文章推荐 | 南京理工大学许进升团队:固体火箭冲压发动机燃气流量控制多目标优化研究

为改善固体火箭冲压发动机燃气流量控制系统性能，对响应时间、压强超调量、流量负调量等关键设计参数进行预评估，提出一种创新控制策略。首先，以自抗扰控制器可调参数为输入，燃气流量负调量、压强超调量及响应时间为输出，构建反向传播 (BP) 神经网络代理模型；为克服 BP 模型易陷入局部极小、样本需求大的缺陷，引入海星优化算法 (SFOA)，并以混沌映射增强全局搜索能力，实现网络权阈值的快速、稳定辨识。在此基础上，利用多目标遗传算法对三项输出指标进行优化求解 , 获得帕累托最优解集，按“压强超调优先”的工程权衡选取最优控制器参数。仿真验证表明，优化后的控制系统在典型方波压力指令及扰动工况下，流量负调量维持在较低水平，压强超调得到有效抑制，响应速度显著提升；在此限定工况下，代理模型预测值与仿真结果相对误差不超过 2%，验证了方法的准确性与工程适用性。

固体火箭冲压发动机；燃气发生器；海星优化算法 (SFOA)；多目标遗传算法；流量调节；控制系统；

王淑雯，许进升，郭宗韬，薛海峰，万莉初．固体火箭冲压发动机燃气流量控制多目标优化研究 [J/OL]．推进技术 .https://link.cnki.net/urlid/11.1813.V.20250801.1642.003