遥感卫星总体参数设计的建模与协同优化

针对遥感卫星的总体参数设计问题,建立以卫星覆盖幅宽、地面分辨率和总重综合的指标为目标的优化问题,考虑卫星的控制(GNC,Guidance, Navigation and Control)、电源、结构和热控(TCS,Thermal Control System)分系统的分析模型并整理其中的耦合关系,以协同优化(CO,Collaborative Optimization)方法为框架建立多学科设计优化(MDO,Multidisciplinary Design Optimization)模型并用罚函数法求解,获得了协同一致且性能提升的结果.验证了所建模型的合理性和MDO方法应用于卫星总体参数设计优化的有效性.各分系统的模型及求解方法可为MDO方法的工程化应用研究提供参考.     

备受青睐的火星探测——著名火星探测器一瞥

率先在火星着陆的『海盗』 \"海盗\"是美国早期发射的火星探测器,是\"水手\"探测器的改进型,是世界第1个在火星着陆的探测器.1975年8月20日和9月9日,美国分别发射了海盗1号和海盗2号探测器.     

升力式火星探测器进入轨迹优化设计仿真

针对升力式火星探测器在其完成星际转移轨道之后,由预定进入点开始反冲制动改变运行轨道进入火星大气,设计并仿真了进入段的轨迹优化。根据火星的大气密度及引力场参数,建立相应的火星大气模型及引力场模型,确定了升力式火星探测器的运动方程。在满足进入过程的约束条件下,采用遗传算法对进入轨道进行优化设计,提出不同的推力发动机制动方案并进行分析比较。结果表明,采用推力方案二能够实现性能指标最优,并求得着陆速度为136m/s,最终实现了探测器在火星表面的软着陆。     

备受青睐的火星探测——著名火星探测器一瞥

火星探路者一举成名 美国火星探路者是1996年12月4日发射升空的.这个探测器由两部分组成:1个固定位置着陆器和1辆火星车.     

未来的火星飞机——美国新型火星大气层进入探测器概念研究

在美国航空航天局（NASA）先进概念研究机构（NIAC）的支持下,有关专家正开展一项新型火星大气层进入探测器的概念研究。这种探测器类似于飞机,被命名为＂代达利翁＂（Daedalon）,以古希腊传统神化人物名字命名。它是一种可改变飞行翼的无人驾驶飞机,造价仅需2.24亿美元,可以满足2020-2040年发射窗口任务。     

备受青睐的火星探测——著名火星探测器一瞥

浴火重生的"凤凰" 2007年8月4日发射的凤凰号火星着陆器将是第一个在火星北极地区着陆的探测器.近年来,科学家发现火星北极地区覆盖有大量的冰,所以美国制定了以寻找水为核心的火星探测战略,凤凰号就是这个战略的执行者.     

引入多Agent协商的协同优化在卫星设计中的应用

卫星设计是复杂的多学科优化问题,协同优化算法具有模块化特点适合于处理多学科优化问题。在对卫星进行多学科优化时发现,现有的协同优化算法为了保证共享变量在系统级和分系统级间的一致性,收敛困难,计算量大,不对分系统自身进行优化不能保证卫星整体性能最优。本文通过引入Agent概念和基于Agent的协商算法,提出了一种基于劝说式多Agent协商的协同优化设计算法。针对对地观测卫星,以总质量最小为目标,建立了包含结构、轨道控制、姿态控制和电源4个分系统Agent和1个系统级Agent的卫星优化设计模型并进行了协同优化设计。研究结果表明:引入Agent协商算法的协同优化算法,可以保证共享变量的一致性;在协同优化算法中增加分系统自身优化模块,可以保证在系统级优化过程中各分系统一直都是最优的。      

印度火星探测器“曼加里安”成功入轨后的一些思考

50年前,印度人用自行车将其第一枚火箭运到发射场;32年前,印度人用牛车拉着其第一颗卫星进行信号测试;如今,印度人仅用了15个月的研制周期和一架波音737客机的价钱（成本仅7000万美元）就成功发射了其第一个火星探测器—＂曼加里安＂（Mangalyaan）。2014年9月24日,经过近300天的航行,＂曼加里安＂成功进入火星轨道。     

基于B平面算法的火星探测器中途轨道修正

探测器在日心过渡段轨道的轨道修正问题是火星探测工程中需要解决的关键问题.首先,引入B平面坐标系,推导了B平面参数的计算公式,验证了速度修正量与目标参数间存在的线性化关系,给出了算法流程图.其次,在引入合理的速度执行误差与测轨误差的情况下,提出了一个包含三次主修正,一次机动修正,一次备份修正的控制策略,仿真验证了控制策略的可行性.     

火星探测直接转移轨道精确求解研究

针对火星探测直接转移轨道精确求解问题, 提出了一种快速微分修正算法. 基于二体模型建立控制参数和目标参数偏差关系的数学模型, 并由此求解系统的偏导数矩阵; 采用B平面参数作为中间变量, 对算法进行两层迭代设计, 有效地减少了求解过程中的积分运算次数. 以2018年火星探测机会为例对算法进行了验证, 仿真结果表明, 利用圆锥曲线拼接法得到的轨道初值, 求解一条标准轨道只需6~9次积分迭代. 通过STK对计算结果进行了对比和验证.     

Hybrid reliability analysis method based collaborative optimization

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度,减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

基于混合可靠性分析的协同优化方法

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度, 减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

通用再入飞行器多学科协同优化设计

探讨了协同优化方法在通用再入飞行器总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系.对协同优化方法的流程及特点进行了分析,以通用再入飞行器总体优化设计为对象,研究如何利用协同优化方法建立此类问题的优化模型.研究结果表明协同优化方法相对多学科可行法具有较快的收敛速度,主要是由于协同优化方法中的系统级在搜索空间时受到了3个子系统级优化一致性的制约,而3个子系统级并行地对升阻比最大、质量最小、弹道设计中气动加热量最小3个主要影响射程的因素进行了优化,最终共同缩小了设计搜索空间,同时利用学科的独立性进行并行计算,从而较快地实现了迭代收敛.      

“天问一号”火星探测器关键任务系统设计

“天问一号”任务是我国行星探测的首次任务,在国际上首次通过一次任务实现了火星“环绕、着陆、巡视”的三步跨越.“天问一号”探测器由中国空间技术研究院负责抓总研制,包括环绕器和着陆巡视器两个组成部分.对“天问一号”探测器的任务特点和概貌进行了介绍,对包括飞行过程、远距离深空通信、火星捕获过程、火星进入下降及着陆过程、火星车解锁驶离和火面工作等关键环节的设计方案进行了描述,对“天问一号”所取得的技术成果与创新进行了总结.     

萤火一号探测器的关键技术与设计特点

对中国第一颗火星探测器的功能与组成以及超远距离通信技术, 深空探测自主姿态确定与控制技术, 火星探测器热控制技术, 火星探测器超低温适应等关键技术进行了分析, 并提出了关键技术的解决途径, 结合工程阶段的技术状态, 论述了中国火星探测器的设计特点, 对该探测器的研制以及后续相关型号任务的研制和生产具有良好的参考价值.     

基于改进CO-RS的平流层飞艇总体设计与优化

为改进响应面协同优化(CO-RS,Collaborative Optimization based on Response Surface)方法的工程实用性,提出改进的CO-RS方法.在响应面建立中应用广义乘子法和信赖域法,取消响应面更新对梯度的依赖性.针对平流层飞艇的总体设计与优化问题,基于改进的CO-RS框架,进行了系统任务分析和学科耦合分析.对气动与推进子系统、结构子系统和能源子系统进行了学科分析,以最小化平流层飞艇的质量为目标,建立基于改进CO-RS框架的多学科设计优化(MDO,Multidisciplinary Design Optimization)模型和相应的学科分析模型.利用iSIGHT软件搭建求解平台,采用改进的CO-RS算法进行仿真计算,并得到合理结果,验证了所建立的MDO模型的合理性和改进的CO-RS算法在平流层飞艇总体设计优化中的有效性.     

飞机总体协同优化中的一种混合混沌算法

针对协同优化应用中所碰到的计算困难,分析了现有改进方式。将系统级优化转化成无约束优化问题,选择智能优化算法是一种有效的解决方法,但应注意计算量的控制.将混沌优化和单纯形法相结合,构造出一种混合混沌算法.混沌能有效地跳出局部最优解而接近全局最优点,同时利用单纯形法在混沌优化解的邻域内局部寻优.用协同优化方法对某型干线客机进行总体方案设计;同时各学科级采用序列二次规划法,系统级采用混合算法寻优.计算结果表明此方法是有效的.