(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211018003.9 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 上海航天化工 应用研究所 地址 201109 上海市闵行区中春路17 77号 (72)发明人 邱磊　卢翰　吴战武　李辉　 张英杰　沈伟民　陈永兵　白鑫林　 (74)专利代理 机构 中国航天科技专利中心 11009 专利代理师 程何 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数 复合优化方法 (57)摘要 一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数 复合优化方法， 具体步骤为： 步骤1.获取影响固 体火箭发动机氧化剂粉碎后粒径分布的各因素 参数； 步骤2.利用步骤1中获取的参数确定各因 素边界并使用响应面方法进行因素筛选与多因 素回归； 步骤3.根据步骤2中筛选后的数据以及 构建的回归模型应用NSGA ‑2遗传算法获取粒径 最优的影 响因素参数； 步骤4.结合响应面法获取 的优化参数以及NSGA ‑2遗传算法获取的优化参 数择优应用于实际生产中。 通过响应面法与 NSGA‑2遗传算法结合， 获取粒径最优情况下的影 响因素最优解， 节约试验成本， 更高效、 高质量的 进行粉碎作业。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115481502 A 2022.12.16 CN 115481502 A 1.一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺 参数复合优化方法， 其特 征在于， 包括： 获取影响固体火箭发动机氧化剂粉碎后粒径分布的各因素参数； 利用各因素参数确定边界并进行因素筛选与多因素回归， 获得筛选后的数据并构建回 归模型； 根据筛选后的数据以及所述 回归模型获取粒径最优的影响因素参数， 将粒径最优的影 响因素参数 择优应用于实际生产中。 2.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 所述各因素参数包括粉碎腔压力、 粉碎物重量、 分级轮转速、 粉碎 时间以及颗粒 粉碎后的粒径。 3.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 获取优化 参数包括： 通过响应面法分析各交叉因素对颗粒粉碎后的粒径的影响， 并建立多因素回归的数学 模型， 以及获取响应面法优化出的最优解。 4.根据权利要求1所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 通过NSGA ‑2遗传算法迭代出颗粒粉碎后的粒径最优情况 下的各因素优化 解集； 所述NSGA‑2遗传算法中的选择、 交叉、 变异环节分别 使用的是二元锦标赛选择方法、 二 进制交叉 方法、 以及单点变异方法。 5.一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺 参数复合优化系统， 其特 征在于， 包括： 第一模块， 获取影响固体火箭发动机氧化剂粉碎后粒径分布的各因素参数； 第二模块， 利用各因素参数确定边界并使用响应面方法进行因素筛选与多因素回归， 获得筛选后的数据并构建回归 模型； 第三模块， 根据筛选后的数据以及构建的回归模型获取粒径最优的影响因素参数， 所 述粒径最优的影响因素参数 择优应用于实际生产中。 6.根据权利要求5所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 所述各因素参数包括粉碎腔压力、 粉碎物重量、 分级轮转速、 粉碎 时间以及颗粒 粉碎后的粒径。 7.根据权利要求5所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 获取优化 参数包括： 通过响应面法分析各交叉因素对颗粒粉碎后的粒径的影响， 并建立多因素回归的数学 模型， 以及获取响应面法优化出的最优解。 8.根据权利要求5所述的一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化方法， 其 特征在于， 通过NSGA ‑2遗传算法迭代出颗粒粉碎后的粒径最优情况 下的各因素优化 解集； 所述NSGA‑2遗传算法中的选择、 交叉、 变异环节分别 使用的是二元锦标赛选择方法、 二 进制交叉 方法、 以及单点变异方法。 9.一种计算机可读存储介质， 所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1～权利要求4任一所述方法的步 骤。 10.一种固体火箭发动机氧化剂粉碎工艺参数复合优化设备， 包括存储器、 处理器以及 存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于： 所述的处理器权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481502 A 2执行所述的计算机程序时实现如权利要求1～权利要求 4任一所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481502 A 3