Burnback analysis is a geometric exercise, whose correct solution leads to obtaining the thrust curve of solid propellant rockets. Traditionally, Piobert statement, which introduces a certain amount of intuition, is used as an argument to construct analytical and numerical algorithms, although it is also common to use numerical integration of differential equations, whose solution is free of ambiguities. This paper presents a detailed study of the process experienced by the combustion surface that allows enunciating the properties of the kinematics of the surface without the need to appeal to heuristic considerations. Next, the methods used throughout the technological development of solid propellant rockets are reviewed, from their beginnings to modern methods, which obtain solutions to complex problems, based on the numerical solution of PDE. Other methods are also reviewed, which are developed around some of the properties presented by the solution, that is, methods of heuristic or phenomenological foundation. As a result of the review, it becomes clear that the solution of the Eikonal equation for burnback analysis is undertaken in the early 2000, clarifying the problem. Finally, several examples of the capabilities of the most relevant methods are provided, from the point of view of both efficiency and precision, presenting results in situations of interest, in the field of propulsion by solid-propellant rockets.


翻译:燃烧分析是一种几何学学学学,它正确的解决办法是获得固体推进剂火箭的推力曲线。传统上,Piobert 语句(它引入了一定的直觉)被用来作为构建分析和数字算法的论据,尽管使用数字整合差异方程(其解决办法是没有模糊的)也是常见的。本文详细研究了燃烧表面所经历的过程,这种过程可以使表面运动学的特性得到共鸣,而不必引起激烈的考虑。接着,对固体推进剂火箭整个技术发展过程中使用的方法进行了审查,从一开始到现代方法,这些方法根据PDE的数字解决办法,为复杂的问题找到解决办法。还审查了其他方法,这些方法围绕解决办法提出的一些特性,即超自然或人文学基础,即超自然学方法。审查的结果是,Eikonal 方程式用于燃烧分析的解决方案是在2000年初进行的,澄清了问题。最后,从对火箭的稳定性和精确度的实地利益的角度,提供了最相关方法能力的几个实例。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
118+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2021年12月8日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
118+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员