실제 데이터와 로켓 엔진 성능 모델에 통합하면 정확도와 신뢰성을 향상시킵니다. 이 과정은 실제 엔진 테스트 및 운영 비행에서 데이터를 수집하고, 다양한 조건에서 엔진 행동 예측을 개선하기 위해 시뮬레이션 모델에 통합합니다.

Real-World Data의 수입

실제 데이터 사용은 이론적 모델과 실제 엔진 성능 사이의 차별성을 식별하는 데 도움이됩니다. 이 엔지니어는 더 나은 디자인 결정과 안전 마진을 증가시키는 모델을 정제 할 수 있습니다.

Data Collection 방법

데이터는 엔진 테스트 중 센서 측정, 비행 중 원격 측정 및 포스트 배출 분석에 이르기까지 다양한 방법을 통해 수집됩니다. 일반적인 매개 변수는 온도, 압력, 돌격 및 연료 소비를 포함합니다.

Data를 Models에 통합

수집된 데이터는 패턴과 동종을 식별하기 위해 처리되고 분석됩니다. 이러한 통찰력은 시뮬레이션 알고리즘, 캘리브레이션 성능 곡선을 업데이트하고, 실제 결과를 비교하는 모델 예측을 검증하는 데 사용됩니다.

  • 센서 교정
  • Data Filtering 및 매끄럽게 하는
  • Model 매개 변수 조정
  • 시험 데이터에 대한 검증