Resumen

Este trabajo investiga el diseño de la carga propulsora balística interior utilizando los métodos de optimización para seleccionar el diseño óptimo de la carga y mejorar el rendimiento balístico interior. La carga propulsora consiste en una mezcla de propulsante granular de siete perforaciones y propulsante tubular de un orificio. Los algoritmos genéticos y algunos otros algoritmos evolutivos tienen operadores de evolución complejos como el cruce, la mutación, la codificación y la descodificación. Estos operadores de evolución tienen un mal rendimiento representado en la velocidad de convergencia y la precisión de la solución. De ahí que se desarrolle la técnica de optimización por enjambre de partículas. Se lleva a cabo conjuntamente con el modelo balístico interior de parámetros fijos con el propulsor de mezcla. Esta técnica se aplica tanto a problemas de objetivo único como a problemas multiobjetivo. En el problema de objetivo único, los resultados de la optimización se comparan con el algoritmo genético y los resultados experimentales. La optimización por enjambre de partículas presenta un mejor rendimiento en cuanto a calidad de la solución y velocidad de convergencia. En el problema multiobjetivo, la región factible proporciona un conjunto de opciones disponibles para el diseñador de la carga. Por lo tanto, se adopta un método de análisis lineal para proporcionar un conjunto adecuado de coeficientes de ponderación para las funciones objetivo. Los resultados de la optimización por enjambre de partículas mejoraron el rendimiento balístico interior y proporcionaron una dirección moderna para el diseño de cargas de propulsión balística interior de proyectiles guiados.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:diseño de carga propulsora balística interior, rendimiento balístico interior, optimización de enjambre de partículas, velocidad de convergencia, mezcla propulsora, técnica de optimización de enjambre de partículas, operadores de evolución complejos, método de análisis lineal, diseño óptimo de carga, otros algoritmos evolutivos
• Keywords:interior ballistic propelling charge design, interior ballistic performance, particle swarm optimization, convergence speed, mixture propellant, particle swarm optimization technique, complex evolution operators, linear analysis method, optimum charge design, other evolutionary algorithms