Modelos de Orden Reducido Parametrizados para el Análisis Probabilístico del Sistema de Protección Térmica Basado en Descomposición Ortogonal Propia
Autores: Zhang, Kun; Yao, Jianyao; Zhu, Wenxiang; Cao, Zhifu; Li, Teng; Xin, Jianqiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelos de Orden Reducido Parametrizados para el Análisis Probabilístico del Sistema de Protección Térmica Basado en Descomposición Ortogonal Propia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Sistema de protección térmica
Incertidumbres
Calentamiento aerodinámico
Descomposición ortogonal adecuada
Análisis probabilísticos
Respuesta térmica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
El sistema de protección térmica (TPS) representa uno de los subsistemas más críticos para la reentrada del vehículo. Sin embargo, debido a las incertidumbres en las cargas térmicas, las propiedades de los materiales y las desviaciones de fabricación, la respuesta térmica del TPS exhibe una aleatoriedad significativa, lo que plantea considerables desafíos en el diseño de ingeniería y la evaluación de la fiabilidad. Dado que las cargas de calefacción aerodinámica inciertas se manifiestan como un campo estocástico a lo largo del tiempo, los modelos de sustitución convencionales, que generalmente aceptan variables aleatorias escalares como entradas, enfrentan limitaciones para modelarlas. En consecuencia, este documento introduce un enfoque de caracterización efectivo utilizando descomposición ortogonal adecuada (POD) para representar las incertidumbres de la calefacción aerodinámica. La matriz de instantáneas aumentadas se utiliza para reducir la dimensión del campo aleatorio mediante el método de desacoplamiento de bases espaciales y temporales independientes. Las variables aleatorias que describen las propiedades del material y el grosor geométrico también se emplean como entradas para análisis probabilísticos. Luego se establece un modelo de regresión de proceso gaussiano POD desacoplado (UPOD-GPR) para lograr soluciones altamente precisas para la conducción de calor transitoria. El modelo toma campos de flujo de calor aleatorio como entradas y campos de respuesta térmica como salidas. Utilizando un TPS de múltiples capas típico y una estructura térmica como dos ejemplos, se realizan análisis probabilísticos. El error cuadrático medio relativo de un TPS de múltiples capas típico es inferior al 4%. Para la estructura térmica, el error absoluto promedio de la capa de radiación y aislamiento es inferior a 25 grados Celsius y 6 grados Celsius cuando el máximo alcanza 1200 grados Celsius y 150 grados Celsius, respectivamente. Este enfoque puede proporcionar predicciones precisas y rápidas de las respuestas térmicas para TPS y estructuras térmicas a lo largo de todo su tiempo de operación cuando se les proporciona campos de flujo de calor de entrada y parámetros estructurales.
Descripción
El sistema de protección térmica (TPS) representa uno de los subsistemas más críticos para la reentrada del vehículo. Sin embargo, debido a las incertidumbres en las cargas térmicas, las propiedades de los materiales y las desviaciones de fabricación, la respuesta térmica del TPS exhibe una aleatoriedad significativa, lo que plantea considerables desafíos en el diseño de ingeniería y la evaluación de la fiabilidad. Dado que las cargas de calefacción aerodinámica inciertas se manifiestan como un campo estocástico a lo largo del tiempo, los modelos de sustitución convencionales, que generalmente aceptan variables aleatorias escalares como entradas, enfrentan limitaciones para modelarlas. En consecuencia, este documento introduce un enfoque de caracterización efectivo utilizando descomposición ortogonal adecuada (POD) para representar las incertidumbres de la calefacción aerodinámica. La matriz de instantáneas aumentadas se utiliza para reducir la dimensión del campo aleatorio mediante el método de desacoplamiento de bases espaciales y temporales independientes. Las variables aleatorias que describen las propiedades del material y el grosor geométrico también se emplean como entradas para análisis probabilísticos. Luego se establece un modelo de regresión de proceso gaussiano POD desacoplado (UPOD-GPR) para lograr soluciones altamente precisas para la conducción de calor transitoria. El modelo toma campos de flujo de calor aleatorio como entradas y campos de respuesta térmica como salidas. Utilizando un TPS de múltiples capas típico y una estructura térmica como dos ejemplos, se realizan análisis probabilísticos. El error cuadrático medio relativo de un TPS de múltiples capas típico es inferior al 4%. Para la estructura térmica, el error absoluto promedio de la capa de radiación y aislamiento es inferior a 25 grados Celsius y 6 grados Celsius cuando el máximo alcanza 1200 grados Celsius y 150 grados Celsius, respectivamente. Este enfoque puede proporcionar predicciones precisas y rápidas de las respuestas térmicas para TPS y estructuras térmicas a lo largo de todo su tiempo de operación cuando se les proporciona campos de flujo de calor de entrada y parámetros estructurales.