一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法技术

本发明专利技术公开了一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，主要步骤：首先，建立航天器瞬态热分析模型，统计其待修正传热参数集合及其不确定度范围；然后，随机抽样建立并优选初始样本；构建瞬态温度分析值与实验值误差目标函数并转化为适应度函数，采用遗传算法与拟线性算法(BFGS)结合的循环反演方法对参数进行修正；最后选取多组较优结果，利用修正中未使用的试验数据进行正向优选，获得最终传热参数修正值。本发明专利技术提出了修正方法的通用目标函数构建方法、遗传算法与拟线性算法(BFGS)结合的循环反演方法，以及一种近似最优结果的正向优选方法等，在尽量避免反演虚假解的同时，提高航天器瞬态热分析模型参数的修正精度和修正效率。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其属于航天器热模型修正、多参数反演

技术介绍
：热分析是航天器热控优化设计、热控性能校核、虚拟热试验及在轨热控制策略规划的核心手段，其准确性对航天器工程至关重要。然而，由于航天器几何结构和材料构成十分复杂，且热控部件制造和安装工艺不同也会使其传热参数发生较大变化。建立热分析模型时，简化和假设基础上形成的传热参数理论值往往与实际工程值存在偏差，而严重影响热分析结果准确性。为了减小这种偏差，以航天器热平衡试验结果为标准，对热分析模型传热参数进行反演修正的方法被工程上广泛采用。各航天大国均将热模型修正作为必要程序写入航天器研制标准流程中，将其有效修正方法视为航天器热控领域的核心技术而广泛开展研究。基于随机近似方法的反演方法是近年来航天器热分析模型修正采用的主流方法。当前的修正方法大多以稳态热分析模型修正为目的。随着航天器集成化和小型化技术的深入，以及编队组网、深空探测、空间攻防技术的突出发展，低热惯性航天器在复杂工作模式下的瞬态传热特点凸显。目前此类航天器多采用瞬态热分析及瞬态热试验的方法对其热控系统进行优化和验证。因而工程上迫切需求针对性的瞬态热分析模型有效修正方法，来满足航天器发展的新形势需求。目前瞬态热分析模型修正方法的研究刚起步，已有的方法还存在系统性和普适性不足的问题，在提高修正效率和修正精度上也还有改进的余地，并且对于反演结果是局部最优虚假解还是全局最优解缺乏明确的验证手段。因而，在考虑修正有效性、准确性及修正效率的前提下，专利技术一种瞬态热分析模型反演修正方法，对于促进航天器热控关键技术发展具有积极意义。
技术实现思路
：本专利技术提出一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，旨在提高航天器瞬态热分析模型参数的修正精度和修正效率的同时，尽量避免反演虚假解，完善航天器热分析模型修正系统方法体系。本专利技术采用如下技术方案：一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其包括如下步骤：步骤1、建立热分析模型，统计热模型中待修正传热参数及其变化范围和修正精度要求，确定热模型中对应试验数据的温度监测点；步骤2、利用拉丁超立方抽样方法对所有待修正传热参数在其变化范围内进行组合抽样，抽样次数定为200次；步骤3、利用不同抽样传热参数样本下的热模型进行热分析，获得分析温度场；步骤4、构建分析值与试验值误差函数和目标函数，统计不同抽样传热参数样本下的各监测点瞬态温度分析值与试验值误差及其目标函数值；步骤5、从200个样本中选择目标函数值较小的100个较优样本作为初始样本，对样本进行编码形成染色体，创建初始种群；步骤6、将目标函数转化为适应度函数，对初始种群采用遗传算法与拟线性算法(BFGS)结合的循环反演算法进行修正，直到达到收敛残差要求或总步数要求；步骤7、从优化种群中选择若干个较优样本，采用修正中未使用的若干试验工况数据利用热分析进行正向优选，选择其中一组参数组合为最终的优化修正值。进一步地，为了定义通用的瞬态温度分析值与试验值误差函数和目标函数，将瞬态温度时域过程曲线按时间轴均匀离散化，按轨道周期长短取离散点数，按周期内每分钟取1个点可有效描述其瞬态特性，即一个轨道周期为t分钟则取其整数int(t)个点，定义适用于所有航天器瞬态热分析模型修正的瞬态温度分析值与试验值误差函数、误差和函数，以及目标函数的通用公式如下式所示： E j = 1 int ( t ) Σ i = 1 int ( t ) ( T s j i - T e j i ) 2 ]]> f ( X ) = S E = Σ j = 1 m E j ]]>OBJ:min(f(X))式中：Ej为监测点j瞬态温度分析值与试验值误差(K)；Tsji为监测点j瞬态温度分析值第i个取样点温度值(K)；Teji为监测点j瞬态温度试验值第i个取样点温度值(K)。SE为m个监测点的误差和；f(X)为目标函数；OBJ为求SE最小值及其对应的传热参数样本向量X。进一步地，初始样本的确定方法，从200次抽样中选择100组误差和SE较小的传热参数组合作为初始样本，通过有穷列举法在保证初始样本多样性的同时保证初始样本的优化水平，提高后期循环反演参数修正的精度和效率。进一步地，初始种群的编码方法，编码位数过多会使搜索时间呈级数上升搜索效率低下，编码位数过少会影响反演精度，不同于的非线性方程组反演求解问题，热模型修正中待修正参数具有不同的约束范围和不同精度要求，在相同编码长度和编码规则下出现精度和搜索全面性不同步的现象。本专利技术在二进制格雷编码基本方法基础上，给出了根据各传热参数不同的不确定范围和不同的修正精度要求，合理定义各自的染色体片段编码长度和规则的方法，保证修正精度的同时提高修正效率。具体方法如下：X为待修正参数集合的抽样样本向量，表示如下：X＝(x1,x2,x3…xn),xi∈(aimin,aimax),i∈[1,n]将其不确定范围的下限aimin转化为科学计数形式：aimin＝φimin×10k,aimax＝φimax×10k,1≤φimin＜10,k∈Z将其不确定范围的上限aimax转化为如下形式，其中量级k与aimin的量级k相同：aimax＝φimax×10k根据转换结果和修正精度要求各参数的计算编码长度，计算规则如下式表示： l G = n + 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立热分析模型，统计热模型中待修正传热参数及其变化范围和修正精度要求，确定热模型中对应试验数据的温度监测点；步骤2、利用拉丁超立方抽样方法对所有待修正传热参数在其变化范围内进行组合抽样，抽样次数定为200次；步骤3、利用不同抽样传热参数样本下的热分析模型进行热分析，获得分析温度场；步骤4、构建分析值与试验值误差函数和目标函数，统计不同抽样传热参数样本下的各监测点瞬态温度分析值与试验值误差及其目标函数值；步骤5、从200个样本中选择目标函数值较小的100个较优样本作为初始样本，对样本进行编码形成染色体，创建初始种群；步骤6、将目标函数转化为适应度函数，对初始种群采用遗传算法与拟线性算法结合的循环反演算法进行修正，直到达到收敛残差要求或总步数要求；步骤7、从优化种群中选择若干个较优样本，采用修正中未使用的若干试验工况数据利用热分析进行正向优选，选择其中一组参数组合为最终的优化修正值。

【技术特征摘要】
1.一种航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立热分析模型，统计热模型中待修正传热参数及其变化范围和修正精度要求，确定热模型中对应试验数据的温度监测点；步骤2、利用拉丁超立方抽样方法对所有待修正传热参数在其变化范围内进行组合抽样，抽样次数定为200次；步骤3、利用不同抽样传热参数样本下的热分析模型进行热分析，获得分析温度场；步骤4、构建分析值与试验值误差函数和目标函数，统计不同抽样传热参数样本下的各监测点瞬态温度分析值与试验值误差及其目标函数值；步骤5、从200个样本中选择目标函数值较小的100个较优样本作为初始样本，对样本进行编码形成染色体，创建初始种群；步骤6、将目标函数转化为适应度函数，对初始种群采用遗传算法与拟线性算法结合的循环反演算法进行修正，直到达到收敛残差要求或总步数要求；步骤7、从优化种群中选择若干个较优样本，采用修正中未使用的若干试验工况数据利用热分析进行正向优选，选择其中一组参数组合为最终的优化修正值。2.如权利要求1所述的航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其特征在于：步骤4中将瞬态温度时域过程曲线按时间轴均匀离散化，按轨道周期长短取离散点数，按周期内每分钟取1个点可有效描述其瞬态特性，即一个轨道周期为t分钟则取其整数int(t)个点，定义适用于所有航天器瞬态热分析模型修正的瞬态温度分析值与试验值误差函数、误差和函数，以及目标函数的通用公式如下式所示： E j = 1 i n t ( t ) Σ i = 1 int ( t ) ( T s j i - T e j i ) 2 ]]> f ( X ) = S E = Σ j = 1 m E j ]]>OBJ:min(f(X))式中：Ej为监测点j瞬态温度分析值与试验值误差(K)；Tsji为监测点j瞬态温度分析值第i个取样点温度值(K)；Teji为监测点j瞬态温度试验值第i个取样点温度值(K)，SE为m个监测点的误差和；f(X)为目标函数；OBJ为求SE最小值及其对应的传热参数样本向量X。3.如权利要求2所述的航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其特征在于：步骤5中从200次抽样中选择100组误差和SE较小的传热参数组合作为初始样本。4.如权利要求3所述的航天器瞬态热分析模型反演修正方法，其特征在于：步骤5中为避免不同参数在相同编码长度和编码规则下出现精度和搜索全面性不同步的现象，在二进制格雷编码基本方法基础上，给出了根据各传热参数不同的不确定范围和不同的修正精度要求，合理定义各自的染色体片段编码长度和规则的方法，保证修正精度的同时提高修正效率，具体方法如下：X为待修正参数集合的抽样样本向量，表示如下：X＝(x1,x2,x3…xn),xi∈(ai min,ai max),i∈[1,n]将其不确定范围的下限ai min转化为科学计数形式：ai min＝φi min×10k,ai max＝φi max×10k,1≤φi min＜10,k∈Z将其不确定范围的上限ai max转化为如下形式，其中量级k与ai min的量级k相同：ai max＝φi max×10k根据转换结果和修正精度要求各参数的计算编码长度，计算规则如下式表示： l G = n + Σ i = 1 n R o u n d u p ( log 2 ( ( φ i m a x - φ i m i n ) / θ i ) ) ]]>按总长度将向量X转化为其lG位二进制编码形式：B＝mod(X)将二进制编码B转化为格雷编码形式： G k = b k k = l G b k ⊕ b k + 1 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张镜洋，陈卫东，康国华，常海萍，张若骥，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32