仿真科普 | 从长征十号乙海上回收,看CAE如何赋能火箭回收全生命周期

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2026年7月10日12时15分,长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场发射升空,成功将卫星送入预定轨道,一子级通过海上网系回收方式成功回收。此次任务是我国首次成功实施运载火箭一子级可控回收,也是全球首次实现运载火箭海上网系回收。

火箭从一次性使用走向重复使用,背后不仅是动力和控制技术的突破,更是一场贯穿全生命周期的数字化革命。高保真的CAE(计算机辅助工程)技术,正是这场革命的核心引擎。

01 背景透视:火箭回收的价值逻辑与技术路径

1.火箭的组成与回收对象

运载火箭通常由两级或三级组成:一子级(第一级)承担起飞阶段主要推力,二子级将载荷送入轨道。回收的目标是一子级——它体积最大、成本最高,占火箭总造价的50%~70%。长征十号乙全箭长度约63米,直径5米,起飞重量约760吨,一子级是其中的主体部分。

长征十号乙运载火箭结构示意图(图源网络)

2. 火箭回收的意义

  • 降低发射成本:重复使用一子级,后续发射仅需检修、翻新和加注燃料,费用约为全新制造的20%~30%。长征十号乙复用状态下近地轨道运载能力16吨,可大幅降低商业发射成本。
  • 提升发射频率:不必每次都从头生产昂贵的一级,可在总产能有限的情况下提高年度发射次数,满足低轨卫星互联网星座部署等大规模组网需求。
  • 积累飞行数据:回收后的一子级可详细检查,获取真实飞行环境数据,用于逆向改进设计,使后续火箭更可靠、更耐用。

可回收火箭全生命周期示意图

3.火箭回收手段对比

1. 垂直起降(VTVL)模式(当前主流)

以SpaceX猎鹰9号为代表,火箭依靠自身发动机反推减速,用可展开的着陆腿垂直着陆。优势是技术成熟、着陆点灵活;劣势是火箭需携带着陆腿和更多燃料,损失部分运载效率。

2. 海上网系回收模式(长征十号乙)

长征十号乙采用无着陆腿方案,火箭直接飞入海上回收平台“领航者”号的巨型柔性阻拦网中,通过箭上挂索机构实现捕获。优势是简化箭上结构、减轻重量、增加运载能力;对落点偏差适应能力强,可通过网系协同放大捕获窗口。

垂直起降典型工作剖面(图源网络)[1]

长征十号乙火箭回收过程示意(图源网络)

02 理论筑基:贯穿可回收火箭全生命周期的四大力学支柱

可回收火箭全生命周期的CAE仿真,需要四大理论的交叉支撑。

1. 喷流动力学

面向喷管内部流动,用于模拟发动机喷流、再入段气动加热、推进剂流动等过程。在火箭发射和回收阶段,底部高温燃气流动和外部高速气流均属于典型的可压缩流体问题,需通过求解Navier-Stokes方程获得流场分布。[2]

2. 气动热力学

面向箭体外部绕流,用于计算再入过程中不同速度段的气动力和力矩,支撑栅格舵控制和弹道规划。从亚音速到超音速,气动特性变化显著,需覆盖全速域开展数值模拟。

3. 固体力学

用于分析箭体结构在发射、分离、再入、捕获各阶段的受力与变形。重复使用火箭需经历多次回收着陆载荷,涉及弹性力学、塑性力学及断裂力学等多个分支,需通过有限元方法评估结构强度和疲劳寿命。

4. 多物理场耦合

流–固–热耦合是可回收火箭设计中最复杂的环节。高速再入时气动加热与结构热响应相互影响,发动机喷流与箭体结构相互作用,需采用联合仿真方法进行综合分析。

可回收火箭发射过程底部热环境仿真云图[3]

03 CAE赋能:可回收火箭全生命周期仿真实践

长征十号乙可回收火箭全生命周期涵盖了回收方案设计、设备制造、飞行回收过程、回收后评估与改进四个关键环节。下面将结合长征十号乙的工程实践,分阶段阐述CAE技术在可回收火箭全生命周期中的具体应用与价值。

1. CAE赋能回收方案

回收方案阶段的核心任务是在无实物条件下,通过仿真手段完成火箭气动外形、海上回收平台及整体回收方案的论证与选型。

  • 回收段轨迹预测:采用准定常CFD方法沿预设弹道求解特征状态点流场,获得各速域/姿态下的气动力系数并构建数据库,作为六自由度弹道仿真的输入,用于评估落点散布与减速效能,支撑栅格舵偏角时序和反推点火高度等关键参数设计。
  • 火箭气动外形选型:通过CFD仿真评估不同外形方案在上升段和再入段的气动特性,确定最优气动布局。仿真需覆盖亚、跨、超音速全速域,为栅格舵等控制面设计提供气动数据。长征十号乙创新采用无着陆腿方案,对气动外形和质心控制提出了更高要求。
  • 火箭网系回收海上平台选型:长征十号乙的回收船“领航者”号长144米、宽50米,满载排水量2.5万吨[4]。平台选型需通过水动力学仿真评估不同海况下的平台稳定性,进行海上平台的耐波性设计,并与动力学仿真耦合,验证网系方案的捕获窗口和缓冲性能。

火箭气动外形选型示意[5]

2. CAE赋能设备制造阶段

设备制造阶段的核心任务是将设计方案转化为可制造的物理产品。CAE仿真在这一阶段的主要价值在于:在物理加工前预测制造过程中可能出现的问题,优化工艺参数,并通过虚拟试验验证关键机构的功能可靠性。

  • 制造工艺仿真与缺陷预测:通过冲压成形仿真、焊接热–力耦合仿真等方法,提前预判关键结构件在制造过程中的变形、开裂趋势及残余应力分布,定位工艺薄弱环节。
  • 工艺参数优化与精度控制:基于工艺仿真结果,对成形压力、焊接热输入、冷却速率等关键参数进行迭代优化。长征十号乙一级箱体采用轻质薄壁结构,制造精度对回收挂索机构的安装可靠性至关重要,需通过仿真确定最优工艺窗口以控制成形精度。
  • 数字试验与功能验证:通过数字试验对箭上关键机构进行虚拟数值模拟。对回收挂钩机构开展多体动力学仿真,模拟飞行环境下的展开时序和锁定可靠性;对“井”字形高强度缓冲拦阻网系进行显式动力学全尺寸模拟,验证不同落速、落角条件下网系的变形吸能能力和箭上挂索机构的锁定可靠性,为地面试验方案设计提供依据。

运载火箭箱体结构静力破坏试验[6]

3. CAE赋能回收过程阶段

回收过程阶段的核心任务是在火箭飞行和回收过程中,通过实时仿真与数据融合,为箭上控制系统提供决策支持,确保回收成功。

  • 飞行弹道实时重构:基于GPS/惯性导航数据,实时计算火箭位置和速度,并更新落点预测。网系回收需要高精度弹道预测,确保火箭飞入捕获窗口。利用降阶模型技术,在箭载计算机上实现毫秒级弹道重构,为制导控制提供实时输入。
  • 数字孪生与实时数据同化:通过传感器数据与仿真模型实时融合,构建火箭飞行状态的数字孪生体。发射和回收过程中,实时监测箭体应变、振动、温度等参数,并与预仿真结果对比,及时发现异常,为后续阶段决策提供依据。
  • 回收过程多体动力学仿真:火箭接近回收平台时,需模拟箭体与网系的接触-碰撞过程,包括挂索机构的锁定、缓冲网的变形吸能等。这一过程涉及刚柔耦合动力学仿真,是网系回收成功的关键技术环节。

火箭回收过程示意(图源网络)

4. CAE赋能回收后优化改进阶段

回收后阶段的核心任务是基于实际飞行数据和箭体检测结果,修正仿真模型、评估复用寿命、优化后续方案,形成“设计—制造—飞行—回收—改进”的闭环。

  • 数据反演与失效分析:回收后对箭体关键部件进行无损检测,将实际损伤情况与飞行遥测数据关联,反演分析损伤发生的力学机理。重复使用火箭发动机多次点火会产生损伤累积及疲劳问题,需通过载荷谱编制和疲劳分析评估复用寿命。
  • 回收方案改进:基于回收过程实际数据,修正气动模型、再入弹道算法、网系捕获动力学模型等,持续提升回收成功率和落点精度。通过多保真度仿真融合方法,将高精度全阶模型与快速降阶模型相结合,兼顾精度与效率。
  • 设备选型优化:根据回收后检测数据,评估各部件在真实飞行环境下的性能表现,优化后续火箭的设备和材料选型,在性能和成本之间寻找更优平衡点,逐步建立可回收火箭的闭环优化体系。

基于实际数据的结构设计优化示意图[7]

04 神工坊®应用案例

1. 航发整机全流道模拟:多物理场流固耦合

挑战:

某企业需要完成航空发动机全流道模拟,网格数达到亿级,并行规模达到百万核,并需要支持流体、燃烧和传热多物理场模拟。

效果:

基于SIMFORGE HSF®超智融合数值引擎,优化了旋转机械滑移界面耦合边界,实现了湍流、燃烧、多相流多物理场耦合和多学科联合仿真,网格规模达到50亿,并行核数达到100万,实现了航空发动机360整周和压气机、燃烧室、燃气涡轮全流道模拟仿真,使得并行几何匹配和数据传递时间缩短65倍以上。

技术价值:

神工坊®的多物理场流固耦合能力可迁移至可回收火箭的垂直起降(VTVL)全过程仿真:

1. 超大规模并行能力

支持全箭级瞬态热-流-固耦合高保真仿真,精准捕捉回收段复杂气动热力载荷时空演变。

2. 网格自适应及多尺度解析

高效处理发动机推力调节、栅格舵偏转及着陆腿展开等运动部件与固定结构间的耦合交互,保证模拟精度。

3. 多物理场一体化耦合框架

贯通燃烧-传热-结构应力全链路仿真,定量评估重复使用后热防护系统累积损伤,为回收健康诊断提供可靠依据。

整机全域温度流场云图

2 航发全环燃烧室模拟:多物理场高可扩展求解

挑战:

某航空发动机企业,需要完成航空发动机全环燃烧模拟,网格数达到亿级,并行规模达到万级,但是目前客户使用的软件无法支持。

效果:

经过高性能改造,网格规模和并行规模均提升超2个量级,达到10亿网格和100万核心。通过接入HSF-UNAP高可扩展代数求解库,实现了10亿阶矩阵隐式求解,同等并行规模收敛效率提升超20倍。

技术价值:

神工坊®的多物理场高可扩展求解能力可迁移至可回收火箭的垂直起降仿真与重复使用评估:

1. 极端规模并行求解能力

支持可回收火箭整箭级带燃烧反应流的大规模瞬态仿真,从容应对可回收火箭全生命周期的并行计算需求。

2. 高可扩展代数求解鲁棒性

提供稳健的隐式求解方案,保证复杂物理场在数万至百万核规模下高效收敛。

全环燃烧流场云图

3. 水下航行器仿真:几何自适应与大规模并行

挑战:

某船舶设计研发单位,对船舶水动力方面具有深厚的理论基础和丰富的船舶设计研发经验,需要开发一款专门用于水下航行器设计仿真的软件,能够进行亿级网格、万核并行规模的仿真,但仿真软件开发难度大,涉及知识面非常宽,直接开发对企业来说投入成本巨大。

效果:

基于结构网格自适应(SAMR)框架,用户无需进行前处理清理几何和手动生成网格,且支持螺旋桨旋转动边界;网格自适应能力,精确捕捉流动结构。

船舶物理场动态网格自适应

技术价值:

神工坊®在复杂几何自适应处理、大规模并行计算方面的技术积累,可迁移至可回收火箭海上回收阶段模拟:

1. 结构网格自适应(SAMR)免前处理能力

无需人工清理几何和手动划分网格,自动适应复杂流场分辨率要求,大幅缩短海上回收工况建模周期。

2. 多相流与大变形流动结构精确捕捉

网格自适应能力可随流场特征动态加密,精细刻画极端海况现象,为回收着落安全度评估提供高保真数据支撑。

05 结语

长征十号乙的首飞成功,标志着我国运载火箭从“一次性使用”向“重复使用”迈出了关键一步,也验证了“网系回收”这一中国原创技术路径的工程可行性。在这一跨越背后,高保真仿真贯穿了从回收方案论证、设备制造、飞行回收到回收后优化的全生命周期——神工坊®基于新一代国产超算底座构建的复杂装备高保真数字孪生体,涵盖高保真数值模拟、并行加速求解、AI数据同化与多源数据融合等核技术心模块,能够为可复用运载火箭的回收方案论证、多物理场耦合仿真及回收后数据反演等环节提供国产化技术支撑。

未来,面向商业航天、海洋工程等高端装备全生命周期管理等场景,神工坊®也将深耕SIMFORGE HSF®超智融合数值引擎技术,持续构建 “数值物理实验API+仿真应用生成智能体” 的CAE新生态,推动高保真仿真能力普惠化、自动化落地。

参考资料:
[1] 容易, 刘辉, 于子文, 等. 可重复使用运载火箭返回段低温流体行为特性[J] 航空学报, 2023, 44(23): 629563.
[2]  柳煜玮,王锌晨, 张小亮,曹宁,刘耀峰.垂直回收火箭逆向喷流干扰数值模拟研究[J/OL].推进技术.  https://link.cnki.net/urlid/11.1813.V.20260304.1537.002
[3] 范睿, 闫子航, 李昊锟, 等. 可回收火箭发射过程底部热环境仿真[J]. 科学技术与工程, 2025, 25(36): 15745-15751.
[4] 中华人民共和国工业和信息化部. 一文读懂长征十号系列运载火箭网系回收技术 [EB/OL]. (2026-07-20) [2026-07-27].中华人民共和国工业和信息化部.  https://wap.miit.gov.cn/jgsj/wgj/kpzs/art/2026/art_abd633650fa84fc99f6b4de9fbf1b756.html
[5] 李川,  陈建东, 何磊, 等. 基于条件扩散模型的火箭气动外形快速设计方法[J].  空气动力学学报, 2026, 44(2): 22-36. DOI: 10.7638/kqdlxxb-2024.0175
[6] 刘博, 刘涛, 潘浚铭, 等. 运载火箭大型箱体结构强度破坏试验预示技术[J]. 上海航天(中英文), 2025, 42(S1): 198-204.
[7] 吴浩, 杨帆, 王斌, 等. 基于数字孪生的火箭结构设计制造与验证技术研究[J]. 宇航总体技术. 2021,5(02): 7-13.
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内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

【顶级EI复现】基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕“基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法”展开,结合Simulink仿真实现,深入研究了双有源桥(DAB)变换器在扩展移相(EPS)调制策略下的高效运行机制。通过引入KKT最优性条件建立数学模型,对功率传输过程中的电压与电流应力进行分段解析优化,实现了软开关条件下的最小化器件应力控制。文章系统阐述了闭环控制系统的设计架构,涵盖状态反馈、相位调节策略及动态响应优化等关键技术,并在宽电压输入范围内验证了该方法在降低开关损耗、提升能量转换效率和增强系统稳定性方面的显著优势,属于电力电子领域高水平(EI级别)研究成果的复现与深化。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉Simulink仿真工具,正在从事新能源发电、电动汽车、电力变换器研发工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握双有源桥变换器的工作原理及其在EPS调制下的控制特性;② 学习如何应用KKT条件对非线性电力电子系统进行优化建模与求解;③ 理解软开关实现与最小应力控制的协同设计机制;④ 借助Simulink仿真平台复现并拓展高水平学术成果,提升科研创新能力与工程实践能力。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Simulink仿真模型,逐步剖析控制逻辑与优化算法的实现细节,重点关注KKT条件的推导过程与分段解析策略的应用,同时可通过调整系统参数开展对比实验,深入理解DAB变换器在不同工况下的动态行为与优化性能。

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

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