高颗粒含量推进剂力学性能预示与设计的粘弹性Voronoi单元有限元法

The development of new solid missile weapons puts forward higher requirements on the mechanical properties of composite solid propellants. The micro-characteristic parameters such as particle content, particle size distribution and interface characteristics affect the macro-mechanical properties of the propellants profoundly. Based on the research of Voronoi cell finite element method （VCFEM）and solid propellant constitutive model, the improvement and application of VCFEM will been implemented to predict and to design the mechanical properties of propellants.The numerical construction and element meshing method of high particle content and multi-gradation geometric model will been innovated to generate the representative volume element model of propellants efficiently .The finite element formulation of VCFEM considering the viscoelastic effect of matrix phase and the damage behavior of interface “dewetting” will been established successively. A meso-mechanical prediction method of effective relaxation modulus, tensile strength and maximum elongation of propellants will been formed. Further, combined with macroscopic and microscopic experiments, a more accurate design-oriented prediction model will been developed by introducing coefficient correction and parameter inversion methods. An optimized design method for high mechanical properties propellants will been formed by combining intelligent algorithm. The research achievements will provide scientific basis and theoretical guidance for the development of high performance propellant, and will support the technical research of high-thrust, long-life and high-reliability solid rocket motors.

新型固体导弹武器的研制对复合固体推进剂的力学性能提出了更高的要求，推进剂的颗粒含量、粒径级配和界面特性等细观特征参数深刻影响推进剂的宏观力学性能。项目申请人拟在Voronoi单元有限元法（VCFEM）和固体推进剂本构模型的研究基础上，开展VCFEM在推进剂力学性能预示和设计中的改进与应用研究：创新高颗粒含量多级配几何模型的数值构建与网格划分方法，实现推进剂代表性体积单元模型的高效生成；依次建立考虑基体相粘弹性效应和界面“脱湿”损伤行为的VCFEM有限元列式，形成推进剂等效松弛模量、抗拉强度和最大延伸率的细观力学预示方法；进一步结合宏细观试验，引入系数修正和参数反演的方法发展更加准确的面向设计的预示模型，并结合智能算法形成高力学性能推进剂优化设计方法。本研究成果可为高性能推进剂的研制发展提供科学依据和理论指导，有效支撑大推力、长寿命和高可靠性固体发动机的技术攻关。

高颗粒含量复合固体推进剂的力学性能深刻影响了固体发动机的结构完整性和贮存寿命，新一代导弹武器对固体推进剂力学性能提出了严峻挑战，现有设计方法难以满足要求，本文从细观尺度入手，基于Voronoi单元有限元方法（Voronoi Cell Finite Element Method, VCFEM），对推进剂的模量和泊松比等力学性能参数进行了预示和设计研究。本文主要包含如下工作：.结合改进的随机投放算法和基于颗粒的Voronoi网格划分方法，提出了高颗粒含量固体推进剂细观代表性体积单元（Representative Volume Element, RVE）模型的构造方法。基于三组元复合固体推进剂微型CT照片归纳了推进剂的细观结构特征；结合多向沉降算法，发展了可构造多级配、高颗粒含量几何仿真模型的颗粒随机投放算法，并对生成的细观几何仿真模型的合理性进行了校核；提出了考虑颗粒半径的Voronoi网格划分方法，该方法可以避免切割颗粒，得到了推进剂几何仿真模型的有限元离散网络。.提出了基于粘弹性VCFEM的推进剂力学性能预示方法。结合了Prony级数粘弹性本构模型在时域内的离散形式，推导了含夹杂相粘弹性VCFEM有限元列式，并利用二分法对推进剂的等效松弛模量进行了预示，根据RVE模型的应力场分布，给出了应力集中系数的计算方法；分析了基体相初始模量、夹杂相质量分数、级配的质量分布和粒径比对推进剂力学性能的影响规律。.提出了推进剂力学性能优化设计方法。从推进剂力学性能设计需求出发，结合神经网络和遗传算法，提出了参数筛选、基础配方确定和局部优化调整三阶段优化算法；结合应用实例阐述了算法的具体实施步骤，初步验证设计方法的可行性。.论文的研究成果可为固体推进剂的力学性能预示和设计提供重要的参考，具有较好的工程应用前景。本文提出的预示模型和设计方法也适用于其他类似的颗粒增强复合材料。