В рубрике «Поговорим о науке» предлагается к обсуждению тема исследований, направленных на снижение времени тестирования моделей ракетных двигателей.
Суть проблемы для разработчиков состоит в том, что тратятся огромные ресурсы, включая время и финансы, для проведения тестирования двигателей, предназначенных для ракетной отрасли. Практически любое внесённое в конструкцию двигателя изменение требует нового процесса проведения тестовых испытаний, что не всегда возможно в силу самых разных обстоятельств.
parecería que, на помощь приходят компьютерные технологии, позволяющие моделировать испытательные процессы для ракетных двигателей. Но и здесь не всё просто.
Группа исследователей из Университета Техаса (EE.UU) опубликовала доклад, que dice, что даже при наличии суперкомпьютера удовлетворительные данные тестирования можно получить лишь через несколько недель после начала процесса компьютерного моделирования. В качестве примера приводится анализ ракетного двигателя SpaceX Merlin. Работа по моделированию рабочего процесса его последней версии проводилась в течение несколько месяцев, что не удовлетворило ни заказчиков, ни самих специалистов по моделированию.
Возглавляющая исследовательскую группу Карен Уиллкокс сообщает о разработке новых методов «научного машинного обучения» для ускорения процесса тестирования, для решения проблемы длительности этого тестирования. Речь идёт о методе, который сочетает научные вычисления с машинными данными, используя в том числе физическое моделирование. Новый подход, как говорит доктор Уиллкокс, использует возможность уменьшить порядок размера силовой установки при симуляции, существенно сократив время тестирования.
Для инженеров при создании ракетных двигателей важно своевременно получать данные о том, как поведёт себя не вся установка, а конкретный её блок, nodo. При учёте той или иной её конструкции, при внесении изменений в эту конструкцию. Использование метода машинного анализа уменьшенной двигательной установки возможно не всегда, но для получения ключевых результатов его можно применять и передавать конструкторам, как считают представители исследовательской группы.
En particular, новый метод с использованием “машинного обучения” был применён для расчёта параметров сгорания топлива в камере двигателя. С помощью компьютерной модели были получены конкретные сценарии при работе инжектора. На основании анализа этих сценариев были созданы графики полей давления, velocidad, химического состава продуктов сгорания, их температуры. В свою очередь эти данные помогли исследователям создать модель работы двигателя уменьшенного порядка, tanto como “обучить компьютер” проведению ускоренного анализа.
Метод сами учёные называют – от частного к общему через промежуточные данные.
Del informe:
Такой вариант работы позволил генерировать результаты с последующей компьютерной обработкой в течение примерно двухсот часов. Машина на основании полученного опыта теперь переходит к «самообучению» для ускорения процедуры анализа. Это своеобразное повторение процессов на симуляторе. Planificado, что при совершенствовании процесса анализ работы ракетного двигателя сможет занять всего несколько секунд.
Доктор Уиллкокс:
por supuesto, этот метод не даст решения многоуровневых задач испытания ракетных двигателей. Но на первом этапе он совершенно точно позволит сэкономить ресурсы на анализе основных данных, сократить время процесса, обеспечив высокие результаты.
Para referencia: ракетный двигатель SpaceX Merlin относится к жидкостным. Имеет несколько модификаций, включая Vacuum 1D. Peso – a 500 kg. Тяга в условиях земного притяжения на уровне моря – sobre 850 kN. Horas Laborales – a 375 con (dependiendo de la modificación). Давление в камере сгорания – 97 Cajero automático. Впервые использовался при запуске в сентябре 2013 del año.
В рубрике «Поговорим о науке» предлагается к обсуждению тема исследований, направленных на снижение времени тестирования моделей ракетных двигателей.
Суть проблемы для разработчиков состоит в том, что тратятся огромные ресурсы, включая время и финансы, для проведения тестирования двигателей, предназначенных для ракетной отрасли. Практически любое внесённое в конструкцию двигателя изменение требует нового процесса проведения тестовых испытаний, что не всегда возможно в силу самых разных обстоятельств.
parecería que, на помощь приходят компьютерные технологии, позволяющие моделировать испытательные процессы для ракетных двигателей. Но и здесь не всё просто.
Группа исследователей из Университета Техаса (EE.UU) опубликовала доклад, que dice, что даже при наличии суперкомпьютера удовлетворительные данные тестирования можно получить лишь через несколько недель после начала процесса компьютерного моделирования. В качестве примера приводится анализ ракетного двигателя SpaceX Merlin. Работа по моделированию рабочего процесса его последней версии проводилась в течение несколько месяцев, что не удовлетворило ни заказчиков, ни самих специалистов по моделированию.
Возглавляющая исследовательскую группу Карен Уиллкокс сообщает о разработке новых методов «научного машинного обучения» для ускорения процесса тестирования, для решения проблемы длительности этого тестирования. Речь идёт о методе, который сочетает научные вычисления с машинными данными, используя в том числе физическое моделирование. Новый подход, как говорит доктор Уиллкокс, использует возможность уменьшить порядок размера силовой установки при симуляции, существенно сократив время тестирования.
Для инженеров при создании ракетных двигателей важно своевременно получать данные о том, как поведёт себя не вся установка, а конкретный её блок, nodo. При учёте той или иной её конструкции, при внесении изменений в эту конструкцию. Использование метода машинного анализа уменьшенной двигательной установки возможно не всегда, но для получения ключевых результатов его можно применять и передавать конструкторам, как считают представители исследовательской группы.
En particular, новый метод с использованием “машинного обучения” был применён для расчёта параметров сгорания топлива в камере двигателя. С помощью компьютерной модели были получены конкретные сценарии при работе инжектора. На основании анализа этих сценариев были созданы графики полей давления, velocidad, химического состава продуктов сгорания, их температуры. В свою очередь эти данные помогли исследователям создать модель работы двигателя уменьшенного порядка, tanto como “обучить компьютер” проведению ускоренного анализа.
Метод сами учёные называют – от частного к общему через промежуточные данные.
Del informe:
Такой вариант работы позволил генерировать результаты с последующей компьютерной обработкой в течение примерно двухсот часов. Машина на основании полученного опыта теперь переходит к «самообучению» для ускорения процедуры анализа. Это своеобразное повторение процессов на симуляторе. Planificado, что при совершенствовании процесса анализ работы ракетного двигателя сможет занять всего несколько секунд.
Доктор Уиллкокс:
por supuesto, этот метод не даст решения многоуровневых задач испытания ракетных двигателей. Но на первом этапе он совершенно точно позволит сэкономить ресурсы на анализе основных данных, сократить время процесса, обеспечив высокие результаты.
Para referencia: ракетный двигатель SpaceX Merlin относится к жидкостным. Имеет несколько модификаций, включая Vacuum 1D. Peso – a 500 kg. Тяга в условиях земного притяжения на уровне моря – sobre 850 kN. Horas Laborales – a 375 con (dependiendo de la modificación). Давление в камере сгорания – 97 Cajero automático. Впервые использовался при запуске в сентябре 2013 del año.
