基于代理模型的升力式再入飞行器组网优化

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1、第3l卷第12期计算机仿真2014年12月文章编号:1006—9348(2014)12—0045—04基于代理模型的升力式再入飞行器组网优化许展鹏,陈琪锋,余翔(国防科技大学航天科学与工程学院,湖南长沙410073)摘要:研究升力式再人飞行器的组网优化问题。优化再入飞行器组网,使其在满足一定覆盖要求的同时,轨道高度、离轨速度冲量、飞行器总数等方面达到最优。针对再人飞行器对地覆盖区域计算量大且和时间变量相关的问题,提出用代理模型技术来近似计算覆盖区域,提高了计算效率;利用SOC星座设计方法对再入飞行器进行了组网设计,并用枚举分析的方法对组网星座进行了优化。最后用点覆盖仿真的方法

2、对得到的最优解进行了验证,说明了上述设计方法的有效性,为飞行器再人组网优化提供了科学依据。关键词:再人飞行器;代理模型;星座设计;多目标优化中图分类号:V411.8文献标识码:BLiftingReentryVehicleConstellationOptimizationBasedonSurrogateModelXUZhan—peng,CHENQi—feng,YUXiang(CollegeofAerospaceScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,ChangshaHunan410073,China

3、)ABSTRACT:Thepaperfocusedontheliftingreentryvehicleconstellationoptimization,whichaimsatobtainingthebestsolutionswithrespecttocoveragerequirementsandorbitaltitudes,de—orbitimpulses,thenumberofvehicles,etc.Todealwiththelargecomputationoftheattainablecoveringdomainanditsdependenceontime,asurr

4、ogatemodelwasemployedtoapproximatethedomainefficiently.Thereentryvehicleconstellationwasdesignedwiththestreetsofcoverage(SOC)approach,andoptimizatedusingtheenumerationanalysismethod.Atlast,theoptimalsolu-tionswereverifiedutilizingthepointcoveragesimulationmethod,andthesimulationresultsvalid

5、atedtheproposedmethod.KEYWORDS:Reentryvehicle;Surrogatemodel;Constellationdesign;Multi—objectiveoptimization1引言升力式再入飞行器是为了完成特定任务,需要再人大气层并达到地面的一类空间飞行器,通常将航天飞机视为第一代升力式再入飞行器,而近年来各国积极发展的是第二代升力式再人飞行器⋯。由于单个升力式再入飞行器对地覆盖范围有限,在较短的响应时间(如1—2小时)内,一般不能实现对全球的覆盖,因此通过将多个再人飞行器组网实现快速全球覆盖具有重要意义。在再入飞行器组网研究方面,J

6、asonAnderson旧。用解析法和数值优化两种方法进行了组网设计,但设计时没有考虑轨道高度和离轨速度冲量变化的影响,优化指标只有飞行器个收稿日期:2013—10—26修回日期:2014-03—04数。周须峰。3]在其博士论文中提出了将地球表面进行网格节点划分来仿真覆盖性能的方法,但没有考虑一个轨道面部署多个再人飞行器的情况。文献[4]通过提出等效的覆盖性能指标“平均轨道响应时间”用Walker星座实现了组网的优化。升力式再人飞行器组网设计和和一般卫星组网设计的重要区别在于覆盖区域:单颗卫星的覆盖区域一般可由覆盖角表示,计算简单并独立于时间变量;但单个再人飞行器的覆盖区域形

7、状并不规则、不易表示,且计算量大、形状大小和时间变量相关,这就使得对其组网优化变得复杂。因此,简单、准确地计算再入飞行器的覆盖区域,对于再入飞行器的组网优化来说至关重要。本文以升力式再入飞行器中的一种通用航空飞行器(CAV)为对象,结合已有的研究成果,针对再入飞行器组网一45—优化时飞行器的对地覆盖区域计算开销大且与时间变量相关的问题,提出用代理模型技术来对覆盖区域的边界特征点进行拟合的方法,提高了计算效率,并在SOC星座设计方法的基础上,用枚举分析的方法将组网设计进行了优化。2单个CAV覆盖区域计算单

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