Bajo el título "Hablemos de ciencia", se propone debatir el tema de investigación destinado a reducir el tiempo de prueba de modelos de motores de cohetes.
La esencia del problema para los desarrolladores es que se gastan enormes recursos, incluido el tiempo y las finanzas, para probar motores diseñados para la industria de los cohetes. Casi cualquier cambio realizado en el diseño del motor requiere un nuevo proceso para realizar pruebas de prueba, que no siempre es posible debido a una variedad de circunstancias.
Parece que las tecnologías informáticas vienen al rescate, permitiendo simular procesos de prueba para motores de cohetes. Pero aquí, no todo es simple.
Un grupo de investigadores de la Universidad de Texas (EE. UU.) Publicó un informe que indica que incluso con una supercomputadora, se pueden obtener datos de prueba satisfactorios solo unas pocas semanas después del inicio del proceso de simulación por computadora. Un ejemplo es el análisis del motor de cohete SpaceX Merlin. El trabajo de modelado del flujo de trabajo de su última versión se llevó a cabo durante varios meses, lo que no satisfizo ni a los clientes ni a los especialistas en modelado.
La directora del grupo de investigación, Karen Willcox, informa sobre el desarrollo de nuevos métodos de "aprendizaje automático científico" para acelerar el proceso de prueba, para resolver el problema de la duración de esta prueba. Este es un método que combina la informática científica con los datos de la máquina, incluido el uso de modelos físicos. El nuevo enfoque, dice el Dr. Willcox, aprovecha la oportunidad para reducir el tamaño de la planta de energía durante la simulación, reduciendo significativamente el tiempo de prueba.
Al crear motores de cohetes, es importante que los ingenieros reciban información oportuna sobre cómo no se comportará toda la instalación, sino su unidad específica, el ensamblaje. Al tener en cuenta uno u otro de su diseño, al realizar cambios en este diseño. El uso del método de análisis automático de un sistema de propulsión reducida no siempre es posible, pero para obtener resultados clave, se puede aplicar y transmitir a los diseñadores, según representantes del grupo de investigación.
En particular, se utilizó un nuevo método que utiliza el "aprendizaje automático" para calcular los parámetros de combustión de combustible en la cámara del motor. Usando un modelo de computadora, se obtuvieron escenarios específicos durante la operación del inyector. Con base en el análisis de estos escenarios, se crearon gráficos de campos de presión, velocidad, composición química de los productos de combustión y su temperatura. A su vez, estos datos ayudaron a los investigadores a crear un modelo del motor de orden reducido, así como a "entrenar a la computadora" para realizar análisis acelerados.
Los propios científicos llaman al método, de particular a general a través de datos intermedios.
Del informe:
Esta versión del trabajo permitió generar resultados con el procesamiento posterior por computadora durante aproximadamente doscientas horas. La máquina, en base a la experiencia adquirida, ahora procede al "autoaprendizaje" para acelerar el procedimiento de análisis. Este es un tipo de repetición de procesos en el simulador. Está previsto que con la mejora del proceso, un análisis del funcionamiento del motor del cohete pueda llevar solo unos segundos.
Dr. Willcox:
Por supuesto, este método no resolverá los problemas multinivel de probar motores de cohetes. Pero en la primera etapa, definitivamente le permitirá ahorrar recursos en el análisis de datos básicos, reducir el tiempo de proceso y garantizar altos resultados.
Como referencia: el motor de cohete SpaceX Merlin se refiere a líquido. Tiene varias modificaciones, incluida Vacuum 1D. Peso: hasta 500 kg. El empuje bajo condiciones de gravedad al nivel del mar es de aproximadamente 850 kN. Tiempo de funcionamiento: hasta 375 s (según la versión). La presión en la cámara de combustión es de 97 atm. Se utilizó por primera vez en el lanzamiento en septiembre de 2013.