超级计算改进的火箭

美国国家航空航天局 (NASA) 和空军研究实验室 (Air Force Research Laboratory) 等私人和公共机构正在开发一种新型火箭发动机，它可以改善飞机、航天器和其他运输系统。旋转爆震火箭发动机 (RDRE) 比传统火箭系统更高效、更安全。超级计算机模拟有助于指导其设计。

“我们正在研究使用爆炸作为火箭燃烧的替代类型，并研究我们是否能够维持它，以便使用紧凑且没有活动部件的发动机为航天器产生足够的推力。这项研究将对太空研究做出非常重要的贡献，”湍流传感和智能系统实验室的 Kiran Bhaganagar 说，他是德克萨斯大学圣安东尼奥分校机械、工业和航空航天工程教授，也是美国航空航天学会副研究员。

2024 年 7 月，空军研究实验室向巴格纳加尔授予了一笔资助，用于开发基于物理的 RDRE 数值计算机模型，该模型将模拟燃烧过程中燃料和空气相互作用的化学性质，以及可以推动火箭的爆炸动力学表示。

Bhaganagar 正在使用德克萨斯高级计算中心 (TACC) 的 Lonestar6 超级计算机开发 RDRE 数值模型。该拨款由德克萨斯大学研究网络基础设施提供，该基础设施为德克萨斯大学系统所有 14 所机构的研究人员提供计算支持。

“计算模型需要大量计算，因为它可以捕捉燃烧和湍流过程的精细时间和长度尺度。获得 UTRC 资源对于超越计算能力的限制并执行此类模拟非常有价值，”Bhaganagar 说道。

近一个世纪以来，火箭设计的原理始终沿袭自美国发明家罗伯特·戈达德的理念，他于 1926 年发射了世界上第一枚液体燃料火箭。现代火箭，例如美国宇航局的阿尔特弥斯火箭，其任务是探索月球以进行科学发现，并学习如何在另一个世界生活和工作，将燃料和氧气混合以实现燃烧，即以可控的方式燃烧混合物以产生推力。

旋转爆震火箭发动机完全不同，因为它们通过爆震产生推力。想象一下爆竹与篝火的对比。爆炸对火箭来说似乎显然是坏事。但在 RDRE 中，爆炸被燃烧产生的冲击波所抑制，实验室已证明冲击波以超音速以可预测的方式绕着发动机室旋转。这些燃烧波燃烧室内的燃料，迅速产生比传统火箭更大的推力。

此外，爆炸是自我维持的，会自动打开和关闭燃料进入燃烧室的挡板，并使用比传统火箭更简单的燃料喷射系统。

“关键是要确保冲击波能够存活下来，”巴加纳加尔解释道。“冲击波会不断损失能量。化学反应会为冲击波提供能量，帮助其存活下来并维持爆炸。” RDRE 的光滑圆形腔室在实验室中取得了成功。

“更重要的是，”巴加纳加尔补充道，“燃烧室空间非常小。RDRE 不需要大型发动机，占用空间小，而且没有活动部件。损失很少。这是一种创造正确条件的聪明方法。这就是主要区别所在。”

Bhaganagar 的实验室正在扩大较小的实验模型，这些模型可以产生 5,000 磅的推力，一直到 15,000 磅或更大，可以推动小型航天器或飞机。

“扩大推力是我们的计算模型将发挥重要作用的地方，”巴加纳加尔说。“一旦我们确信它们可以模拟现有的计算和实验室工作，我们就可以开发独特的数据集来帮助指导实验设计，找到将 RDRE 提升到新水平的正确条件。”

湍流仍然是古典物理学中最后一个未解决的问题。巴格纳加尔正在开发的计算模型是基于数值和物理的。它解决了称为纳维-斯托克斯方程的流体动力学方程，该方程描述了基于爆震的发动机的混乱湍流条件。

“我们正在研究湍流、冲击波和爆炸。它们就像三只野兽，它们相互作用，湍流会加速爆炸，”巴加纳加尔解释道。

该模型需要许多纳秒的时间步骤才能获得几秒钟的结果，从而产生 RDRE 内部爆炸波的有意义的特征。

“计算成本极高，对我们来说是个挑战，”巴加纳加尔说。“这就是 TACC 发挥作用的地方。TACC 对我们和德克萨斯州的科学家群体来说都非常重要。我们每年获得近一百万个服务单位的计算分配。得益于提供的资源，我们能够进行大量的初步研究，为空军研究实验室项目奠定基础。”

此外，Bhaganagar 还在探索卷积神经网络（一种人工智能图像识别技术）在解决 Navier-Stokes 偏微分方程 (PDE) 方面的实用性，而这正是她工作的核心。她在 Springer Nature 期刊《机器智能研究》（2025 年 2 月）上发表了一项研究，该研究开发了一种可配置的 U-Net 架构，经过训练可解决多尺度椭圆 PDE。

这项工作旨在让人工智能在不损失准确性的情况下完成一些繁重的计算工作。“我们还没有开始机器学习，”巴加纳加尔说。“但在未来，我们生成的数据将成为训练数据集以改进火箭设计的绝佳金矿。”

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