一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法步驟如下：首先，統(tǒng)計(jì)待設(shè)計(jì)熱控參數(shù)集合及其可設(shè)計(jì)范圍，確定目標(biāo)溫度及其最佳值和限制范圍；構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，分析目標(biāo)函數(shù)對熱控參數(shù)的敏感度，并對參數(shù)按敏感度分類；然后，以抽樣最優(yōu)樣本為初值，對熱控參數(shù)采用擬線性算法按敏感度分類進(jìn)行分步優(yōu)化；最后，檢驗(yàn)優(yōu)化值在各熱條件工況下是否滿足溫度限制，不滿足則重新選定次優(yōu)樣本為初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度限制的優(yōu)化值。本發(fā)明提出了帶權(quán)值均方差和的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建方法、多工況均方差對熱控參數(shù)敏感度分析分類方法、熱控參數(shù)分步優(yōu)化方法等，為提高航天器熱控系統(tǒng)效費(fèi)比和可靠性提供有效的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，以適應(yīng)當(dāng)前航天器對精細(xì)化設(shè)計(jì)的嚴(yán)苛要求。
【專利說明】
一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
[0001] 本發(fā)明涉及一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其屬于航天器熱控技術(shù)領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】：
[0002] 熱控系統(tǒng)的主要任務(wù)是保障航天器在軌正常工作的溫度環(huán)境，被譽(yù)為"航天器的 生命線"。因此，熱控系統(tǒng)性能的優(yōu)劣、可靠性的高低直接決定航天器的研制成敗和工作壽 命。對于單件研制的航天器而言，熱控系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)在每一次的航天器研制中都發(fā)揮著至 關(guān)重要的作用，它也被一直視為航天器熱控的核心技術(shù)而被關(guān)注和廣泛研究。
[0003] 熱控系統(tǒng)設(shè)計(jì)中通常采用"被動熱控為主、主動熱控為輔"的設(shè)計(jì)思路，這是由于 被動熱控方式(如:導(dǎo)熱/隔熱、熱控涂層等)可靠性高、無功耗，而主動熱控方式(如:主動加 熱、主動制冷等)可靠性低且消耗能源。因此，如何充分發(fā)揮被動熱控性能以減少主動熱控 的應(yīng)用規(guī)模和能耗，就成為熱控系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要任務(wù)。當(dāng)前的熱控系統(tǒng)設(shè)計(jì)中多采用單因 素分析的正向優(yōu)化方法，對被動熱控參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該設(shè)計(jì)優(yōu)化方法雖然能夠獲得滿足溫 度需求的熱控設(shè)計(jì)方案，但是由于可設(shè)計(jì)參數(shù)對目標(biāo)點(diǎn)溫度存在強(qiáng)耦合影響，所以它并沒 有完全發(fā)揮被動熱控的性能潛力。
[0004] 近年來，隨著航天器領(lǐng)域集成化和小型化技術(shù)的深入，以及編隊(duì)組網(wǎng)、深空探測、 空間攻防技術(shù)的突出發(fā)展，航天器功能密度比大幅提升，設(shè)備備份冗余和可支配電能余量 大幅下降。這對星上系統(tǒng)的可靠性和能源經(jīng)濟(jì)性提出了更為嚴(yán)苛的要求。本發(fā)明基于隨機(jī) 近似的反演優(yōu)化方法提出一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，進(jìn)一步發(fā)揮被動熱控方 式潛力，提高航天器熱控系統(tǒng)效費(fèi)比和可靠性，以適應(yīng)當(dāng)前航天器發(fā)展新形式需求。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0005] 本發(fā)明提供一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，該方法基于隨機(jī)近似的反演 方法，以溫度設(shè)計(jì)值與最佳值誤差最小為目標(biāo)，通過多熱控參數(shù)的組合抽樣和反演兼顧多 參數(shù)的耦合變化，充分發(fā)揮被動熱控方式潛力。
[0006] 本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，包括如下步 驟：
[0007] 步驟1、統(tǒng)計(jì)待設(shè)計(jì)熱控參數(shù)集合及其可設(shè)計(jì)范圍；
[0008] 步驟2、確定目標(biāo)點(diǎn)及其最佳溫度值和限制范圍；
[0009] 步驟3、構(gòu)建多工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值誤差目標(biāo)函數(shù)，對傳熱參數(shù)在可 設(shè)計(jì)范圍內(nèi)進(jìn)行均勻抽樣，并在熱仿真的基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)不同抽樣樣本下的目標(biāo)函數(shù)值；
[0010] 步驟4、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)對熱控參數(shù)敏感度函數(shù)，并對熱控參數(shù)進(jìn)行敏感度分析和按 敏感度分類；
[0011] 步驟5、以拉丁超立方抽樣最優(yōu)樣本為初值，對敏感熱控參數(shù)采用擬線性算法 (BFGS)按敏感度分類進(jìn)行分步優(yōu)化；
[0012] 步驟6、檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下目標(biāo)點(diǎn)是否滿足溫度限制，如果不滿足則重新選取 初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度限制的優(yōu)化值。
[0013] 進(jìn)一步地，步驟3中目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建方法，按照不同熱條件工況的運(yùn)行時間占航天器 總壽命的比例定義權(quán)值，利用多工況下帶權(quán)值的目標(biāo)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差和構(gòu)建目 標(biāo)函數(shù)，以求目標(biāo)函數(shù)最小值為優(yōu)化目標(biāo)，即溫度的設(shè)計(jì)值與最佳值誤差最小，具體做法如 下：
[0014]
[0015]
[0016]
[0017] 〇BJ:min(f(X))
[0018] Χ=(χ?,Χ2,Χ3···Χη)
[0019] 式中：Dj為工況j所有目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值最小均方差(K) ;Tsi為目標(biāo)點(diǎn)i溫 度設(shè)計(jì)值(K);TP1為目標(biāo)點(diǎn)i溫度最佳值(K);k為航天器在軌壽命內(nèi)工況j所占的運(yùn)行時間 (h); tP為航天器在軌壽命(h); nj為按運(yùn)行時間比例的權(quán)值;S為在軌壽命內(nèi)共K個工況的帶 權(quán)值誤差和;f (X)為目標(biāo)函數(shù);OBJ為求S最小值及其對應(yīng)的熱控參數(shù)樣本向量X，X1，X2，X3… &分別為不同熱控參數(shù)樣本值。
[0020] 進(jìn)一步地，步驟4中敏感度分析方法，基于等級相關(guān)系數(shù)定義各工況溫度均方差對 熱控參數(shù)敏感度，將不同工況下的等級相關(guān)系數(shù)最大值視為敏感度有效值，按照敏感度有 效值進(jìn)行熱控參數(shù)的分類，以避免利用歸一化目標(biāo)函數(shù)直接分析敏感度時，對單一工況敏 感熱控參數(shù)的淹沒現(xiàn)象，敏感度的具體定義如下：
[0021]
[0022] 式中： <為」工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差對熱控參數(shù)xk的敏感度;η為 拉丁超立方抽樣次數(shù)，此處定為200次，參數(shù)按均勻分布抽樣;x kl為熱控參數(shù)^第1次抽樣樣 本值;辟為第i次抽樣樣本獲得的j工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差值;〇(xki)為對 η次抽樣xk值進(jìn)行升序排列時，第i次抽樣的排列序號;供存)為對η次抽樣均方差值進(jìn)行升序 排列，對應(yīng)第i次抽樣排列序號。
[0023] 進(jìn)一步地，步驟5中分步優(yōu)化方法具體包括：
[0024] 以拉丁超立方抽樣樣本中最優(yōu)值為初值，首先保持小敏感度熱控參數(shù)不變，采用 BFGS算法進(jìn)行大敏感度參數(shù)優(yōu)化，獲得滿足目標(biāo)函數(shù)的大敏感度參數(shù)近似優(yōu)化值；
[0025] 然后以大敏感度參數(shù)的近似優(yōu)化值和小敏感度參數(shù)值為起點(diǎn)，采用BFGS算法進(jìn)行 進(jìn)一步優(yōu)化，獲得所有敏感參數(shù)的優(yōu)化值。
[0026] 進(jìn)一步地，步驟6中優(yōu)化值檢驗(yàn)方法和不滿足限制時的初值重選方法具體包括： [0027]將優(yōu)化值代入熱分析模型進(jìn)行仿真分析，檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下各工況各目標(biāo)點(diǎn) 是否滿足溫度限制；
[0028]如果不滿足則重新選取拉丁超立方抽樣次優(yōu)樣本為初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足 溫度限制的優(yōu)化值。
[0029] 本發(fā)明具有如下有益效果:本發(fā)明提出了帶時間比例權(quán)值的均方差和目標(biāo)函數(shù)構(gòu) 建方法，符合航天器的實(shí)際工作情況。提出了按照敏感度有效值進(jìn)行熱控參數(shù)的分類，避免 了單一工況敏感熱控參數(shù)的淹沒現(xiàn)象。提出了按敏感度的分步優(yōu)化方法，提出了優(yōu)化值檢 驗(yàn)方法和不滿足限制時的優(yōu)化初值重選方法，提高了優(yōu)化精度和優(yōu)化效率。本發(fā)明提出的 一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，進(jìn)一步發(fā)揮了被動熱控方式潛力，提高了航天器 熱控系統(tǒng)效費(fèi)比和可靠性。
【附圖說明】：
[0030] 圖1為航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化流程圖。
[0031] 圖2為分步優(yōu)化溫度殘差變化。
[0032] 圖3(a)和3(b)為優(yōu)化方案在軌飛行高溫工況溫度曲線。
[0033] 圖4(a)和4(b)為優(yōu)化方案在軌飛行低溫工況溫度曲線。
[0034] 圖5(a)和5(b)為優(yōu)化方案在軌飛行隱身工況溫度曲線。
【具體實(shí)施方式】：
[0035] 本發(fā)明提出了一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，該方法基于隨機(jī)近似的反 演方法，以溫度設(shè)計(jì)值與最佳值誤差最小為目標(biāo)，通過多熱控參數(shù)的組合抽樣和反演兼顧 多參數(shù)的耦合變化，充分發(fā)揮被動熱控方式潛力。具體如圖1所示，一種航天器被動熱控參 數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，包括如下步驟：
[0036] 步驟1、統(tǒng)計(jì)待設(shè)計(jì)熱控參數(shù)集合及其可設(shè)計(jì)范圍；
[0037] 步驟2、確定目標(biāo)點(diǎn)及其最佳溫度值和限制范圍；
[0038] 步驟3、構(gòu)建多工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值誤差目標(biāo)函數(shù)，對傳熱參數(shù)在可 設(shè)計(jì)范圍內(nèi)進(jìn)行均勻抽樣，并在熱仿真的基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)不同抽樣樣本下的目標(biāo)函數(shù)值；
[0039] 步驟4、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)對熱控參數(shù)敏感度函數(shù)，并對熱控參數(shù)進(jìn)行敏感度分析和按 敏感度分類；
[0040]步驟5、以拉丁超立方抽樣最優(yōu)樣本為初值，對敏感熱控參數(shù)采用擬線性算法 (BFGS)按敏感度分類進(jìn)行分步優(yōu)化；
[0041 ]步驟6、檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下目標(biāo)點(diǎn)是否滿足溫度限制，如果不滿足則重新選取 初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度限制的優(yōu)化值。
[0042] 步驟3中目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建方法具體包括:根據(jù)航天器實(shí)際工作情況，熱控參數(shù)的優(yōu)化 程度應(yīng)更傾向保障較長時間工況下的溫度最佳值，才更有利于降低主動熱控能耗提高系統(tǒng) 效費(fèi)比。據(jù)此，按照不同熱條件工況的運(yùn)行時間占航天器總壽命的比例定義權(quán)值，利用多工 況下帶權(quán)值的目標(biāo)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差和構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，以求目標(biāo)函數(shù)最小值為優(yōu) 化目標(biāo)，即溫度的設(shè)計(jì)值與最佳值誤差最小。具體做法如下：
[0043]
[0044]
[0045]
[0046] 〇BJ:min(f(X))
[0047] X=(xi,X2,X3. . .Xn)
[0048] 式中：Dj為工況j所有目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值最小均方差(K) ;Tsi為目標(biāo)點(diǎn)i溫 度設(shè)計(jì)值(K);TP1為目標(biāo)點(diǎn)i溫度最佳值(K);k為航天器在軌壽命內(nèi)工況j所占的運(yùn)行時間 (h); tP為航天器在軌壽命(h); nj為按運(yùn)行時間比例的權(quán)值;S為在軌壽命內(nèi)共K個工況的帶 權(quán)值誤差和;f (X)為目標(biāo)函數(shù);OBJ為求S最小值及其對應(yīng)的熱控參數(shù)樣本向量X，X1，X2，X3… &分別為不同熱控參數(shù)樣本值。
[0049] 步驟4中敏感度分析方法具體包括:基于等級相關(guān)系數(shù)定義各工況溫度均方差對 熱控參數(shù)敏感度，將不同工況下的等級相關(guān)系數(shù)最大值視為敏感度有效值，按照敏感度有 效值進(jìn)行熱控參數(shù)的分類，以避免利用歸一化目標(biāo)函數(shù)直接分析敏感度時，對單一工況敏 感熱控參數(shù)的淹沒現(xiàn)象。敏感度的具體定義和參數(shù)按敏感度的分類方法如下：
[0050]
[0051 ]式中：為j工況卜目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差對熱控參數(shù)Xk的敏感度;η為 拉丁超立方抽樣次數(shù)，此處定為200次，參數(shù)按均勻分布抽樣;xkl為熱控參數(shù)^第1次抽樣樣 本值;句為第i次抽樣樣本獲得的j工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差值;〇(x kl)為 對η次抽樣Xk值進(jìn)行升序排列時，第i次抽樣的排列序號;〇(!)/)為對η次抽樣均方差值進(jìn)行升 序排列，對應(yīng)第i次抽樣排列序號。
[0052] 因此，目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差對熱控參數(shù)Xk的敏感度的有效值為所有 工況下敏感度的最大值，即為：
[0053] < = max(;K，< .
[0054] 按敏感度有效值定義分類原則為：
[0055] 1 >< >0.5時，參數(shù)xk為大敏感度參數(shù)；
[0056] 〇.5 > r,. 2 0J時，參數(shù)xk為小敏感度參數(shù)；
[0057] < <〇·3時，參數(shù)Xk為不敏感度參數(shù)。
[0058]步驟5中分步優(yōu)化方法具體包括：以拉丁超立方抽樣樣本中最優(yōu)值為初值，首先保 持小敏感度熱控參數(shù)不變，采用BFGS算法進(jìn)行大敏感度參數(shù)優(yōu)化，獲得滿足目標(biāo)函數(shù)的大 敏感度參數(shù)近似優(yōu)化值;然后以大敏感度參數(shù)的近似優(yōu)化值和小敏感度參數(shù)值為起點(diǎn)，采 用BFGS算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，獲得所有敏感參數(shù)的優(yōu)化值。
[0059] 步驟6中優(yōu)化值檢驗(yàn)方法和不滿足限制時的初值重選方法具體包括:將優(yōu)化值代 入熱分析模型進(jìn)行仿真分析，檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下各工況各目標(biāo)點(diǎn)是否滿足溫度限制； 如果不滿足則重新選取拉丁超立方抽樣次優(yōu)樣本為初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度限制 的優(yōu)化值。
[0060] 下面通過利用某型微小衛(wèi)星的被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化過程及結(jié)果，來具體說明本 發(fā)明航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法。
[0061] 1、熱控參數(shù)集合和可設(shè)計(jì)范圍。該衛(wèi)星的被動熱控參數(shù)及其可設(shè)計(jì)范圍如表1所
[0063] 不。[0062] 表1可設(shè)計(jì)參數(shù)集合
[0064]
[0065] 2、該衛(wèi)星設(shè)計(jì)目標(biāo)點(diǎn)及其最佳溫度值和溫度限制范圍如表2所示。
[0066]表2目標(biāo)點(diǎn)集合
[0067]
[0068] 3、對熱控參數(shù)集合利用拉丁超立方抽樣方法按均勻分布概率進(jìn)行抽樣，抽樣次數(shù) 定義為200次，抽樣樣本代入熱模型進(jìn)行熱分析。然后按照目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建方法，計(jì)算目標(biāo)函 數(shù)值，該衛(wèi)星在軌工況數(shù)K = 3個，分別為高溫工況、低溫工況和隱身工況，在軌壽命為4年， 三個工況運(yùn)行時間分別約占40 %、40 %、20 %，因而權(quán)值分別為0.4、0.4、0.2，利用該權(quán)值計(jì) 算目標(biāo)函數(shù)值；
[0069] 4、對三個工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差對13個熱控參數(shù)敏感度分別 進(jìn)行分析，參數(shù)按敏感度分類如表3所示。
[0070] 表3敏感度統(tǒng)計(jì)
[0071]
[0072] 5、敏感參數(shù)的分步優(yōu)化。不敏感參數(shù)4、7、10、12不優(yōu)化。以200次抽樣中目標(biāo)函數(shù) 最小值對應(yīng)的熱控參數(shù)抽樣樣本值為初值，采用BFGS算法首先對參數(shù)1、2、6、8、11、13進(jìn)行 優(yōu)化，然后以其優(yōu)化結(jié)果和3、5、9參數(shù)值結(jié)合為起點(diǎn)，再采用BFGS算法進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化中分 步的殘差變化如圖2所示。圖中j工況下第i個目標(biāo)點(diǎn)殘差定義如下：
[0073]
[0074]該殘差代表了各目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值的均方差誤差占最佳值的百分比，從 圖中可以看出分步優(yōu)化各步目標(biāo)點(diǎn)殘差均有效下降，這表明了目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化方法的有效 性。
[0075] 6、將優(yōu)化結(jié)果代入熱模型進(jìn)行熱分析，分別比較三個工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度是否超 限。本次優(yōu)化中第一次出現(xiàn)了隱身工況溫度超限情況，在第二次獲得了滿足溫度限制的優(yōu) 化結(jié)果。參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如表4所示。優(yōu)化后的參數(shù)值形成的熱控方案下主動功耗為0W，優(yōu)化 前至少需要峰值18.5W的功耗，在軌動態(tài)溫度如圖3(a)和3(b)、圖4(a)和4(b)、圖5(a)和5 (b)所示，從圖中可以看出，各工況下溫度動態(tài)變化均在限制值范圍內(nèi)，在軌飛行數(shù)據(jù)驗(yàn)證 了優(yōu)化方法的有效性。
[0076]表4優(yōu)化后的參數(shù)值
[0077]
?〇〇78?~以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人, 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下還可以做出若干改進(jìn)，這些改進(jìn)也應(yīng)視為本發(fā)明的 保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于:包括如下步驟 步驟1、統(tǒng)計(jì)待設(shè)計(jì)熱控參數(shù)集合及其可設(shè)計(jì)范圍； 步驟2、確定目標(biāo)點(diǎn)及其最佳溫度值和限制范圍； 步驟3、構(gòu)建多工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值誤差目標(biāo)函數(shù)，對傳熱參數(shù)在可設(shè)計(jì) 范圍內(nèi)進(jìn)行均勻抽樣，并在熱仿真的基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)不同抽樣樣本下的目標(biāo)函數(shù)值； 步驟4、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)對熱控參數(shù)敏感度函數(shù)，并對熱控參數(shù)進(jìn)行敏感度分析和按敏感 度分類； 步驟5、W拉下超立方抽樣最優(yōu)樣本為初值，對敏感熱控參數(shù)采用擬線性算法(BFGS)按 敏感度分類進(jìn)行分步優(yōu)化； 步驟6、檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下目標(biāo)點(diǎn)是否滿足溫度限制，如果不滿足則重新選取初值 進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度限制的優(yōu)化值。2. 如權(quán)利要求1所述的航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于：步驟3中目標(biāo) 函數(shù)構(gòu)建方法，按照不同熱條件工況的運(yùn)行時間占航天器總壽命的比例定義權(quán)值，利用多 工況下帶權(quán)值的目標(biāo)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差和構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，W求目標(biāo)函數(shù)最小值為 優(yōu)化目標(biāo)，即溫度的設(shè)計(jì)值與最佳值誤差最小，具體做法如下：式中：W為工況j所有目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值最小均方差化）；Tsi為目標(biāo)點(diǎn)i溫度設(shè) 計(jì)值化）；Τρι為目標(biāo)點(diǎn)i溫度最佳值化）；tj為航天器在軌壽命內(nèi)工況j所占的運(yùn)行時間化）； tp為航天器在軌壽命化）巧^為按運(yùn)行時間比例的權(quán)值;S為在軌壽命內(nèi)共K個工況的帶權(quán)值 誤差和;f (X)為目標(biāo)函數(shù);OBJ為求S最小值及其對應(yīng)的熱控參數(shù)樣本向量X，XI，X2，義3'。孔分 別為不同熱控參數(shù)樣本值。3. 如權(quán)利要求1所述的航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于：步驟4中敏感 度分析方法，基于等級相關(guān)系數(shù)定義各工況溫度均方差對熱控參數(shù)敏感度，將不同工況下 的等級相關(guān)系數(shù)最大值視為敏感度有效值，按照敏感度有效值進(jìn)行熱控參數(shù)的分類，W避 免利用歸一化目標(biāo)函數(shù)直接分析敏感度時，對單一工況敏感熱控參數(shù)的淹沒現(xiàn)象，敏感度 的具體定義如下：式中： <為^工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差對熱控參數(shù)xk的敏感度;η為拉下 超立方抽樣次數(shù)，此處定為200次，參數(shù)按均勻分布抽樣;xki為熱控參數(shù)xk第i次抽樣樣本 值;巧為第i次抽樣樣本獲得的j工況下目標(biāo)點(diǎn)溫度設(shè)計(jì)值與最佳值均方差值;O(xki)為對η 次抽樣xk值進(jìn)行升序排列時，第i次抽樣的排列序號；為對η次抽樣均方差值進(jìn)行升序 排列，對應(yīng)第i次抽樣排列序號。4. 如權(quán)利要求1所述的航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于：步驟5中分步 優(yōu)化方法具體包括： W拉下超立方抽樣樣本中最優(yōu)值為初值，首先保持小敏感度熱控參數(shù)不變，采用BFGS 算法進(jìn)行大敏感度參數(shù)優(yōu)化，獲得滿足目標(biāo)函數(shù)的大敏感度參數(shù)近似優(yōu)化值； 然后W大敏感度參數(shù)的近似優(yōu)化值和小敏感度參數(shù)值為起點(diǎn)，采用BFGS算法進(jìn)行進(jìn)一 步優(yōu)化，獲得所有敏感參數(shù)的優(yōu)化值。5. 如權(quán)利要求1所述的航天器被動熱控參數(shù)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于：步驟6中優(yōu)化 值檢驗(yàn)方法和不滿足限制時的初值重選方法具體包括： 將優(yōu)化值代入熱分析模型進(jìn)行仿真分析，檢驗(yàn)熱控參數(shù)優(yōu)化值下各工況各目標(biāo)點(diǎn)是否 滿足溫度限制； 如果不滿足則重新選取拉下超立方抽樣次優(yōu)樣本為初值進(jìn)行優(yōu)化，直到獲得滿足溫度 限制的優(yōu)化值。
【文檔編號】G06F17/50GK105975712SQ201610338722
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年5月20日
【發(fā)明人】張鏡洋, 陳衛(wèi)東, 康國華, 張若驥, 常海萍
【申請人】南京航空航天大學(xué)