本發明屬于高超聲速試驗設備，具體涉及一種基于風險評估的活塞驅動參數決策方法。

背景技術：

1、在活塞驅動的激波風洞、炮風洞、膨脹風洞等脈沖風洞設備中，活塞驅動器作為脈沖風洞超高速氣流的能量來源，是脈沖風洞運行的核心部件。活塞驅動參數的準確性和穩定性對脈沖風洞運行性能和安全至關重要。

2、傳統的活塞驅動參數方法往往在試驗前基于試驗修正的理論模型進行參數預算，不能充分考慮實際運行中的各種因素的隨機性。由于活塞驅動器實際驅動特性受到充填參數、膜片破膜壓力、密封效果、摩擦狀態等多種因素影響，具有明顯的隨機特征，可能導致實際的活塞驅動參數偏離理論模型，進而導致試驗結果不及預期，試驗失敗甚至發生安全事故。

3、當前，亟需發展一種基于風險評估的活塞驅動參數決策方法。

技術實現思路

1、本發明所要解決的技術問題是提供一種基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，用以克服現有技術的缺陷。

2、本發明所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法通過構建影響活塞驅動特性的隨機參數矩陣，然后開展模擬隨機試驗，并對隨機試驗結果進行分析和評定，確定活塞驅動參數是否可行。

3、本發明的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，包括以下步驟：

4、s10.確定影響活塞驅動器驅動特性的驅動參數組合，提取相互獨立的基本隨機變量，并確定各基本隨機變量的分布類型和參數分布；

5、s20.構建驅動參數矩陣，并對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗；

6、s30.建立活塞驅動特性計算理論模型，使用蒙特卡洛方法開展隨機試驗；

7、s40.對隨機試驗結果進行統計和分析；

8、進行統計和分析，獲得的隨機試驗結果為表征活塞驅動特性的活塞驅動參數，包括壓縮后氣體壓力、壓縮后氣體溫度、壓縮過程活塞最大速度和活塞撞擊速度；

9、s50.評定驅動參數組合的風險類型和風險概率；

10、活塞驅動器的風險類型包括活塞撞壞風險、悶炮風險、活塞運動過快風險和壓縮氣體不足風險；評定驅動參數組合的風險類型和對應的風險概率；如果風險概率低于預先設定的風險概率，評定為低風險，如果沒有出現風險，評定為無風險；如果風險概率高于預先設定的風險概率，評定為高風險，返回s10進行迭代；

11、s60.對風險類型和對應的風險概率的可接受程度進行判斷，確定是否使用組驅動參數組合開展試驗；如果使用組驅動參數組合開展試驗，則進行風洞試驗，否則，返回s10進行迭代。

12、進一步地，s10中所述的影響活塞驅動器驅動特性的驅動參數組合包括儲氣罐氣體初始壓力、儲氣罐氣體初始溫度、壓縮管氣體初始壓力、壓縮管氣體初始溫度、壓縮管氣體比熱比、壓縮管氣體分子量、膜片破膜壓力和活塞運動過程摩擦力；所述的確定各基本隨機變量的分布類型和參數分布的方法包括：查閱歷次試驗數據和儀表校驗數據、獲取操作人員運行經驗以及進行假設。

13、進一步地，s20中所述的構建驅動參數矩陣，并對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗的具體方法包括：

14、s21.采用拉丁超立方抽樣，生成各基本隨機變量的模擬樣本點向量x1、x2,...xn；

15、s22.對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗，確認分布特征是否符合預期；

16、s23.如果全部符合預期，則構建影響活塞驅動器驅動特性的隨機參數矩陣x=[x1；x2；...xn]；

17、s24.如果某一個或幾個基本隨機變量的模擬樣本點分布不符合預期，則返回s21.重新生成對應基本隨機變量的模擬樣本點向量，并重新進行分布特征檢驗，直至全部符合預期。

18、進一步地，s22中所述的對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗，確認分布特征是否符合預期的方法包括以下一種方法或者二種以上方法組合：

19、a.通過繪制各基本隨機變量構建的模擬樣本點的統計直方圖，判斷樣本點的分布特征；

20、b.計算各基本隨機變量構建的模擬樣本點的均值和標準差，均值偏差不超過0.5%，標準差偏差不超過10%；

21、c.k-s檢驗方法；

22、d.anderson-darling檢驗方法。

23、進一步地，s30所述的建立活塞驅動特性計算理論模型采用cfd-fsi耦合數值仿真模型或者結合實驗修正的氣體-活塞動力學微分方程模型。

24、進一步地，s40中所述的隨機試驗結果為：獲得的隨機試驗結果是表征活塞驅動特性的活塞驅動參數，包括壓縮后氣體壓力、壓縮后氣體溫度、壓縮后氣體長度、壓縮過程活塞最大速度和活塞撞擊速度。

25、進一步地，s50中所述的風險類型的判定標準如下：

26、如果活塞撞擊速度超過設計的安全閾值，將導致活塞硬著陸，對應著活塞撞壞風險；

27、壓縮后氣體壓力峰值小于破膜壓力，將導致膜片無法正常打開，壓縮氣體無法釋放，對應著悶炮風險；

28、壓縮過程活塞最大速度超過設計的安全閾值，將導致活塞密封損壞和運動失控，對應著活塞運動過快風險；

29、壓縮后氣體長度小于安全閾值，導致下游氣體未被充分壓縮而強行停止，對應著壓縮氣體不足風險；壓縮氣體不足風險包括壓力、溫度不足風險。

30、進一步地，s50中所述的評定驅動參數組合的風險概率的計算方法包括以下步驟：

31、s51.分別統計隨機試驗次數n0，發生活塞撞壞風險次數n1、悶炮風險次數n2、活塞運動過快風險次數n3和壓縮氣體不足風險次數n4，以及活塞撞壞風險、悶炮風險、活塞運動過快風險和壓縮氣體不足風險均發生的次數n5；

32、s52.活塞撞壞風險、悶炮風險、活塞運動過快風險和壓縮氣體不足風險發生的概率分別為pri=ni/n0，（i=1,2,3,4）；

33、s53.低風險概率prs=n5/n0。

34、本發明所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法將影響活塞驅動器實際驅動特性的相關參數的隨機特性納入考慮因素，通過模擬隨機試驗，評定相關參數組合可能導致的風險類型和風險概率，為活塞驅動參數決策提供量化的數據支撐，提高了活塞驅動器的運行容錯能力，降低了隨機特性在運行過程中帶來的安全風險，具有工程實用價值。

技術特征：

1.一種基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s10中所述的影響活塞驅動器驅動特性的驅動參數組合包括儲氣罐氣體初始壓力、儲氣罐氣體初始溫度、壓縮管氣體初始壓力、壓縮管氣體初始溫度、壓縮管氣體比熱比、壓縮管氣體分子量、膜片破膜壓力和活塞運動過程摩擦力；所述的確定各基本隨機變量的分布類型和參數分布的方法包括：查閱歷次試驗數據和儀表校驗數據、獲取操作人員運行經驗以及進行假設。

3.根據權利要求2所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s20中所述的構建驅動參數矩陣，并對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗的具體方法包括：

4.根據權利要求3所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s22中所述的對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗，確認分布特征是否符合預期的方法包括以下一種方法或者二種以上方法組合：

5.根據權利要求4所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s30所述的建立活塞驅動特性計算理論模型采用cfd-fsi耦合數值仿真模型或者結合實驗修正的氣體-活塞動力學微分方程模型。

6.根據權利要求5所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s40中所述的隨機試驗結果為：獲得的隨機試驗結果是表征活塞驅動特性的活塞驅動參數，包括壓縮后氣體壓力、壓縮后氣體溫度、壓縮后氣體長度、壓縮過程活塞最大速度和活塞撞擊速度。

7.根據權利要求6所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s50中所述的風險類型的判定標準如下：

8.根據權利要求7所述的基于風險評估的活塞驅動參數決策方法，其特征在于，s50中所述的評定驅動參數組合的風險概率的計算方法包括以下步驟：

技術總結
本發明屬于高超聲速試驗設備技術領域，公開了一種基于風險評估的活塞驅動參數決策方法。活塞驅動參數決策方法包括：確定影響活塞驅動器驅動特性的驅動參數組合，提取相互獨立的基本隨機變量，并確定各基本隨機變量的分布類型和參數分布；構建驅動參數矩陣，并對各基本隨機變量構建的模擬樣本點的分布特征進行檢驗；建立活塞驅動特性計算理論模型，使用蒙特卡洛方法開展隨機試驗；對隨機試驗結果進行統計和分析；評定驅動參數組合的風險類型和風險概率；對風險類型和對應的風險概率的可接受程度進行判斷，確定是否使用該組驅動參數組合開展試驗。活塞驅動參數決策方法提高了驅動器運行容錯能力，降低了運行過程中的隨機因素帶來的安全風險。

技術研發人員：廖振洋,鐘涌,李賢,趙秀和,胡玉帆,周益民
受保護的技術使用者：中國空氣動力研究與發展中心超高速空氣動力研究所
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24