胡 凡,楊希祥,江振宇,張為華
(國防科技大學(xué)航天與材料工程學(xué)院,長沙 410073)
近年來,隨著對快速進(jìn)入空間技術(shù)需求的日益迫切,固體運(yùn)載火箭的發(fā)展已備受關(guān)注。固體運(yùn)載火箭研制作為一項(xiàng)系統(tǒng)工程,總體設(shè)計(jì)一直是其中的牽引項(xiàng)目??傮w方案確定后,才能為分系統(tǒng)方案論證及方案設(shè)計(jì)提供依據(jù)??傮w參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)又是總體設(shè)計(jì)的關(guān)鍵內(nèi)容,確定最優(yōu)的飛行器總體參數(shù),可使飛行器在概念設(shè)計(jì)階段即可達(dá)到整體最優(yōu)性能,最大程度挖掘飛行器設(shè)計(jì)性能[1]。運(yùn)載火箭飛行軌跡對總體參數(shù)設(shè)計(jì)有重要影響,因此從系統(tǒng)科學(xué)角度來說,運(yùn)載火箭總體參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)與軌跡優(yōu)化設(shè)計(jì)同時(shí)考慮,即形成軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。
余夢倫院士最早在國內(nèi)提出開展這一問題的研究[2],文獻(xiàn)[1]采用余院士的觀點(diǎn),開展了系列化運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)研究,文獻(xiàn)[3]研究了空中發(fā)射有翼固體運(yùn)載火箭動力/氣動/軌道等多個(gè)學(xué)科的一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。
文中研究了地基發(fā)射新型固體運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。研究的運(yùn)載火箭采用“三級固體發(fā)動機(jī)+液體末助推”串聯(lián)式結(jié)構(gòu)布局,運(yùn)載火箭姿態(tài)控制采用“側(cè)向噴流+柵格舵”方式,各級固體發(fā)動機(jī)均采用耗盡關(guān)機(jī)工作模式。
質(zhì)量計(jì)算模型是運(yùn)載火箭發(fā)射質(zhì)量、有效載荷、結(jié)構(gòu)質(zhì)量、設(shè)備質(zhì)量和推進(jìn)劑質(zhì)量的計(jì)算方程。質(zhì)量計(jì)算是軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。質(zhì)量模型分為展開型模型和導(dǎo)出型模型。在總體方案論證階段宜使用導(dǎo)出型模型。
固體運(yùn)載火箭總起飛質(zhì)量可表示為
式中 m0,1為運(yùn)載火箭總起飛質(zhì)量;ms為有效載荷質(zhì)量;mz1為整流罩質(zhì)量;m4為末助推級(儀器/推進(jìn)艙)質(zhì)量;mp,i為第i級固體發(fā)動機(jī)裝藥量;ms,i為第i級固體發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)質(zhì)量;mg,i為運(yùn)載火箭第i子級除發(fā)動機(jī)之外的結(jié)構(gòu)質(zhì)量(包括尾段結(jié)構(gòu)質(zhì)量、尾段內(nèi)儀器設(shè)備和電纜、級間段結(jié)構(gòu)質(zhì)量、級間段內(nèi)儀器設(shè)備和電纜質(zhì)量等)。
本文中運(yùn)載火箭各級直徑固定。又由于運(yùn)載火箭采用側(cè)向噴流控制,沒采用擺動噴管時(shí)的伺服機(jī)構(gòu),因此上述結(jié)構(gòu)質(zhì)量變化不大,視為固定質(zhì)量。
運(yùn)載火箭儀器/推進(jìn)艙質(zhì)量m4可表示為
式中 mp,4為液體推進(jìn)劑質(zhì)量;mcx為儲箱質(zhì)量,它隨推進(jìn)劑質(zhì)量變化而變化;myq為除儲箱外的動力系統(tǒng)干重及控制系統(tǒng)等儀器設(shè)備質(zhì)量。
運(yùn)載火箭第i子級起飛質(zhì)量可由式(3)確定:
式中 m0,i+1為第(i+1)子級起飛質(zhì)量。
第i級發(fā)動機(jī)的ms,i和mp,i之間滿足:
式中 εi為第i級固體發(fā)動機(jī)質(zhì)量比。
運(yùn)載火箭總體方案論證階段,可采用相對較簡單的發(fā)動機(jī)推力模型,將各級飛行段發(fā)動機(jī)推力簡化為平均推力,第i級固體發(fā)動機(jī)平均推力ˉPi、工作時(shí)間ti、比沖Isp,i和裝藥量mp,i間存在如下關(guān)系式:
運(yùn)載火箭方案設(shè)計(jì)階段需考慮升力影響。阻力和升力的計(jì)算式如下:
式中 ρ為大氣密度;v為相對運(yùn)動速度;SM為特征面積;CD和CL分別為阻力系數(shù)和升力系數(shù),優(yōu)化計(jì)算中采用基準(zhǔn)方案的氣動數(shù)據(jù)插值得到。
運(yùn)載火箭俯仰程序角設(shè)計(jì)如下:
(1)一級飛行段
運(yùn)載火箭一級在稠密大氣層中飛行,飛行程序表達(dá)式參見文獻(xiàn)[4]。
(2)二級飛行段
運(yùn)載火箭二級及二級以上飛行段大氣已較稀薄,飛行程序按真空飛行段設(shè)計(jì),采用多重參數(shù)化方法,飛行程序設(shè)計(jì)為如下形式:
式中 t3為二級發(fā)動機(jī)關(guān)機(jī)時(shí)刻;φ·2為二級動力飛行段姿態(tài)角變化速率;為二級滑行段結(jié)束時(shí)刻;θ為速度傾角,ωez為地球自轉(zhuǎn)角速度分量,~為二級分離時(shí)間。
(3)三級飛行段
式中 t4為三級發(fā)動機(jī)關(guān)機(jī)時(shí)刻;φ·3為三級動力飛行段姿態(tài)角變化速率;為三級滑行段結(jié)束時(shí)刻;~為三級分離時(shí)間。
(4)末助推段
運(yùn)載火箭彈道計(jì)算模型參見文獻(xiàn)[5]。
運(yùn)載火箭總體參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)函數(shù),應(yīng)能充分反映主要設(shè)計(jì)性能指標(biāo)。在給定運(yùn)載能力的前提下,以起飛質(zhì)量最小為目標(biāo)函數(shù):
運(yùn)載火箭質(zhì)量是一項(xiàng)重要戰(zhàn)略技術(shù)指標(biāo),尤其是對快速響應(yīng)的小型固體運(yùn)載火箭,其機(jī)動性、維護(hù)使用性等都與質(zhì)量密切相關(guān);另外,運(yùn)載火箭質(zhì)量可間接影響其成本。
設(shè)計(jì)變量是指能在設(shè)計(jì)過程中確定設(shè)計(jì)方案和描述設(shè)計(jì)特性的獨(dú)立變量。根據(jù)問題性質(zhì)和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),選擇下述13個(gè)參數(shù)為設(shè)計(jì)變量:
式中 A0為發(fā)射方位角;fig為一級飛行段程序控制量;θ3為三級滑行結(jié)束時(shí)當(dāng)?shù)厮俣葍A角。
由于上述設(shè)計(jì)變量數(shù)量級相差懸殊,優(yōu)化計(jì)算中對設(shè)計(jì)變量作規(guī)范化處理。規(guī)范化公式為
目標(biāo)軌道為太陽同步軌道時(shí),等式約束包括:
式中 h、v、i、e分別為實(shí)際入軌高度、速度、軌道傾角和偏心率;hobj、vobj、iobj、eobj分別為目標(biāo)軌道高度、速度、軌道傾角和偏心率。
不等式約束包括:
為提高求解精度和效率,設(shè)計(jì)了“自適應(yīng)遺傳算法+序列二次規(guī)劃”的序貫混合優(yōu)化算法。
遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)[6]具有很好的全局尋優(yōu)特性,但基本遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用中存在收斂速度緩慢、早熟、局部尋優(yōu)能力較差等缺點(diǎn),且對運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化這樣同時(shí)存在等式約束和不等式約束的復(fù)雜優(yōu)化問題,往往采用罰函數(shù)法處理約束條件,存在對約束處理不夠靈活的問題,為改善遺傳算法的尋優(yōu)精度,文中采用了自適應(yīng)遺傳算法(AGA)[7]。
序列二次規(guī)劃(Sequential Quadratic Programming,SQP)收斂性好、計(jì)算效率高、邊界搜索能力強(qiáng),且能有效處理含約束問題[8],在飛行器軌跡優(yōu)化領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[8-9]。但該算法需預(yù)先給定優(yōu)化設(shè)計(jì)變量初值,迭代初值的優(yōu)劣直接影響算法的性能,而對實(shí)際優(yōu)化設(shè)計(jì)問題來說,較好初值的給定往往十分困難。
綜合上述2種算法的互補(bǔ)特性,設(shè)計(jì)了“AGA+SQP”的序貫混合優(yōu)化策略,即首先采用遺傳算法獲得“廣義”最佳可行解,然后將此可行解作為SQP的迭代初值進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算?!皬V義”最佳可行解是指在利用AGA進(jìn)行尋優(yōu)時(shí),可適當(dāng)放寬約束條件,以在更大范圍內(nèi)為SQP提供較好迭代初值。優(yōu)化策略流程如圖1所示。
圖1 基于AGA和SQP的序貫混合優(yōu)化策略Fig.1 Sequential hybrid op tim ization strategy based on AGA and SQP
應(yīng)用上述建立的固體運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,研究“三級固體+液體末助推”的運(yùn)載火箭優(yōu)化設(shè)計(jì),運(yùn)載能力設(shè)計(jì)為將270 kg有效載荷送入300 km太陽同步軌道。考慮運(yùn)載火箭結(jié)構(gòu)質(zhì)量偏差、比沖偏差、秒流量偏差等因素對運(yùn)載能力的影響,優(yōu)化計(jì)算時(shí)末級液體推進(jìn)劑設(shè)計(jì)30 kg安全余量。固體發(fā)動機(jī)地面比沖2 450 N·s/kg,真空比沖2 860 N·s/kg,末助推級干重(不含儲箱)160 kg,液體發(fā)動機(jī)推力3 kN,比沖3 060 N·s/kg,整流罩質(zhì)量170 kg。
起飛推重比約束為,1.5≤N0≤2.5;過載約束nmax≤14.5g,nymax≤0.01g;攻角約束|α|max≤3°;動壓約束q≤0.09 MPa;分離高度約束H≥22 km。
自適應(yīng)遺傳算法種群規(guī)模取為80,最大進(jìn)化代數(shù)50,交叉概率0.75,變異概率0.05,連續(xù)5代最優(yōu)值不變即中止計(jì)算,序列二次規(guī)劃方法采用SNOPT軟件實(shí)現(xiàn)。優(yōu)化結(jié)果如表1和表2所示。
優(yōu)化結(jié)果表明,優(yōu)化方案運(yùn)載火箭起飛質(zhì)量比原方案減小13.62%,各項(xiàng)約束條件均得到很好滿足。
表1 設(shè)計(jì)變量最優(yōu)解Tab le 1 Op tima l solution in particle swarm
表2 對應(yīng)最優(yōu)解的性能參數(shù)Table 2 Trajectory parameters corresponding to optimal solution
目標(biāo)函數(shù)和部分設(shè)計(jì)變量收斂曲線如圖2~圖4所示。由圖2~圖4可看出,自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化階段最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值一直遞減,這是因?yàn)樽赃m應(yīng)遺傳算法中,遺傳算子的操作具有方向性,進(jìn)化都是向著優(yōu)良個(gè)體進(jìn)行,未出現(xiàn)染色體退化現(xiàn)象,序列二次規(guī)劃算法應(yīng)用階段,迭代收斂速度很快。
圖2 目標(biāo)函數(shù)收斂曲線Fig.2 Convergence curve of objective function
圖3 一級發(fā)動機(jī)裝藥量收斂曲線Fig.3 Convergence curve of charge for the first stage solid rocketmotor
圖4 二級發(fā)動機(jī)裝藥量收斂曲線Fig.4 Convergence curve of charge for the second stage solid rocket motor
(1)建立了固體運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)問題數(shù)學(xué)模型;
(2)為有效求解軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化問題,綜合考慮自適應(yīng)遺傳算法和序列二次規(guī)劃方法優(yōu)缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了“自適應(yīng)遺傳算法+序列二次規(guī)劃”的序貫混合優(yōu)化算法;
(3)采用建立的優(yōu)化模型和設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法,有效解決了13個(gè)設(shè)計(jì)變量、10個(gè)約束條件的固體運(yùn)載火箭軌跡/總體參數(shù)一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,優(yōu)化方案運(yùn)載火箭起飛質(zhì)量比基準(zhǔn)方案減小13.62%。
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