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        基于離散變量優(yōu)化的航天器質量特性配平方法

        2015-01-08 08:31:30郭璠田娜陳向東張正峰
        航天器工程 2015年4期
        關鍵詞:優(yōu)化方法質量

        郭璠 田娜 陳向東 張正峰

        (北京空間飛行器總體設計部,北京 100094)

        1 引言

        質量特性配平設計是航天器總體設計的關鍵環(huán)節(jié)之一,減少配平使用配重的質量能夠有效減少航天器整器質量。航天器為降低姿態(tài)控制的難度,提高控制的準確性,須進行質量特性配平工作,即通過在航天器結構上安裝一定量的配重,將航天器的質量、質心、轉動慣量或慣性積調配到一定的目標范圍內。由于受運載火箭推力的限制,質量一直是航天器設計中重要的約束條件之一。隨著航天器系統(tǒng)愈加復雜,質量呈現(xiàn)不斷增長的趨勢,減重迫在眉睫;而減少配平使用的配重安裝量是航天器減重的重要途徑之一[1]。

        航天器質量特性配平存在兩個難點:一是耦合性,受航天器構形布局的約束,預留的配重安裝位置有限,且可能呈現(xiàn)既不均勻又不對稱的狀態(tài),將導致X、Y、Z 三個方向質心(或轉動慣量)在配平時發(fā)生耦合,即每一塊配重都會同時影響航天器質心(或轉動慣量)的三個方向坐標;二是離散性,配平使用的配重塊一般預先加工,配平時采用多個配重塊組合安裝完成,因此可使用的配重質量離散。

        目前,傳統(tǒng)的航天器質量特性配平方法仍通過多次的質量特性測試[2]與配平計算相結合確定。但由于耦合性和離散性問題,測試須憑經驗,通過修正配重安裝位置及質量逐方向、反復修正三個坐標值才能使質心逼近目標值,而每次修正都不可避免地帶來配平計算、配重實施及測量的工作量,不但耗時耗力,而且修正過程中的配重質量很可能逐步增加,給航天器減重工作帶來困難。

        最優(yōu)化方法是一種能夠有效解決配平優(yōu)化的方法,國內已有相關研究[3-6],但均有不足。文獻[3]通過Insight-fd優(yōu)化軟件解決了配平的耦合性問題,但不能解決離散性問題;文獻[4]通過查表法解決了配平耦合性和離散性問題,但需要窮舉所有配重塊組合安裝的形式,復雜航天器配平計算的工作量很大,不能解決實際問題。

        本文為解決質量特性配平的耦合性和離散性兩個難點,提出一種利用序列二次規(guī)劃+分支定界的離散變量優(yōu)化方法尋求配平設計的最優(yōu)解,介紹了優(yōu)化函數(shù)建立過程和離散變量優(yōu)化方法原理及實現(xiàn),并通過實際算例表明該方法可直接獲得質量最優(yōu)的配平方案,較傳統(tǒng)方法大大降低了配重質量及安裝時間,可獲得最優(yōu)的配平布局及配重質量,有效避免了重復配平的操作,提高了總裝配平工作的效率(本文的質量特性僅指質量和質心,轉動慣量可以按照類似的方式計算)。

        2 配平優(yōu)化初始條件分析

        在解決航天器質心配平問題之前,應明確如下條件,作為配平問題優(yōu)化的初始條件。所有位置參數(shù)均在同一參考坐標系下給出。

        (1)航天器進行配平前,需完成了一次初始的質量特性測試,獲取配平前整器質量Mo,質心在整器坐標系下的位置向量Po=[xo,yo,zo]T,其中xo,yo,zo分別為質心在整器坐標系下的三個坐標分量。

        (2)航天器進行總裝設計的過程中,會在結構上預留多處配重安裝位置,同時設計與配重安裝孔相匹配的配重塊,備選配重塊質量一般有多種選擇,典型的配重安裝方式如圖1所示,以下參數(shù)在配平前已知:①配重點在整器坐標系下的位置向量Pi=[xi,yi,zi]T(i=1,2,…,l),其 中xi,yi,zi分別為配重點在整器坐標系下的三個坐標分量,i為配重點序列,配重點共l個;②備選配重質量mz,z 為配重塊序列,z =1,2,…,n,種類數(shù)n 一般通過人為預先確定;③同一配重點安裝的配重塊的線密度DA,DA=mZ/d,d 為 配 重 塊 厚 度;④隔 熱 墊 厚 度dt;⑤配重安裝用緊固件套數(shù)(i=1,2,…,l)和單套緊固件質量ms,設ms為常量(常用緊固件M5鈦合金內六角螺釘,60mm 與20mm 兩種長度規(guī)格質量差僅2.6g,可忽略)。

        圖1 典型航天器配重安裝形式Fig.1 Typical installation form of balance mass on spacecraft

        對配重點i,可得該點配重質量Mi和質心位置向量:

        (3)配重安裝質量一般有上限不超過Mst,即0≤Mi≤Mst。

        3 配平優(yōu)化問題構建

        有約束最優(yōu)化方法的思想是通過探索變量值,在同時滿足不等式和等式約束的條件下使目標函數(shù)取得最小值。優(yōu)化問題的一般形式為

        式中:a為不等式約束函數(shù)的個數(shù),b為等式約束函數(shù)的個數(shù)。

        質心配平優(yōu)化目標為安裝配重的總質量最小,優(yōu)化約束一般有如下幾種形式:

        (2)Y 方向質心位置Py不大于ry;

        (3)Z 方向質心位置Pz不大于rz。

        綜上,可建立質心位置配平優(yōu)化問題的優(yōu)化函數(shù):

        式中:Q 為優(yōu)化變量集合,表示在各配重點每種配重塊個數(shù)的集合,共有n×l個獨立分量,所有變量均為整數(shù);Px,Py,Pz為配重安裝后航天器質心坐標:

        4 優(yōu)化方法選擇

        若假設式(5)的優(yōu)化變量Q 中的所有分量均可取實數(shù),則式(5)為一個典型的非線性約束最優(yōu)化問題,常用序列二次規(guī)劃法(Sequential Quadratic Programming,SQP)求解。

        4.1 序列二次規(guī)劃法

        SQP法是求解非線性最優(yōu)化問題的一類有效算法[7],具有超線性收斂速度。SQP法通過拉格朗日函數(shù)將原有約束問題轉化為無約束問題:

        式中:x 為優(yōu)化變量;gu(x)為優(yōu)化約束函數(shù);λ 為約束函數(shù)加權因子。

        利用擬牛頓法來近似構造Hessian矩陣,建立二次規(guī)劃子問題:

        式中:d =x-x(k);Hk=?2L(x(k),λ(k)),為式(8)的Hessian矩陣[8]。

        對于給定初始值(x(k),Hk)(k=0),求解式(8)求得其目標函數(shù)在x(k)處的一個下降方向dk并進行一維搜索,求得迭代步長αk;而后采用BFGS修正,使Hk+1保持正定;令x(k+1)=x(k)+αkdk,k=k+1,持續(xù)迭代計算,直至dk=0,得出最優(yōu)解。

        4.2 序列二次規(guī)劃與分支定界的離散變量優(yōu)化方法

        當Q 可取實數(shù)時,利用SQP法易求得每個配重點的最優(yōu)配質量。但實際情況中,配重塊個數(shù)必須為整數(shù),直接運用SQP 法求得最優(yōu)Q 值往往是小數(shù),如對結果直接進行圓整,將很可能偏離最優(yōu)解。

        分支定界法是求解整數(shù)規(guī)劃常用的一種方法,其核心思想是對有約束條件的所有可行解空間進行搜索,把全部可行的解空間不斷分割為越來越小的子集(稱為分支),并為每個子集內的解計算一個上界(稱為定界)。在每次分支后,對凡是界限超出已知可行解值的那些子集不再做進一步分支(稱為剪枝),許多子集就可以不予考慮,從而縮小了搜索范圍。

        本文將分支定界法與SQP 法相結合使用求解符合整數(shù)約束條件的最優(yōu)解,利用SQP求解優(yōu)化變量的實數(shù)解,同時利用分支定界法縮小求解空間,直至SQP法求得的最優(yōu)解為整數(shù)。算法流程如下:

        (1)SQP 求解:忽略整數(shù)約束條件,利用SQP法將原問題按連續(xù)變量問題求最優(yōu)解,如果最優(yōu)解其中至少有一個變量為非整數(shù)q(i),明確其整數(shù)部分和小數(shù)部分:

        (2)分支:構造2個子問題,在原目標函數(shù)和約束條件的基礎上,一個問題增加約束,另一個問題增加約束

        (3)定界與剪枝:通過不斷分支與求解各個子問題來不斷修正上界完成定界。上界由已經得到的可能最優(yōu)整數(shù)解(子問題中符合整數(shù)條件的目標函數(shù)值最小者)確定。通過將不可能存在最優(yōu)解的子問題舍棄完成剪枝。求解每個子問題時會出現(xiàn)以下幾種情況:①子問題無可行解,則此問題不需繼續(xù)分支,該子問題被剪枝;②得到一個整數(shù)解,則此問題不需繼續(xù)分支,該子問題被剪枝。若該整數(shù)解在目前得到的所有整數(shù)解中最優(yōu),則將其定為新的上界;③得到一個非整數(shù)解,若該子問題目標函數(shù)值大于等于已得到的上界時,則該子問題被剪枝,否則繼續(xù)向下分支。

        (4)重復步驟①、②、③,對產生的每個子問題不斷分支并求解由分支產生的新子問題,直至求得一個近似整數(shù)解為止。

        利用MATLAB軟件為平臺,本文開發(fā)了質心配平設計優(yōu)化程序,整個算法的流程見圖2。

        圖2 算法實現(xiàn)流程Fig.2 Flow chart of the algorithm

        5 配平計算實例

        某航天器總裝設計中要求進行橫向質心配平,配平要求見表1,配重布局見圖3,備選配重、緊固件等參數(shù)見表2。

        表1 某航天器質量特性及配平目標Table 1 Mass properties of a spacecraft and target of mass balancing

        圖3 某航天器可選配重點布局示意圖Fig.3 Optional potision of balance mass on a spacecraft

        測試人員進行3次嘗試配平,最終配平設計方案詳見表3和圖4,運用本文優(yōu)化方法,經1次優(yōu)化運算(計算時間514.3s)的配平設計方案詳見表4,獲得的配重布局如圖5所示(圖中黑色實點代表安 裝緊固件位置)。

        表2 某航天器配平設計約束條件Table 2 Restriction of mass properties balancing

        表3 使用傳統(tǒng)配平方法獲得的配重方案Table 3 Scheme of mass balancing using traditional method

        圖4 傳統(tǒng)配平方法配重布局Fig.4 Distribution of balance mass using traditional method

        表4 本文提出的配平方法獲得的配重方案Table 4 Scheme of mass balancing using discrete variables optimization

        對兩種方法的結果進行對比,詳見表5,可知利用本文算法進行配平方案設計可直接獲得最終配平方案,配平不需進行多次嘗試,且在滿足橫向質心配平目標的同時,配重總質量較人工配平減小了3.62kg,表明優(yōu)化后的配平方案設計更為合理。

        圖5 本文配平方法配重布局(+Z 側板配重布局)Fig.5 Distribution of balance mass using discrete variables optimization

        表5 兩種方案結果比較Table 5 Contrast of two schemes

        6 結論

        本文運用最優(yōu)化方法,建立了質心位置配平的目標函數(shù),提出了利用一種序列二次規(guī)劃+分支定界的離散變量優(yōu)化方法獲得配重設計方案的最優(yōu)可行解,本文方法較目前傳統(tǒng)質量特性配平方法有如下優(yōu)勢:

        (1)根據(jù)配平目標僅需經過一次優(yōu)化計算,即可獲得最優(yōu)配重設計方案,與傳統(tǒng)配平方法需逐方向進行配平相比,能夠解決配平耦合性問題,同時大大降低采用傳統(tǒng)配平方法需多次進行配平計算、配重調整、質量特性測試的工作量,避免了重復配平實施帶來的總裝風險;

        (2)考慮了配平過程中配重塊和緊固件的質量呈離散性的實際因素,優(yōu)化結果可直接用于實際工程應用;

        (3)可適用于多種質量特性配平相關的約束條件,例如單個配重質量,配重總質量,配重點位置,配平質心范圍,轉動慣量、慣性積等,可完成諸如質心、轉動慣量、甚至慣性積的配平;

        (4)提高了航天器配平工作的效率,縮短了航天器的研制周期。

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