由导弹设计理论和导弹主要设计参数选择的创始人瓦西里·帕夫洛维奇·米辛 （Vasily Pavlovich Mishin） 创立并长期领导。科罗廖夫的所有导弹都是在 Mishin 以及他分析和做出技术决策的能力下设计的弹道导弹和运载火箭的设计和弹道分析方法以及主要设计参数的选择。

那么导弹的主要设计参数是什么，为什么它们如此重要，是否可以没有它们呢？运载火箭 （LV） 的主要设计参数是一组独立的参数，它们明确决定了 LV 的主要质量、几何和能量特性。选择主要设计参数的任务的目的是找到它们的组合，以确保完成以指定的固定参数将指定的有效载荷质量注入目标轨道的任务。同时，必须有有限数量的限制。并且完美的标准必须接收用于计算的初始数据。

除了主要的，还有一组由具体布局方案、技术水平和工业发展水平决定的 LV 设计参数。这组参数是在设计的第一阶段根据统计数据设置的，并在迭代设计过程中进行细化。这组参数称为附加源数据。

没有什么是清楚的？那么，我们将尝试设计一种类似于 Falcon 1e 的运载火箭。这是一个两级运载火箭，具有横向（串联）级划分。通过这个例子，我将向你展示如何做到这一点。

但为了理解，让我们回到理论上来。在实践中，我经常遇到 “积木游戏”。这是当油箱连接到发动机时，他们想看看会发生什么。这不仅存在于业余爱好者中，也存在于专业人士中。但是，在这种情况下，很难称他们为专业人士。这种方法不会让你得到一个好的结果，而且往往会导致死胡同。为了选择主要参数，有必要从质量特性转变为无量纲形式，这大大简化了参数化研究。现在我将向您展示如何操作。

为了进一步理解，我将明确说明。直到最近，在专业环境中，舞台不是飞行过程中从火箭上掉下来的东西，而是当前正在飞行的东西。即第一阶段是整个火箭，第二阶段是用完的加速器释放后的火箭，以此类推。但是，由于用术语和定义更新了 GOST，术语被带到了一种庸俗的理解：一个台阶现在是掉下来的东西。也就是说，开始时的火箭由各个阶段的总和组成。在阅读文献时应该考虑到这一点。为避免混淆，我将旧术语 “stage” 改为过时的名称 “submissile”。我将被动可分离质量称为阶段。

让我们从火箭（导弹）的发射质量可以表示如下这一事实开始：

方程 （1） 称为导弹的质量平衡。你可以就火箭按成分细分以及在每个“类别”中包含质量争论很长时间，但这种分解虽然很有品位，但非常经典，并且以这种形式用于谢尔盖·帕夫洛维奇·科罗廖夫负责的所有导弹的设计中。

让我们对方程 （1） 进行以下变换，这些变换对于步骤的串联连接有效：

方程 （2） 的含义很简单：如果从初始质量中减去工作燃料供应，则得到最终质量。然后它会稍微复杂一些，我们引入新的名称和依赖关系，也适用于步骤的串联连接：

在方程 （5-8） 中，元素的质量表示为相对质量系数乘以系统主要参数的乘积。燃料舱的质量与燃料体积成正比。推进系统的质量取决于其推力的大小。控制系统和其他元件的重量取决于燃料舱和推进系统的质量之和，即实际上取决于舞台的质量。这些依赖关系在计算中表现得最好，并且非常适合统计处理。在现代专业计算中，大约 20-25 个系数用于液体火箭发动机的一次性级。对于第一批导弹，系数集正是如此。方程 （9-10） 介绍了导弹的相对质量和导弹的相对最终质量的概念。从方程式中可以清楚地看出这里的物理意义，我认为不需要解释。一般来说，在方程 （10） 中，可以很容易地找到齐奥尔科夫斯基方程的必要“元素”。

现在让我们替换 （4） 中的 （5-10）：

给出了方程 12 和 13，因为它们用于从 （4） 到 （11） 的变换。当得到方程 （11） 时，起始推力与质量的比值被起始推重比（过载）取代。由于推力以牛顿为单位，因此应用了重力加速度，尽管更常使用“kgf”（或只是千克）。依赖性 （13） 很容易从方程 2 和 10 中推导出来。

接下来，我们介绍一下最“经典”的概念，并将方程 （11） 引入更方便、最常用的形式：

引入了火箭技术完美基本系数的概念——有效载荷的相对质量，即有效载荷质量与发射质量的比率。相同的 “mu-pg”。结果，对于具有横向（串联）级划分的火箭，得到了方程 （15），它描述了有效载荷的相对质量对主要设计参数和其他初始数据（统计系数）的依赖性。很容易看出，方程 （15） 是通过将所有子导弹的相对质量相乘得到的。如有疑问，您可以代入 （15） 中的 （9），并确保任意数量的步长得到 （14）。给出最后依赖的结论是为了理解它的来源，我希望我做得清楚。正是方程 （15） 的这种表示法被称为具有级串联连接的多级运载火箭的存在方程。

用于计算 “mu-pg” 的存在方程是什么？这很简单。知道了潜艇的统计系数、发射推重比和相对最终质量，你就可以很容易地得到一个 “mu-pg”。然后计数朝着相反的方向发展。从任务 （TOR） 中，您可以知道有效负载的质量。使用 （14），我们得到运载火箭的发射质量。使用 （9） 和 （11） 除以发射质量，可以找到子导弹的发射质量，如果我们应用减法，则得到各阶段的总质量。从 （13） 中，我们找到各阶段的燃料质量，从 （5-8） 中我们可以很容易地找到其余的质量。我们从 （12） 中找到起跑杆。嗯，这就是所有的魔力。也就是说，几乎在弹指之间，火箭的所有主要参数都被找到，只有必要的有效载荷质量。我们只需要了解统计系数、起始推重比和导弹的相对最终质量从何而来。

顾名思义，级（加速器）组件的相对质量的统计系数取自类似物。在迭代设计过程的后续阶段，它们将被调整。但发射推重比和子导弹的相对最终质量是必须通过优化某个目标函数来选择的主要设计参数之一，例如，通过最大化“mu-PG”。原则上，可以优化任何功能，因为计算过程中所有必要的数据几乎都是自动获得的。但是，让我们回到主要设计参数的选择上来。最大的问题在于选择导弹的相对最终质量（用专业术语来说，是“mu-k”）。如果对于除最后一枚之外的所有子导弹，都可以分配或选择“mu-k”，那么对于最后一个子火箭（级 + 有效载荷），“mu-k”不是选择，而是根据火箭所需的特性速度计算的。特征速度是火箭在没有大气层和重力的情况下可以达到的理想速度。这个速度由 Tsiolkovsky 方程确定：

在这种情况下，为了获得多级火箭的可用特征速度，只需将所有子导弹的特征速度相加即可。在这里，不应混淆可用和所需的特征速度。因此，对于除最后一枚导弹外的所有子导弹，根据方程 （16） 的可用特征速度的增量是根据分配的 “mu-k” 计算的。此外，从多级火箭所需的特征速度中减去下级运行期间增加的速度，并且仍然存在一定的所需余量（或短缺）。因此，根据等式 （16），所需的 “mu-k” 根据等式 （16） 计算。没错，你需要带一个参展商去那里，但那是以后的事了。如果一切都正确完成，那么所有子导弹的特征速度之和将等于所需的特征速度。

让我们以四级火箭为例来检查一下。我们假设所需的特征速度为 10,000 m/s。让我们为从第一个到最后一个阶段设置以下特定脉冲值：2500;2800;3200;3700. 让我们为子导弹设置以下值，从第一个到第三个：0.3;0,4;0.5. 对于第四个子导弹，必须找到 “mu-k”。如果你做对了所有事情，你会得到 0.550835，从第一个子火箭到最后一个子火箭的速度分别为 3009.932;2565,614;2218,071;2206,383.

我注意到 “mu-k” 的选择决定了特征速度的步长分布。听到 “distribution of mass by steps” 并不少见，这也是关于 “mu-k” 的选择。就其本身而言，在不使用其他参数的情况下选择这些系数并不允许计算 PH，但同时它允许在很大程度上确定 PH 的外观。顺便说一句，如果不使用起始推重比和统计系数，就无法从此表中得出有效载荷的相对质量。