基于深度学习的固体火箭发动机性能预测方法

摘要： 固体火箭发动机点火过程压强变化剧烈且难以实时测量，传统地面实验成本高昂，数值仿真常需简化假设，制约了精确预测。为此，提出一种基于卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）与滑动窗口技术的深度学习预测方法。通过融合一维卷积的局部特征提取能力和LSTM的时间序列建模优势，构建端到端压强预示框架，利用历史实验数据学习不同工况下的动态规律，实现新工况下未来压强曲线的精准预测。实验表明，Co... （共8页）