针对液体火箭发动机质量评估中多维度指标关联复杂、传导路径不明确、关键要素筛选困难等问题,构建了融合稀疏群组Lasso(Sparse Group Lasso,SGL)惩罚函数与多重中介效应的结构方程模型。通过SGL惩罚函数的三层递进机制筛选关键中介路径...针对液体火箭发动机质量评估中多维度指标关联复杂、传导路径不明确、关键要素筛选困难等问题,构建了融合稀疏群组Lasso(Sparse Group Lasso,SGL)惩罚函数与多重中介效应的结构方程模型。通过SGL惩罚函数的三层递进机制筛选关键中介路径,结合偏最小二乘结构方程模型(Partial Least Squares Structural Equation Modeling,PLS-SEM)实现参数估计与路径识别,并通过实例验证。结果表明,该模型决定系数R^(2)=0.726,能够解释任务可靠性裕度72.6%的变异,识别出燃烧性能→热管理性能→任务可靠性裕度、结构完整性→热管理性能→任务可靠性裕度、燃烧性能→控制系统性能→任务可靠性裕度3条关键中介路径,相比传统PLS-SEM、传统Lasso等方法在模型解释力和中介筛选精度上均显著提升。进一步通过运载火箭芯级发动机(液氧-煤油)、战术导弹动力装置(四氧化二氮-偏二甲肼)、深空探测着陆器发动机(液氧-甲烷)的真实数据验证,发现模型在常温常压常规工况下适配性良好,在低重力极端工况下适配性下降。该模型聚焦液体火箭发动机质量评估,为提升液体火箭发动机质量评估的准确性与可解释性提供了新路径。展开更多
文摘针对液体火箭发动机质量评估中多维度指标关联复杂、传导路径不明确、关键要素筛选困难等问题,构建了融合稀疏群组Lasso(Sparse Group Lasso,SGL)惩罚函数与多重中介效应的结构方程模型。通过SGL惩罚函数的三层递进机制筛选关键中介路径,结合偏最小二乘结构方程模型(Partial Least Squares Structural Equation Modeling,PLS-SEM)实现参数估计与路径识别,并通过实例验证。结果表明,该模型决定系数R^(2)=0.726,能够解释任务可靠性裕度72.6%的变异,识别出燃烧性能→热管理性能→任务可靠性裕度、结构完整性→热管理性能→任务可靠性裕度、燃烧性能→控制系统性能→任务可靠性裕度3条关键中介路径,相比传统PLS-SEM、传统Lasso等方法在模型解释力和中介筛选精度上均显著提升。进一步通过运载火箭芯级发动机(液氧-煤油)、战术导弹动力装置(四氧化二氮-偏二甲肼)、深空探测着陆器发动机(液氧-甲烷)的真实数据验证,发现模型在常温常压常规工况下适配性良好,在低重力极端工况下适配性下降。该模型聚焦液体火箭发动机质量评估,为提升液体火箭发动机质量评估的准确性与可解释性提供了新路径。
