本文關(guān)鍵詞：桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科多任務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化

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【摘要】：隨著通信衛(wèi)星應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，為適應(yīng)衛(wèi)星平臺(tái)質(zhì)量與穩(wěn)定性更為嚴(yán)苛的設(shè)計(jì)要求，桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)成為了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)。衛(wèi)星平臺(tái)總體設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及幾何、結(jié)構(gòu)、推進(jìn)、控制、熱控等多個(gè)子學(xué)科（分系統(tǒng)），各子學(xué)科相互影響，相互制約。在充分考慮各子學(xué)科耦合與設(shè)計(jì)要求的前提下，為了提高設(shè)計(jì)效率，縮短設(shè)計(jì)周期，降低設(shè)計(jì)成本，針對(duì)桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化具有很高的研究?jī)r(jià)值。 本文從桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)的設(shè)計(jì)任務(wù)著手，對(duì)各設(shè)計(jì)任務(wù)建模與分析方法、相應(yīng)的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化策略，以及實(shí)現(xiàn)模塊化桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化軟件等方面展開(kāi)深入研究。主要包括以下幾個(gè)方面： (一)對(duì)靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)和多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的研究意義，以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了的總結(jié)與論述。為進(jìn)行桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化提供必要的參考，并詳細(xì)闡述了基于代理模型的優(yōu)化策略的發(fā)展趨勢(shì)，為本文后續(xù)研究提供支持。 (二)針對(duì)桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化、小推力器布局和艙內(nèi)儀器布局三個(gè)設(shè)計(jì)任務(wù)，，分別開(kāi)展了幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)集成設(shè)計(jì)系統(tǒng)、推進(jìn)劑耦合過(guò)程建模分析以及艙內(nèi)儀器布局優(yōu)化策略研究，建立了各任務(wù)分析與優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，為桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科建模提供模型基礎(chǔ)。 (三)通過(guò)整理衛(wèi)星平臺(tái)幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化、小推力器布局和艙內(nèi)儀器布局三個(gè)設(shè)計(jì)任務(wù)模型中所涉及的設(shè)計(jì)參數(shù)和子學(xué)科，梳理了不同學(xué)科之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，完成桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣。構(gòu)建了桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)優(yōu)化問(wèn)題的三要素，建立了桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化模型。 (四)針對(duì)桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)學(xué)科模型分析耗時(shí)特點(diǎn)，提出了基于序列徑向基函數(shù)代理模型的優(yōu)化策略（SEO-SRBF）。該策略引入自適應(yīng)代理模型的思想，采用重點(diǎn)采樣空間技術(shù)在優(yōu)化迭代過(guò)程中自適應(yīng)地新增樣本點(diǎn)，盡量將樣本點(diǎn)分布到可能包含最優(yōu)解區(qū)域，提高該區(qū)域的近似精度，達(dá)到降低設(shè)計(jì)成本的目的。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試算例和工程算例對(duì)比結(jié)果表明：SEO-SRBF在優(yōu)化效率和尋優(yōu)能力上都優(yōu)于現(xiàn)有的常用自適應(yīng)代理模型優(yōu)化策略。 (五)針對(duì)桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)特點(diǎn)，基于SEO-SRBF研究基礎(chǔ)上，提出了基于序列徑向基函數(shù)代理模型的離散混合多目標(biāo)優(yōu)化策略（SRBF-MDC）。為解決設(shè)計(jì)變量離散連續(xù)混合問(wèn)題，該策略采用連續(xù)松弛變量處理離散變量；為解決多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)問(wèn)題，該策略采用l2標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)法和改進(jìn)的pareto適應(yīng)度函數(shù)將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo)；為解決目標(biāo)模型和約束條件計(jì)算耗時(shí)問(wèn)題，該策略同時(shí)對(duì)所有計(jì)算耗時(shí)模型構(gòu)造RBF代理模型，并利用重點(diǎn)采樣空間技術(shù)進(jìn)行更新。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試算例和工程算例對(duì)比結(jié)果表明：在相同的計(jì)算成本基礎(chǔ)上SRBF-MDC獲得的優(yōu)化結(jié)果要好于現(xiàn)有的自適應(yīng)代理模型約束優(yōu)化策略。 (六)為了解決桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化，在設(shè)計(jì)任務(wù)建模和SRBF-MDC研究的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了模塊化桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化軟件。該軟件基于ModelCenter框架完成了各個(gè)學(xué)科模型（分系統(tǒng)）的封裝，采用C#編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了SRBF-MDC優(yōu)化器UI開(kāi)發(fā)，并利用COM編程技術(shù)將優(yōu)化器集成到ModelCenter框架中。最終，通過(guò)該軟件完成了桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科多任務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求。
【關(guān)鍵詞】：桁架式衛(wèi)星平臺(tái) 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化 多任務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化 儀器布局設(shè)計(jì) 小推力器布局設(shè)計(jì) 幾何結(jié)構(gòu)耦合設(shè)計(jì) 代理模型技術(shù) 自適應(yīng)代理模型 重點(diǎn)采樣空間
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：V423.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-12
• 圖目錄12-16
• 表目錄16-18
• 第1章 緒論18-37
• 1.1 研究的背景和意義18-21
• 1.2 靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)的研究現(xiàn)狀21-26
• 1.3 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀26-35
• 1.3.1 MDO 在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用27-30
• 1.3.2 基于代理模型的優(yōu)化策略發(fā)展概況30-34
• 1.3.3 衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)優(yōu)化研究進(jìn)展34-35
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容與內(nèi)容安排35-37
• 第2章 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多任務(wù)設(shè)計(jì)37-75
• 2.1 引言37
• 2.2 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)任務(wù)分析37-39
• 2.2.1 幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)任務(wù)分析38
• 2.2.2 小推力器布局設(shè)計(jì)任務(wù)分析38-39
• 2.2.3 艙內(nèi)儀器布局設(shè)計(jì)任務(wù)分析39
• 2.3 幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)39-49
• 2.3.1 幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型40-41
• 2.3.2 幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化集成系統(tǒng)41-42
• 2.3.3 幾何參數(shù)化建模42-46
• 2.3.4 結(jié)構(gòu)參數(shù)化建模46-49
• 2.4 小推力器布局設(shè)計(jì)49-61
• 2.4.1 小推力器布局設(shè)計(jì)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型50-51
• 2.4.2 基本數(shù)學(xué)模型51-53
• 2.4.3 推進(jìn)劑消耗過(guò)程建模分析53-61
• 2.5 艙內(nèi)儀器布局設(shè)計(jì)61-72
• 2.5.1 艙內(nèi)儀器布局概述61-62
• 2.5.2 艙內(nèi)儀器布局設(shè)計(jì)建模62-66
• 2.5.3 儀器布局優(yōu)化策略66-70
• 2.5.4 艙內(nèi)儀器布局測(cè)試算例70-72
• 2.6 本章小結(jié)72-75
• 第3章 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化建模75-90
• 3.1 引言75
• 3.2 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣建立75-81
• 3.2.1 幾何結(jié)構(gòu)耦合參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)分系統(tǒng)分解75-77
• 3.2.2 小推力器布局設(shè)計(jì)分系統(tǒng)分解77-78
• 3.2.3 艙內(nèi)儀器布局分系統(tǒng)分解78-79
• 3.2.4 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣79-81
• 3.3 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)優(yōu)化三要素81-83
• 3.3.1 優(yōu)化目標(biāo)選取81-82
• 3.3.2 約束條件選取82
• 3.3.3 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)計(jì)變量82-83
• 3.4 桁架靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型83-87
• 3.4.1 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型建立83-84
• 3.4.2 優(yōu)化模型分析84-87
• 3.5 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)設(shè)多學(xué)科分析與優(yōu)化流程87-88
• 3.6 本章小結(jié)88-90
• 第4章 基于序列徑向基函數(shù)代理模型的優(yōu)化策略90-117
• 4.1 引言90
• 4.2 基于代理模型的優(yōu)化策略90-94
• 4.2.1 基于靜態(tài)代理模型的優(yōu)化90-93
• 4.2.2 基于動(dòng)態(tài)代理模型的優(yōu)化93-94
• 4.3 SEO-SRBF 優(yōu)化策略94-99
• 4.3.1 計(jì)算試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法94-95
• 4.3.2 RBF 模型數(shù)學(xué)基礎(chǔ)95-96
• 4.3.3 SEO-SRBF 優(yōu)化流程96-97
• 4.3.4 重點(diǎn)采樣空間技術(shù)97-99
• 4.4 基于 Lagrange 函數(shù)的 SEO-SRBF 約束優(yōu)化策略99-102
• 4.5 SEO-SRBF 性能測(cè)試102-112
• 4.5.1 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值算例測(cè)試102-106
• 4.5.2 工程測(cè)試算例106-112
• 4.6 SRBF 特性分析112-115
• 4.6.1 重點(diǎn)采樣空間參數(shù)選取分析112-114
• 4.6.2 SRBF 收斂特性分析114-115
• 4.7 本章小結(jié)115-117
• 第5章 基于序列徑向基函數(shù)的離散混合約束多目標(biāo)優(yōu)化策略117-145
• 5.1 引言117
• 5.2 離散混合約束優(yōu)化數(shù)學(xué)模型117-120
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型117-118
• 5.2.2 采用連續(xù)松弛變量處理離散變量118-120
• 5.3 SRBF-MDC 優(yōu)化策略120-124
• 5.4 可行點(diǎn)搜索策略124-127
• 5.5 基于 SRBF-MDC 多目標(biāo)優(yōu)化策略127-129
• 5.6 算法性能測(cè)試129-135
• 5.6.1 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試算例129-132
• 5.6.2 可行點(diǎn)搜索效率測(cè)試132-133
• 5.6.3 算法尋優(yōu)能力測(cè)試133-135
• 5.7 工程算例135-142
• 5.7.1 桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化135-139
• 5.7.2 衛(wèi)星平臺(tái)幾何結(jié)構(gòu)優(yōu)化139-140
• 5.7.3 小推力器布局與幾何構(gòu)型多目標(biāo)優(yōu)化140-142
• 5.8 本章小結(jié)142-145
• 第6章 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)145-163
• 6.1 引言145
• 6.2 模塊化桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化軟件架構(gòu)145-148
• 6.2.1 MDO 集成設(shè)計(jì)框架選擇145-146
• 6.2.2 MMOS-TSSB 軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)146-148
• 6.3 模塊化桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化軟件開(kāi)發(fā)148-155
• 6.3.1 SRBF-MDC 優(yōu)化器開(kāi)發(fā)148-151
• 6.3.2 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)學(xué)科模型集成151-155
• 6.4 桁架式靜止軌道衛(wèi)星平臺(tái)多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果155-161
• 6.4.1 MMOS-TSSB 實(shí)現(xiàn)框圖155-156
• 6.4.2 優(yōu)化結(jié)果與分析156-161
• 6.5 本章小結(jié)161-163
• 第7章 總結(jié)與展望163-168
• 7.1 本文總結(jié)163-164
• 7.2 本文的創(chuàng)新之處164-165
• 7.3 有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題165-168
• 參考文獻(xiàn)168-181
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單181-184
• 致謝184-186
• 作者簡(jiǎn)介186

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：839980