上第个离散点对应的推力， 为固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线上第 个离散点对应的推力；
利用优化算法寻找最优的燃速，使得映射后的对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高。
3.根据权利要求2所述的固体火箭发动机数据融合设计方法，其特征在于：S3中，设案例库中共有N个固体火箭发动机案例，对于第i个固体火箭发动机案例在经步骤S2案例映射后能得到一组映射后的几何参数作为样本点 和一组性能映射后的性能参数作为样本输出 ，其中j为设计变量的数目，分别表示第i个固体火箭发动机案例经案例映射后得到的第1,2，...，j个设计变量的取值；
分别表示第i个固体火箭发动机案例经案例映射后得到的第1,2，...，k个性能参数的取值；
得到案例库对应的映射样本点集为 ，映射样本输出集为；
利用映射样本点集以及映射样本输出集构建RBF代理模型作为预训练模型如下：式中：rli表示设计域中任意一点x与第i个映射样本点xli之间距离， ；
为第i个映射样本点的基函数；wli为第i个映射样本点的基函数的权系数；cli为第i个基函数的形状参数，e为自然对数的底数。
4.根据权利要求3所述的固体火箭发动机数据融合设计方法，其特征在于：S3中，cli通过下式确定：
式中，di,max为第i个映射样本点到映射样本点集中其他映射样本点间的最小距离；通过求解以下关于权系数wli的线性方程组后得到权系数wli后即解得预训练模型 ：式中： 为第 个映射样本点与第 个映射样本点之间的距离。
5.根据权利要求4所述的固体火箭发动机数据融合设计方法，其特征在于：S5中，高精度样本集中各高精度样本点构成高精度样本点集 ，M为当前高精度样本点集中高精度样本点的个数：
计算高精度样本集中第i个高精度样本点所对应的高精度样本点误差，其中 分别表示第i个
高精度样本点对应的第1,2,…,k个性能参数的高精度样本点仿真输出值与预训练模型输出值之间的误差，i=1,2,…,M；得到高精度误差输出集 ；
利用高精度样本点集以及高精度误差输出集构建加法标度模型：式中： 为第i个高精度样本点误差的基函数； 为第i个高精度样本点误差的基函数的权系数； 表示设计域中任意一点x与第i个高精度样本点 之间距离； 为第i个高精度样本点误差的基函数的形状参数，e为自然对数的底数。
6.固体火箭发动机数据融合设计装置，其特征在于，包括：输入模块，用于给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；其中固体火箭发动机的几何参数包括推进剂体积、发动机燃烧室圆筒段结构参数、固体火箭发动机的封头结构参数、燃烧面积、药柱肉厚、发动机燃烧室喉部面积、发动机壳体厚度和绝热层厚度；固体火箭发动机的性能参数包括固体火箭发动机推力、固体火箭发动机总冲、发动机壳体质量、发动机绝热层质量、推进剂质量、喷管质量；
映射模块，用于对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；其中根据映射前后的固体火箭发动机总冲以及映射前的推进剂体积，得到映射后的推进剂体积；
其中，I0表示映射前的固体火箭发动机总冲，为固体火箭发动机案例中的已知量；I1表示映射后的固体火箭发动机总冲，I1由目标总冲Itarget所确定，即I1=Itarget；在映射过程中保持喷管几何比例不变，故CF1= CF0，CF0和CF1分别表示映射前后的推力系数； 和 分别表示映射前后的推进剂的特征速度， = ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；ρp0和ρp1分别表示映射前后的推进剂密度，ρp0=ρp1，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；Vp0和Vp1分别表示映射前后的推进剂体积，其中映射前的推进剂体积为已知量；
根据映射前后的推进剂体积的变化，得到映射后发动机燃烧室圆筒段长度：式中：Ll0和Ll1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段长度；D0和D1分别表示映射前后的发动机外径，映射后发动机外径D1由发动机设计要求所给定；
根据映射前后的固体火箭发动机外径变化，得到映射后的固体火箭发动机的前封头和后封头长度之和；
式中：Le0和Le1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头长度之和；
按照燃面位置对药型进行分类可分为端燃、侧燃和端‑侧燃三种药柱；对于端燃药柱，燃面面积只与药柱的直径有关；对于侧燃和端‑侧燃药柱，由于侧燃的燃烧面积在总燃烧面积中占据主要部分，故在映射过程中，燃烧面积的变化主要受侧燃燃面变化的影响，忽略端燃面积变化：
式中：Ab0和Ab1分别表示映射前后的燃烧面积；L0和L1分别表示映射前后的发动机燃烧室总长，L0= Le0+ Ll0，L1= Le1+ Ll1；
对于端燃药柱，根据映射前后的发动机燃烧室总长的变化确定映射后药柱肉厚；对于侧燃和端‑侧燃药柱，根据映射前后的发动机外径的变化确定映射后药柱肉厚；
为保证映射后发动机处于正常工作状态，假设映射前后燃烧室内平均压强 、 保持不变，即 ，则映射后的喉部面积为：式中：At0和At1分别表示映射前后的喉部面积；r0和r1分别表示映射前后的燃速；
根据最大应力强度理论估算公式，得到映射后的发动机壳体厚度；
式中：δc0和δc1分别表示映射前后的壳体厚度；σc0和σc1分别表示映射前后的壳体材料抗拉强度；
式中：δi0和δi1分别表示映射前后的绝热层厚度；t0和t1分别表示映射前后的发动机工作时间，映射后的发动机工作时间取决于药柱肉厚和燃速的变化：根据发动机设计目标推力‑时间曲线计算目标总冲Itarget：式中：Ftarget和ttarget是目标推力‑时间曲线；twork为目标工作时间；
映射后的固体火箭发动机推力 ，F0和F1分别表示映射前后的固体火箭发动机推力；
映射后的封头质量和映射后发动机燃烧室圆筒段质量相加，即为映射后的发动机壳体质量mc1：
式中：mch0和mch1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头质量之和；mcl0和mcl1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段质量；ρc0和ρc1分别表示映射前后的发动机壳体密度；
映射后的发动机绝热层质量mi1：式中：mih0和mih1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头绝热层质量之和；mil0和mil1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段绝热层质量；ρi0和ρi1分别表示映射前后的发动机绝热层密度；
推进剂主要部分位于发动机燃烧室圆筒段内，忽略发动机前封头与后封头部分对映射过程推进剂质量的影响，得到映射后推进剂质量为：映射后的发动机燃烧室总质量为 ；
预训练模块，用于将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
初始高精度样本集构建模块，用于选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
加法标度模块，用于根据高精度样本集中各高精度样本点及其对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型，其中高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差；
多精度近似模块，用于将预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
优化模块，用于使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值作为一个新的样本点加入到高精度样本集中，并将新的高精度样本集输入给加法标度模块，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述固体火箭发动机数据融合设计方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述固体火箭发动机数据融合设计方法的步骤。
固体火箭发动机数据融合设计方法、装置、设备及介质
技术领域
[0001] 本发明属于固体火箭发动机设计技术领域，具体涉及一种固体火箭发动机数据融合设计方法、装置、设备及介质。
背景技术
[0002] 固体火箭发动机是导弹、火箭等航天运载器的重要动力系统之一，其设计的优劣直接影响导弹、火箭的最终性能。早期的固体火箭发动机设计方法主要依靠参数分析，设计
人员凭借经验进行发动机结构形式和设计参数的确定。随着发动机设计水平的提升和专业
工具的丰富完善，为了追求更优秀的性能，即在达到设计指标的条件下，力求发动机总冲更
大或质量更轻，对固体火箭发动机进行优化设计有着重要意义。
[0003] 目前常用的优化设计方法有：
[0004] 1、梯度优化方法：从给定起始点出发，利用目标函数和约束函数关于设计变量的梯度信息来构造有利的搜索方向，并寻找最优的下降步长，不断迭代直到收敛至离起始点
最近的局部最优点。常用的梯度优化方法包括BFGS拟牛顿算法、共轭梯度法、序列二次规划
算法等。
[0005] 2、基于代理模型的优化方法：所谓的代理模型，是指在分析和优化设计中可以代替那些计算复杂且费时的数值分析模型的数学模型。代理模型方法不但可以大幅提高优化
设计效率，降低工程系统的复杂度，而且有利于滤除数值噪声和实现并行优化设计。目前，
在代理模型方面，已经发展了包括多项式响应面、径向基函数、Kriging模型、人工神经网
络、空间映射等多种代理模型方法。
[0006] 目前常用的优化设计方法其缺点在于：
[0007] 1、梯度优化方法在工程设计中取得了极大的成功，但对于多极值问题，该方法容易陷入局部最优。研究表明，即使采用多起点的梯度优化策略，其优化效果也可能难以与全
局优化算法相媲美。
[0008] 2、基于代理模型的优化方法第一步需要通过实验设计确定初始样本点，通常来说，采样点个数 ，其中n为设计变量的个数。即在优化设计的起始时刻，优
化算法便需要调用N次高精度仿真模型，耗费大量的计算成本以保证初始近似模型的准确
性。基于代理模型的优化方法虽然效果优良，但是计算成本较大。
发明内容
[0009] 针对固体火箭发动机现有优化设计过程使用高精度仿真模型次数多、计算量大的问题，本发明提供一种固体火箭发动机数据融合设计方法、装置、设备及介质。本发明能够
降低仿真模型调用次数，解决了固体火箭发动机优化设计时计算量过大的问题。
[0010] 为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：
[0011] 固体火箭发动机数据融合设计方法，包括以下步骤：
[0012] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0013] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0014] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0015] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0016] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0017] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0018] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0019] S8，返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0020] 进一步地，本发明S1中，固体火箭发动机的几何参数包括推进剂体积、发动机燃烧室圆筒段结构参数、固体火箭发动机的封头结构参数、燃烧面积、药柱肉厚、发动机燃烧室
喉部面积、发动机壳体厚度和绝热层厚度。
[0021] 固体火箭发动机的性能参数包括固体火箭发动机推力、固体火箭发动机总冲、发动机壳体质量、发动机绝热层质量、推进剂质量、喷管质量。
[0022] 进一步地，在S4中，选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例。根据设计需求，选择其中一个或者多个性能参数作为优化目标，根据优化目标选取案例
映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例。比如，如果优化目标是发动机总质
量最小，那么选择案例映射后得到的发动机总质量最小的多个（五个或五个以上）固体火箭
发动机案例对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，对于不同的优化
问题，主要凭借其优化目标来选定最优的结果。
[0023] 进一步地，本发明S2中：
[0024] 根据映射前后的固体火箭发动机总冲以及映射前的推进剂体积，得到映射后的推进剂体积；
[0025] 映射后的推进剂体积 通过下式确定；
[0026]
[0027] 其中，I0表示映射前的固体火箭发动机总冲，为固体火箭发动机案例中的已知量；I1表示映射后的固体火箭发动机总冲，I1由目标总冲 所确定，即 ；在映射过程
中保持喷管几何比例不变，故CF1= CF0，CF0和CF1分别表示映射前后的推力系数；和 分别
表示映射前后的推进剂的特征速度， ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量； 和
分别表示映射前后的推进剂密度， ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；
和 分别表示映射前后的推进剂体积，其中映射前的推进剂体积为已知量；
[0028] 根据映射前后的推进剂体积的变化，得到映射后发动机燃烧室圆筒段长度：
[0029]
[0030] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段长度；D0和D1分别表示映射前后的发动机外径，映射后发动机外径D1由发动机设计要求所给定；
[0031] 根据映射前后的固体火箭发动机外径变化，得到映射后的固体火箭发动机的前封头和后封头长度之和；
[0032]
[0033] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机前封头与后封头长度之和；
[0034] 按照燃面位置对药型进行分类可分为端燃、侧燃和端‑侧燃三种药柱；对于端燃药柱，燃面面积只与药柱的直径有关；对于侧燃和端‑侧燃药柱，由于侧燃的燃烧面积在总燃
烧面积中占据主要部分，故在映射过程中，燃烧面积的变化主要受侧燃燃面变化的影响，忽
略端燃面积变化：
[0035]
[0036] 式中： 和 分别表示映射前后的燃烧面积；L0和L1分别表示映射前后的发动机燃烧室总长， ， ；
[0037] 对于端燃药柱，根据映射前后的发动机燃烧室总长的变化确定映射后药柱肉厚；对于侧燃和端‑侧燃药柱，根据映射前后的发动机外径的变化确定映射后药柱肉厚；
[0038]
[0039] 式中：e0和e1分别表示映射前后的药柱肉厚；
[0040] 为保证映射后发动机处于正常工作状态，假设映射前后燃烧室内平均压强 、保持不变，即 ，则映射后的喉部面积为：
[0041]
[0042] 式中： 和 分别表示映射前后的喉部面积； 和 分别表示映射前后的燃速；
[0043] 根据最大应力强度理论估算公式，得到映射后的发动机壳体厚度；
[0044]
[0045] 式中： 和 分别表示映射前后的壳体厚度； 和 分别表示映射前后的壳体材料抗拉强度；
[0046] 基于发动机工作时间，得到映射后的绝热层厚度；
[0047]
[0048] 式中： 和 分别表示映射前后的绝热层厚度； 和 分别表示映射前后的发动机工作时间，映射后的发动机工作时间取决于药柱肉厚和燃速的变化：
[0049] 。
[0050] 进一步地，本发明S2中，根据发动机设计目标推力‑时间曲线计算目标总冲 ：
[0051]
[0052] 式中： 和 是目标推力‑时间曲线； 为目标工作时间。
[0053] 进一步地，本发明S2中：
[0054] 映射后的固体火箭发动机推力 ，F0和F1分别表示映射前后的固体火箭发动机推力；
[0055] 映射后的封头质量和映射后发动机燃烧室圆筒段质量相加，即为映射后的发动机壳体质量 ：
[0056]
[0057] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机前封头与后封头质量之和； 和分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段质量； 和 分别表示映射前后的发动机
壳体密度；
[0058] 映射后的发动机绝热层质量 ：
[0059]
[0060] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机前封头与后封头绝热层质量之和；和 分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段绝热层质量； 和 分别表示映射
前后的发动机绝热层密度；
[0061] 推进剂主要部分位于发动机燃烧室圆筒段内，忽略发动机前封头与后封头部分对映射过程推进剂质量的影响，得到映射后推进剂质量为：
[0062]
[0063] 映射后的发动机燃烧室总质量为 ；
[0064] 映射后的喷管质量为：
[0065]
[0066] 式中： 和 分别表示映射前后的喷管质量。
[0067] 进一步地，S2中还包括给定映射后燃速r1的取值区间，通过优化燃速r1，使得案例映射后对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线
匹配度最高。具体地，S2中，案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线以及固体火箭发
动机设计目标推力‑时间曲线的总时长相同，分别对案例映射后的固体火箭发动机推力‑时
间曲线以及固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线进行等时间间隔离散，均得到n个离散
点，给定映射后的燃速r1的取值区间 ，构建以下目标函数：
[0068]
[0069] 其中 为案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线上第 个离散点对应的推力， 为固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线上第 个离
散点对应的推力；
[0070] 利用优化算法寻找最优的燃速，使得映射后的对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高。
[0071] 进一步地，本发明S3中，设案例库中共有N个固体火箭发动机案例，对于第i个固体火箭发动机案例在经步骤S2案例映射后能得到一组映射后的几何参数作为样本点
和一组性能映射后的性能参数作为样本输出 ，
其中j为设计变量的数目， 分别表示第i个固体火箭发动机案例经案例映射
后得到的第1,2，...，j个设计变量的取值； 分别表示第i个固体火箭发动机
案例经案例映射后得到的第1,2，...，k个性能参数的取值；
[0072] 得到案例库对应的映射样本点集为 ，映射样本输出集为；
[0073] 利用映射样本点集以及映射样本输出集构建RBF代理模型作为预训练模型如下：
[0074]
[0075] 式中：rli表示设计域中任意一点x与第i个映射样本点xli之间距离， ；为第i个映射样本点的基函数； 为第i个映射样本点的基函数的权系数； 为第
i个基函数的形状参数。
[0076] 进一步地，本发明S3中， 通过下式确定：
[0077]
[0078] 式中， 为第i个映射样本点到映射样本点集中其他映射样本点间的最小距离。
[0079] 进一步地，本发明S3中，通过求解以下关于权系数wli的线性方程组后得到权系数wli后即解得预训练模型 ：
[0080]
[0081] 式中： 为第 个映射样本点与第 个映射样本点之间的距离。
[0082] 进一步地，本发明S5中，高精度样本集中各高精度样本点构成高精度样本点集，M为当前高精度样本点集中高精度样本点的个数：
[0083] 计算高精度样本集中第i个高精度样本点所对应的高精度样本点误差，其中 分别表示第i个高精
度样本点对应的第1,2,…,k个性能参数的高精度样本点仿真输出值与预训练模型输出值
之间的误差，i=1,2,…,M；得到高精度误差输出集 。
[0084] 与预训练模型的构建方法相同，接下来利用高精度样本点集以及高精度误差输出集构建加法标度模型：
[0085]
[0086] 式中： 为第i个高精度样本点误差的基函数； 为第i个高精度样本点误差的基函数的权系数； 表示设计域中任意一点x与第i个高精度样本点 之间距离；
为第i个高精度样本点误差的基函数的形状参数，e为自然对数的底数。
[0087] 本发明提供一种固体火箭发动机数据融合设计装置，包括：
[0088] 输入模块，用于给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设
计域；
[0089] 映射模块，用于对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0090] 预训练模块，用于将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0091] 初始高精度样本集构建模块，用于选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度
样本点输入固体火箭发动机仿真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的
高精度样本集；
[0092] 加法标度模块，用于根据高精度样本集中各高精度样本点及其对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型，其中高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度
样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差；
[0093] 多精度近似模块，用于将预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0094] 优化模块，用于使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模
型，得到对应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点
仿真输出值作为一个新的样本点加入到高精度样本集中，并将新的高精度样本集输入给加
法标度模块，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0095] 进一步地，所述映射模块中还包括推力匹配模块，用于在给定燃速的取值区间，通过优化燃速，使得案例映射后对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设
计目标推力‑时间曲线匹配度最高。
[0096] 本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0097] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0098] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0099] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0100] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0101] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0102] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0103] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0104] S8，返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0105] 本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0106] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0107] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0108] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0109] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0110] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0111] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0112] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0113] S8，返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0114] 通过上述技术方案，本发明能够达到的有益技术效果是：
[0115] 本发明针对现有的代理模型构造方法中实验设计步骤需要调用多次模型，计算资源消耗过大的缺点，提供一种基于多精度模型的固体火箭发动机优化设计方法。利用大量
已有的成熟发动机案例，通过案例映射的手段，将已有案例数据转变为优化设计过程中可
用的低精度模型数据，并以此建立低精度的预训练模型，降低高精度实验设计中样本点数
量需求，大幅减少实验设计过程中高精度仿真模型的调用次数。
[0116] 本发明首先将每一个已有发动机案例进行案例映射，使其尽可能地接近飞行器总体所提出的设计指标，并将映射后的几何参数作为设计变量，映射后的性能参数作为响应
输出，建立低精度近似模型，即预训练模型。然后利用预训练模型指导高精度近似寻优的实
验设计与序列采样步骤，由于预训练模型能较好的反映整体模型趋势，故整个优化过程相
较于传统的基于代理模型的优化方法所调用的高精度仿真模型次数大大减小。
附图说明
[0117] 为了更清楚地说明本发明实施例中或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是
本发明的一些实施例，对于本领域普通技术来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根
据这些附图获得其它的附图。
[0118] 图1为本发明一实施例的流程图；
[0119] 图2为本发明一实施例中优化算法的收敛过程示意图；
[0120] 图3为本发明一实施例中优化结果内弹道曲线图。
[0121] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步的说明。
具体实施方式
[0122] 为了使本公开发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合具体实施例，并根据附图，对本发明进一步详细说明。需要说明的是，在附图或说明书描述中，未描述的
内容以及部分英文简写为所属技术领域中普通技术人员所熟知的内容。本实施例中给定的
一些特定参数仅作为示范，在不同的实时方式中该值可以相应地改变为合适的值。
[0123] 考虑到固体火箭发动机发展较为成熟，已有大量的型号投入生产使用，本发明提出案例映射方法，将已有的发动机设计案例作为先验知识引入，建立预训练模型，同时利用
多精度代理模型技术，可大幅减少实验设计过程中高精度仿真模型调用次数，降低计算消
耗，加快固体火箭发动机优化设计。
[0124] 参照图1，在本发明一实施例中，提供一种固体火箭发动机数据融合设计方法，包括以下步骤：
[0125] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0126] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0127] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0128] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0129] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0130] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0131] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0132] S8. 返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0133] 本发明中所选择的固体火箭发动机的几何参数即作为设计变量。可以根据固体火箭发动机的类型、结构选择合适的几何参数作为设计变量。不失一般性，本发明一实施例中
所选择的固体火箭发动机的几何参数包括推进剂体积、发动机燃烧室圆筒段结构参数、固
体火箭发动机的封头结构参数、燃烧面积、药柱肉厚、发动机燃烧室喉部面积、发动机壳体
厚度和绝热层厚度。也就是选择以上8个参数作为设计变量，并在设计之初就根据设计要求
给定各个设计变量的设计域，即取值范围。
[0134] 按照固体火箭发动机设计常见需求，本发明一实施例中所选择的固体火箭发动机的性能参数包括固体火箭发动机推力、固体火箭发动机总冲、发动机壳体质量、发动机绝热
层质量、推进剂质量、喷管质量。
[0135] 本发明一实施例中所按照固体火箭发动机设计常见需求，提出给定固体火箭发动机总冲、固体火箭发动机总长及发动机工作时间三个参数的约束域。
[0136] 本发明一实施例的S2中包括：
[0137] S2.1根据发动机设计目标推力‑时间曲线计算目标总冲 ：
[0138]
[0139] 式中： 和 是目标推力‑时间曲线； 为目标工作时间。
[0140] S2.2根据映射前后的固体火箭发动机总冲以及映射前的推进剂体积，得到映射后的推进剂体积；
[0141] 映射后的推进剂体积 通过下式确定；
[0142]
[0143] 其中，下标0和下标1分别表示映射前和映射后的参数，所有映射前参数均为已知量。I0表示映射前的固体火箭发动机总冲，为固体火箭发动机案例中的已知量；I1表示映射
后的固体火箭发动机总冲，I1由目标总冲 所确定，即 ；在映射过程中保持喷管
几何比例不变，故CF1= CF0，CF0和CF1分别表示映射前后的推力系数；和 分别表示映射前
后的推进剂的特征速度， ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量； 和 分别表示
映射前后的推进剂密度， ，由所确定的推进剂材料决定，为已知量；Vp0和Vp1分别表示
映射前后的推进剂体积，其中映射前的推进剂体积为已知量。
[0144] S2.3根据映射前后的推进剂体积的变化，得到映射后发动机燃烧室圆筒段长度：
[0145]
[0146] 式中：Ll0和Ll1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段长度；D0和D1分别表示映射前后的发动机外径，映射后发动机外径D1由发动机设计要求所给定。
[0147] S2.4根据映射前后的固体火箭发动机外径变化，得到映射后的固体火箭发动机的前封头和后封头长度之和；
[0148]
[0149] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机前封头与后封头长度之和。
[0150] S2.5对于固体火箭发动机而言，燃烧面积与药柱肉厚是显著影响发动机推力性能与工作时间的两个重要几何参数，而不同的药型特点会影响其映射方式。按照燃面位置对
药型进行分类可分为端燃、侧燃和端‑侧燃三种药柱；对于端燃药柱，燃面面积只与药柱的
直径有关；对于侧燃和端‑侧燃药柱，由于侧燃的燃烧面积在总燃烧面积中占据主要部分，
故在映射过程中，燃烧面积的变化主要受侧燃燃面变化的影响，忽略端燃面积变化：
[0151]
[0152] 式中：Ab0和Ab1分别表示映射前后的燃烧面积；L0和L1分别表示映射前后的发动机燃烧室总长，L0= Le0+ Ll0，L1= Le1+ Ll1。
[0153] S2.6对于端燃药柱，根据映射前后的发动机燃烧室总长的变化确定映射后药柱肉厚；对于侧燃和端‑侧燃药柱，根据映射前后的发动机外径的变化确定映射后药柱肉厚；
[0154]
[0155] 式中：e0和e1分别表示映射前后的药柱肉厚。
[0156] S2.7为保证映射后发动机处于正常工作状态，假设映射前后燃烧室内平均压强、 保持不变，即 ，则映射后的喉部面积为：
[0157]
[0158] 式中： 和 分别表示映射前后的喉部面积； 和 分别表示映射前后的燃速。
[0159] S2.8根据最大应力强度理论估算公式，得到映射后的发动机壳体厚度；
[0160]
[0161] 式中： 和 分别表示映射前后的壳体厚度； 和 分别表示映射前后的壳体材料抗拉强度；
[0162] S2.9基于发动机工作时间，得到映射后的绝热层厚度；
[0163]
[0164] 式中： 和 分别表示映射前后的绝热层厚度； 和 分别表示映射前后的发动机工作时间，映射后的发动机工作时间取决于药柱肉厚和燃速的变化：
[0165] 。
[0166] S2.10映射后的固体火箭发动机推力 ，F0和F1分别表示映射前后的固体火箭发动机推力；
[0167] S2.11映射后的封头质量和映射后发动机燃烧室圆筒段质量相加，即为映射后的发动机壳体质量 ：
[0168]
[0169] 式中：mch0和mch1分别表示映射前后的发动机前封头与后封头质量之和；mcl0和mcl1分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段质量；ρc0和ρc1分别表示映射前后的发动机壳体
密度；
[0170] S2.12映射后的发动机绝热层质量mi1：
[0171]
[0172] 式中： 和 分别表示映射前后的发动机前封头与后封头绝热层质量之和；和 分别表示映射前后的发动机燃烧室圆筒段绝热层质量； 和 分别表示映射
前后的发动机绝热层密度；
[0173] S2.13 推进剂主要部分位于发动机燃烧室圆筒段内，忽略发动机前封头与后封头部分对映射过程推进剂质量的影响，得到映射后推进剂质量为：
[0174]
[0175] S2.14映射后的发动机燃烧室总质量为 ；
[0176] S2.15映射后的喷管质量为：
[0177]
[0178] 式中： 和 分别表示映射前后的喷管质量。
[0179] 进一步地，上述所述的映射后燃速 ，通过以下方法优化：
[0180] 给定映射后燃速r1的取值区间，通过优化燃速 ，使得案例映射后对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高。具体地，S2
中，案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线以及固体火箭发动机设计目标推力‑时间
曲线的总时长相同，分别对案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线以及固体火箭发
动机设计目标推力‑时间曲线进行等时间间隔离散，均得到n个离散点，给定映射后的燃速
的取值区间 ，构建以下目标函数：
[0181]
[0182] 其中 为案例映射后的固体火箭发动机推力‑时间曲线上第 个离散点对应的推力， 为固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线上第 个离
散点对应的推力；
[0183] 利用优化算法寻找最优的燃速，使得映射后的对应的固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高。
[0184] 本发明一实施例的S3中，包括：
[0185] S3.1设案例库中共有N个固体火箭发动机案例，对于第i个固体火箭发动机案例在经步骤S2案例映射后能得到一组映射后的几何参数作为样本点 和一
组性能映射后的性能参数作为样本输出 ，其中j为设计变量的数
目， 分别表示第i个固体火箭发动机案例经案例映射后得到的第1,2，...，
j个设计变量的取值； 分别表示第i个固体火箭发动机案例经案例映射
后得到的第1,2，...，k个性能参数的取值；
[0186] 得到案例库对应的映射样本点集为 ，映射样本输出集为。
[0187] S3.2 利用映射样本点集以及映射样本输出集构建RBF代理模型作为预训练模型如下：
[0188]
[0189] 式中： 表示设计域中任意一点x与第i个映射样本点 之间距离， ；为第i个映射样本点的基函数； 为第i个映射样本点的基函数的权系数； 为第i
个基函数的形状参数，e为自然对数的底数。
[0190] 其中 通过下式确定：
[0191]
[0192] 式中， 为第i个映射样本点到映射样本点集中其他映射样本点间的最小距离。
[0193] 通过求解以下关于权系数 的线性方程组后得到权系数 后即解得预训练模型 ：
[0194]
[0195] 式中： 为第 个映射样本点与第 个映射样本点之间的距离。
[0196] 本发明一实施例的S4中，考虑到映射后案例较高的可参考性，实际最优解应该在映射后最优解附近。故根据设计需求，选择其中一个或者多个性能参数作为优化目标，根据
优化目标选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例。如本发明一实施
例中所设的优化目标是发动机燃烧室总质量最小，那么选择案例映射后得到的发动机总质
量最小的五个固体火箭发动机案例对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度
样本点，得到初始的高精度采样点集 。
[0197] 将高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值 ，得到初始的高精度样本集。关于固体火箭发动机仿真模型，可以
采用现有固体火箭发动机设计过程所涉及的任一种仿真模型都可作为固体火箭发动机仿
真模型，包括但不限于常用的燃面计算模型、内弹道计算模型、质量计算模型等。
[0198] 本发明一实施例的S5中，包括：
[0199] S5.1高精度样本集中各高精度样本点构成高精度样本点集，M为当前高精度样本点集中高精度样本点的个数：计算高精度样本集中第i个高精度样本
点所对应的高精度样本点误差 ，其中
分别表示第i个高精度样本点对应的第1,2,…,k个性能参数的
高精度样本点仿真输出值与预训练模型输出值之间的误差，i=1,2,…,M；得到高精度误差
输出集 ；
[0200] S5.2 与预训练模型构建方法相同，利用高精度样本点集以及高精度误差输出集构建加法标度模型：
[0201]
[0202] 式中： 为第i个高精度样本点误差的基函数； 为第i个高精度样本点误差的基函数的权系数； 表示设计域中任意一点x与第i个高精度样本点 之间距离； 为
第i个高精度样本点误差的基函数的形状参数，e为自然对数的底数。
[0203] 同样的， 通过下式确定：
[0204]
[0205] 式中， 为第i个高精度样本点到高精度样本点集中其他样本点间的最小距离。
[0206] 通过求解以下关于权系数 的线性方程组后得到权系数 后即解得加法标度函数模型 ：
[0207]
[0208] 式中： 为第i个高精度样本点与第j个高精度样本点之间的距离。
[0209] S6中的多精度近似模型 。
[0210] 下面以发动机直径为600mm的翼柱形装药发动机轻量化优化设计为例，利用本发明提供的固体火箭发动机数据融合设计方法进行设计，具体如下：
[0211] 目标推力方案为在第0s至第20s之内，发动机保持250kN推力，然后在1s内推力降为0。
[0212] 以发动机的9个设计参数为设计变量，其中包括2个喷管设计参数及7个装药设计参数，其取值范围如表1所示。按照固体火箭发动机设计常见需求，提出发动机总冲、发动机
总长及发动机工作时间三方面约束，其约束范围分别为：发动机总冲大于5000kN，发动机总
长在5000mm至7500mm之间，发动机工作时间在20s至25s之间。
[0213] 表1 算例装药结构参数
[0214]
[0215] 采用本发明提出的固体火箭发动机数据融合设计方法进行优化设计，具体步骤如下：
[0216] 1.首先利用案例库中200个已有案例，通过案例映射的方法得到200个低精度样本点，其设计参数的分布范围如表1所示。
[0217] 2.利用映射后的200个低精度样本点构造预训练模型。
[0218] 3.将映射后发动机质量最小的五个样本点作为初始高精度样本点集中的高精度样本点，运行固体火箭发动机仿真模型，得到高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度
样本集。
[0219] 4.计算每个高精度样本点的高精度样本点仿真输出值与预训练模型预测值之间的误差。
[0220] 5.根据高精度样本集中各高精度样本点及其对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型，将预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型。
[0221] 6.使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解作为新的高精度样本点，并将最优解处运行固体火箭发动机仿真模型，得到对应的高精度样本点仿真输出值，
将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值作为一个新的样本加入到高精
度样本集中；
[0222] 7.循环步骤4至步骤6，判断最优解是否收敛，若收敛则完成计算。
[0223] 本实例中优化算法收敛过程如图2所示，在经过20次左右循环后算法开始收敛，最终在第30次循环后完成收敛。优化后的最终结果为：总质量2537.9 kg，发动机总长为
5.74m，总冲5001.0kN，工作时间20.135s。其内弹道曲线如图 3所示，符合优化设计的要求。
作为对照，传统基于代理模型的优化方法最终需要70次左右收敛，优化后的总质量为
2538.1kg。本发明明显减少高精度模型调用次数。
[0224] 本发明一实施例中提供一种固体火箭发动机数据融合设计装置，包括：
[0225] 输入模块，用于给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设
计域；
[0226] 映射模块，用于对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0227] 预训练模块，用于将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0228] 初始高精度样本集构建模块，用于选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度
样本点输入固体火箭发动机仿真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的
高精度样本集；
[0229] 加法标度模块，用于根据高精度样本集中各高精度样本点及其对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型，其中高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度
样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差；
[0230] 多精度近似模块，用于将预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0231] 优化模块，用于使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模
型，得到对应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点
仿真输出值作为一个新的样本点加入到高精度样本集中，并将新的高精度样本集输入给加
法标度模块，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0232] 本发明一实施例中提供一种固体火箭发动机数据融合设计装置，所述映射模块中还包括推力匹配模块，用于在给定燃速的取值区间，通过优化燃速，使得案例映射后对应的
固体火箭发动机推力‑时间曲线与固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线匹配度最高。
[0233] 本发明一实施例中提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0234] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0235] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0236] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0237] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0238] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0239] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0240] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0241] S8，返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0242] 本发明一实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0243] S1. 给定固体火箭发动机设计目标推力‑时间曲线，选择固体火箭发动机的几何参数和性能参数，将所选择固体火箭发动机的几何参数作为设计变量并给定其设计域；
[0244] S2. 对案例库中每一个固体火箭发动机案例中的几何参数、性能参数进行案例映射，案例映射包括几何参数映射和性能映射；
[0245] S3. 将每一个固体火箭发动机案例几何参数映射后的几何参数作为样本点、性能映射后的性能参数作为样本输出，构建RBF代理模型作为预训练模型；
[0246] S4.选取案例映射后性能映射结果最好的多个固体火箭发动机案例所对应的几何参数映射后的几何参数作为初始的高精度样本点，将高精度样本点输入固体火箭发动机仿
真模型，输出对应的高精度样本点仿真输出值，得到初始的高精度样本集；
[0247] S5. 高精度样本点对应的高精度样本点仿真输出值与高精度样本点对应的预训练模型输出值之间的误差即高精度样本点误差，根据高精度样本集中各高精度样本点及其
对应的高精度样本点误差，构建加法标度模型；
[0248] S6. 通过预训练模型与加法标度模型相加，得到多精度近似模型；
[0249] S7. 使用差分进化算法寻找多精度近似模型的最优解，将最优解所对应的几何参数作为新的高精度样本点，并将新的高精度样本点输入固体火箭发动机仿真模型，得到对
应的高精度样本点仿真输出值，将新的高精度样本点及其对应的高精度样本点仿真输出值
作为一个新的样本点加入到高精度样本集中；
[0250] S8. 返回S5，不断循环，直至差分进化算法寻找到最优解收敛，即得到实际最优解。
[0251] 以上包含了本发明优选实施例的说明，这是为了详细说明本发明的技术特征，并不是想要将发明内容限制在实施例所描述的具体形式中，依据本发明内容主旨进行的其他
修改和变型也受本专利保护。本发明内容的主旨是由权利要求书所界定，而非由实施例的
具体描述所界定。
