航天器瞬态热分析模型修正方法及应用研究

发布时间：2017-09-13 12:02

  本文关键词：航天器瞬态热分析模型修正方法及应用研究

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【摘要】：热分析是航天器热控优化设计、性能校核、在轨温度预示及热控故障诊断的核心手段,其准确程度直接关系航天器工程的成败。热分析建模中的简化和假设会导致模型参数与实际存在误差,因此利用热试验数据修正热分析模型是航天器热控系统设计的重要环节,热分析模型修正方法也被视为热控系统关键技术。目前的研究多数集中在稳态热分析模型修正方法上。随着航天器瞬态热分析和瞬态热试验的普及,亟需开展瞬态热分析模型的修正方法研究。针对此问题,本文开展了以下工作:首先,通过分析航天器稳态热分析模型随机近似修正方法以及瞬态热分析模型特点,获得了应用随机近似方法的瞬态热分析模型修正方法关键研究环节,其中主要包括适用于瞬态热分析模型修正的温度误差目标函数构建方法和逼近目标函数的优化方法。并初步建立了瞬态热分析模型修正方法流程。然后,在构建瞬态温度最小误差目标函数的基础上,研究了不同逼近目标函数的优化方法对瞬态热分析模型修正结果的影响。研究结果表明,应用局部优化算法(BFGS)时,部分传热参数的修正效果较好,误差在10%以内,部分传热参数误差修正效果较差,误差达到70%;而应用遗传算法时,修正后多数参数误差在10%以内,最大误差为48%。结合修正结果和传热参数对瞬态温度的敏感度分析,得到了BFGS算法适用于大敏感度传热参数修正,而遗传算法适用于小敏感度传热参数修正的结论,两算法结合使用后可以达到较好的修正效果。此外,通过对前述修正结果的瞬态温度误差进行分析,看出部分目标点瞬态温度峰谷处误差较大,可达5℃。进而提出了带权重系数的瞬态温度峰谷误差最小目标函数的构建方法,以进一步改进传热参数修正精度。应用改进后的目标函数修正后结果表明最大传热参数误差从前述修正结果的70%降低到50%。最后,建立了瞬态热分析模型分层修正系统方法,第一层以瞬态温度最小误差为目标函数利用BFGS进行大敏感度传热参数修正,然后利用遗传算法对小敏感度传热参数进行修正;第二层以带权重系数的瞬态温度峰谷误差最小为目标函数分别采用BFGS算法和遗传算法进行传热参数修正。利用该系统方法对某型微小卫星的热分析模型进行修正,修正结果表明热分析与试验瞬态温度误差从修正前最高8℃降低到修正后的2℃,验证了该系统方法的有效性。本文的研究满足了当前工程对瞬态热分析模型有效修正方法的迫切需求,完善了航天器热控关键技术体系。
【关键词】：航天器 热控 瞬态热分析 模型修正 优化方法 目标函数
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V444.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 注释表13-14
• 第一章 绪论14-23
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 航天器热分析及模型误差来源15-17
• 1.3 航天器热分析模型修正现状17-21
• 1.3.1 航天器稳态热分析模型修正方法研究现状17-20
• 1.3.2 航天器瞬态热分析模型修正方法研究现状20-21
• 1.4 本文的研究内容21-23
• 第二章 航天器瞬态热分析模型修正方法23-32
• 2.1 航天器稳态热分析模型修正方法分析23-26
• 2.1.1 随机近似稳态热分析模型修正流程23-24
• 2.1.2 随机抽样方法24-25
• 2.1.3 目标函数25
• 2.1.4 逼近目标函数的优化方法25-26
• 2.2 应用随机近似方法的瞬态热分析模型修正方法分析26-29
• 2.2.1 瞬态热分析特点26-27
• 2.2.2 适用于瞬态热分析模型修正的目标函数27-28
• 2.2.3 适用于瞬态热分析模型修正的优化方法28-29
• 2.3 航天器瞬态热分析模型修正流程29-30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 优化方法对瞬态热分析模型修正结果影响分析32-51
• 3.1 航天器瞬态热分析模型32-37
• 3.1.1 物理模型及热控布局32-33
• 3.1.2 热边界条件33-34
• 3.1.3 热分析模型34-36
• 3.1.4 设计参数及求解结果36-37
• 3.2 修正模型参数及目标函数37-41
• 3.2.1 修正参数选取37-38
• 3.2.2 修正参数分布38-39
• 3.2.3 参数抽样39-40
• 3.2.4 瞬态温度的离散化表示40
• 3.2.5 试验温度与目标函数40-41
• 3.3 响应面模型分析41-45
• 3.3.1 二阶多项式模型41-42
• 3.3.2 克里根模型42-43
• 3.3.3 非线性回归模型43-44
• 3.3.4 三种模型对比分析44-45
• 3.4 基于响应面的优化算法研究45
• 3.5 基于响应面的优化方法修正结果分析45-50
• 3.5.1 BFGS算法结果分析45-47
• 3.5.2 遗传算法结果分析47-48
• 3.5.3 温度误差对修正参数的敏感度分析48-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第四章 目标函数对瞬态热分析模型修正结果影响分析51-59
• 4.1 关于瞬态温度最小误差目标函数分析51-52
• 4.2 针对峰谷误差的改进目标函数研究52-54
• 4.2.1 瞬态峰谷误差最小目标函数52-53
• 4.2.2 修正结果分析53-54
• 4.3 带权重系数的改进目标函数研究54-57
• 4.3.1 带权重系数的目标函数55
• 4.3.2 带权重系数的峰谷误差最小目标函数55-56
• 4.3.3 修正结果分析56-57
• 4.4 本章小结57-59
• 第五章 航天器瞬态热分析模型修正方法应用研究59-74
• 5.1 瞬态热分析模型分层修正方法59-61
• 5.2 某小卫星热分析模型61-66
• 5.2.1 物理模型61-62
• 5.2.2 热控布局62-63
• 5.2.3 热边界条件63-64
• 5.2.4 计算网格64
• 5.2.5 数值计算结果分析64-66
• 5.3 卫星热平衡试验结果66-67
• 5.4 瞬态热分析模型修正参数67-68
• 5.4.1 修正参数选取67
• 5.4.2 修正参数分布67-68
• 5.4.3 抽样及累计概率68
• 5.5 分层修正结果分析68-73
• 5.5.1 敏感度分析69
• 5.5.2 分层修正方法第一层结果分析69-70
• 5.5.3 分层修正方法第二层修正结果分析70-73
• 5.6 本章小结73-74
• 第六章 总结与展望74-76
• 6.1 本文总结74-75
• 6.2 下一步工作展望75-76
• 参考文献76-79
• 致谢79-80
• 在校期间发表的论文80

【参考文献】

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本文编号：843583