卫星总体多学科设计优化理论与应用研究

论文摘要

卫星总体设计属于典型的多学科问题。以多学科设计优化（MultidisciplinaryDesign Optimization,MDO）方法为核心实现设计优化与过程集成,对于提高卫星总体设计水平,实现卫星研制“快、好、省”的目标具有重要意义。论文以探索MDO方法与卫星总体设计过程相结合为目的,在系统研究MDO理论的基础上,建立了以分解、协调、搜索策略和MDO优化过程为核心的MDO理论研究主线,并将其应用于月球探测卫星和InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）卫星编队两类典型卫星总体优化设计问题。在MDO理论研究方面:首先,研究了基于图论的函数关系矩阵（Functional Dependency Table,FDT）与设计结构矩阵（Design Structure Matrix,DSM）分解策略,分析了基于超图的FDT分解模型和基于图论的DSM分解模型。算例测试结果表明:合理的学科分解有助于MDO问题快速准确地求解。其次,提出了基于改进Kriging模型的响应面协调策略。该策略遵循变复杂度建模思想,结合了二次多项式模型和Kriging模型的优势。三个不同复杂度的算例测试结果表明:该策略可明显提高响应面的近似精度和计算效率,并改善基于响应面方法的MDO优化过程的收敛性能。然后,研究了基于微粒群算法的设计空间搜索策略,提出了改进的微粒群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）以及集成Powell法、模式搜索法与IPSO的混合微粒群算法。典型全局优化函数测试结果表明:两种改进算法在全局收敛性能和计算效率方面均有明显优势。最后,提出了针对BLISS 2000（Bi-Level Integrated System Synthesis 2000）优化过程的改进形式——HBLISS（Hybrid BLISS 2000）。HBLISS集成了基于改进Kriging模型的响应面协调策略和基于混合微粒群算法的搜索策略,并利用HLA/RTI（High Level Architecture/Runtime Infrastructure）实现了并行。算例测试结果表明:HBLISS在学科自治性和收敛性能方面较有优势,其并行实现可显著缩短计算时间。在MDO应用方面:首先,探讨了基于MDO的卫星总体设计过程的建模问题,深入分析了卫星总体设计过程中的总体技术流程、总体方案流程及其模型体系,提出了模型树与方案树的概念,建立了卫星总体MDO的基本框架。其次,综合上述研究成果,研究了月球探测卫星的MDO问题。针对此类以继承性设计为主的卫星总体设计问题,以单位信息量的成本最小为优化目标建立了总体参数优化模型,经合理学科分解后采用HBLISS进行集成和求解。优化结果较好地验证了HBLISS的可行性与有效性,并给出了较优的总体设计方案。然后,研究了InSAR卫星编队的MDO问题。针对此类以创新性设计为主的卫星总体设计问题,以全球高程测量为背景,分析了编队构形、SAR天线及卫星平台总体参数间的耦合关系,以系统成本最小为目标构建总体参数优化模型,在合理学科分解的基础上利用并行HBLISS进行集成和求解。结果较好地体现了MDO方法的优越性,并为进一步的设计奠定了较好基础。最后,在以上应用实例的基础上,建立了面向卫星总体的多学科集成设计系统,用于概念设计和初步设计阶段的卫星总体多学科设计、分析与优化。针对数字化设计系统的发展需求,提出了基于本软件系统构建卫星数字化集成设计系统的构想。总之,论文研究初步形成了比较完整的MDO理论研究主线,并将其应用于月球探测卫星和InSAR卫星编队的总体优化设计,为探索MDO方法在卫星总体设计中的应用进行了有益的尝试,也为进一步的MDO理论与应用研究奠定了良好的基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论文研究背景与意义
• 1.1.1 卫星总体设计
• 1.1.2 卫星总体优化设计
• 1.1.3 卫星总体多学科设计优化
• 1.2 多学科设计优化研究概述
• 1.2.1 MDO的发展概况
• 1.2.2 MDO的理论框架分析
• 1.2.3 分解策略
• 1.2.4 协调策略
• 1.2.5 搜索策略
• 1.2.6 典型MDO优化过程
• 1.3 卫星多学科设计优化研究现状
• 1.3.1 卫星MDO的内在要求
• 1.3.2 卫星MDO的主要困难
• 1.3.3 卫星MDO的研究进展
• 1.4 论文主要研究内容
• 第二章 基于图论的多学科分解策略
• 2.1 概述
• 2.2 FDT分解模型
• 2.2.1 MDO问题的FDT描述
• 2.2.2 基于超图的FDT分解模型
• 2.3 DSM分解模型
• 2.3.1 MDO问题的DSM描述
• 2.3.2 基于图论的DSM分解模型
• 2.4 分解实现分析与算例测试
• 2.4.1 分解实现分析
• 2.4.2 算例测试
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于改进Kriging模型的响应面协调策略
• 3.1 响应面方法概述
• 3.2 基本Kriging模型的响应面构造方法
• 3.2.1 数学描述
• 3.2.2 算例分析
• 3.3 基于改进Kriging模型的响应面构造方法
• 3.3.1 基本思想
• 3.3.2 优化流程
• 3.3.3 算例测试
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于混合微粒群算法的设计空间搜索策略
• 4.1 微粒群算法概述
• 4.1.1 算法描述
• 4.1.2 算法流程
• 4.1.3 参数设置
• 4.1.4 收敛准则
• 4.2 微粒群算法改进研究
• 4.2.1 改进策略分析
• 4.2.2 改进微粒群算法
• 4.2.3 算例测试
• 4.3 混合微粒群算法
• 4.3.1 混合机制
• 4.3.2 混合微粒群算法
• 4.3.3 算例测试
• 4.4 本章小结
• 第五章 HBLISS优化过程及其并行实现
• 5.1 BLISS优化过程特性分析
• 5.1.1 标准BLISS
• 5.1.2 BLISS/RS
• 5.1.3 BLISS 2000
• 5.1.4 现有BLISS优化过程存在的缺陷及改进
• 5.2 HBLISS优化过程
• 5.2.1 算法结构
• 5.2.2 基本流程
• 5.2.3 性能分析
• 5.3 基于HLA/RTI的HBLISS优化过程并行实现
• 5.3.1 HLA/RTI简介
• 5.3.2 HBLISS优化过程并行实现
• 5.4 算例测试
• 5.4.1 减速器优化问题
• 5.4.2 飞机总体优化设计问题
• 5.5 本章小结
• 第六章 基于MDO的卫星总体设计过程建模分析
• 6.1 卫星总体设计过程分析
• 6.1.1 总体技术流程
• 6.1.2 总体方案流程
• 6.2 卫星总体设计过程建模分析
• 6.2.1 模型树
• 6.2.2 方案树
• 6.3 卫星总体MDO基本框架
• 6.3.1 MDO与总体设计过程相结合的探讨
• 6.3.2 基本框架
• 6.3.3 求解流程
• 6.4 本章小结
• 第七章 月球探测卫星多学科设计优化
• 7.1 月球探测卫星总体优化设计问题
• 7.2 学科模型分析
• 7.2.1 轨道模型
• 7.2.2 分系统模型
• 7.2.3 成本模型
• 7.3 MDO问题分解与集成
• 7.3.1 优化问题
• 7.3.2 MDO分解
• 7.3.3 HBLISS集成
• 7.4 优化实现与结果分析
• 7.5 本章小结
• 第八章 InSAR卫星编队多学科设计优化
• 8.1 InSAR卫星编队总体优化设计问题
• 8.2 学科模型分析
• 8.2.1 轨道模型
• 8.2.2 分系统模型
• 8.2.3 成本模型
• 8.3 MDO问题分解与集成
• 8.3.1 优化问题
• 8.3.2 MDO分解
• 8.3.3 PHBLISS集成
• 8.4 优化实现与结果分析
• 8.5 本章小结
• 第九章 面向卫星总体的多学科集成设计系统
• 9.1 系统设计
• 9.1.1 设计思想
• 9.1.2 总体框架
• 9.2 系统实现
• 9.2.1 体系结构
• 9.2.2 功能模块
• 9.3 应用实例
• 9.3.1 项目管理
• 9.3.2 流程管理
• 9.3.3 方案设计
• 9.3.4 方案优化
• 9.4 企业级卫星数字化集成设计系统构想
• 9.4.1 需求分析
• 9.4.2 系统构想
• 9.5 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 附录A 主要缩略词