遮光罩杂光抑制性能仿真分析及优化设计

发布时间：2017-09-16 15:26

  本文关键词：遮光罩杂光抑制性能仿真分析及优化设计

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【摘要】：星敏感器在轨工作时,背景杂光影响严重,轻者,使得目标的信噪比降低,影响系统的探测或识别能力;重者,使得目标信号完全被湮没,系统无法提取目标。遮光罩作为空间光学系统的重要组成部分,可以有效抑制环境杂光,得到了广泛应用。然而遮光罩的杂光抑制效果很大程度上依赖于杂光抑制材质的选择以及杂光抑制结构的设计,为了设计、研制杂光抑制性能更优的遮光罩产品,论文针对实际工程应用时的杂光抑制需求,开展了遮光罩杂光抑制性能仿真与优化设计研究,具体工作包括以下几个方面:(1)遮光罩杂光抑制理论分析。基于辐射传输理论,通过反射、散射、衍射以及环境杂光源的分析,详细阐述了遮光罩杂光抑制机理。并从遮光罩结构设计、内壁挡光环设计以及高吸收率消光漆材质的选择入手,提出遮光罩杂光抑制方法。同时,对于杂光抑制材质,开展了散射特性测量及数据处理工作,并对测量数据进行格式化处理以满足LightTools软件的数据读取要求。最后,从遮光筒及挡光环的结构设计出发,完成整个遮光罩杂光抑制结构设计。(2)遮光罩杂光抑制性能仿真与验证。针对遮光罩杂光抑制性能定量评估的需要,构建了消光比、平均能量密度、能量集中度等合理的杂光抑制性能评价指标。根据遮光罩结构设计方法,利用SolidWorks软件构建遮光罩结构模型,并将构建的结构模型导入LightTools软件。同时,通过LightTools软件对遮光罩内表面材质散射特性文件的读取,完成遮光罩杂光抑制材质的设定,并通过仿真分析获得遮光罩杂光抑制性能评价结果。另外,基于设计研制的遮光罩产品开展了地面测量验证实验,验证了杂光抑制性能仿真分析方法的正确性。(3)遮光罩杂光抑制优化设计。基于构建的遮光罩杂光抑制结构模型,通过设置不同的仿真输入参数,利用LightTools软件仿真生成大量的遮光罩杂光抑制性能评价结果。根据仿真输入参数与性能评价结果的一一对应关系,构建遮光罩杂光抑制性能评估的大样本空间。针对建立的样本空间,利用贝叶斯神经网络算法建立遮光罩杂光抑制能力预测模型。最后,根据遮光罩实际的工程设计需求,利用构建的遮光罩杂光抑制性能预测模型,求解获得最优的遮光罩模型参数,实现遮光罩杂光抑制的优化设计。总之,通过遮光罩的杂光抑制机理分析、杂光抑制材质散射数据获取与处理、杂光抑制组件设计、杂光抑制性能仿真与验证以及杂光抑制性能优化等系列研究工作,面向实际工程应用需求,构建了一套科学的遮光罩杂光抑制结构设计与性能分析方法,为星敏感器的方案设计与优化、杂光抑制性能评估提供了重要的技术支持。
【关键词】：遮光罩 杂光抑制 结构设计 仿真验证 优化设计 神经网络算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V448.22
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究目的与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 第2章 遮光罩杂光抑制理论分析16-32
• 2.1 引言16
• 2.2 遮光罩杂光抑制方法16-19
• 2.2.1 杂光产生机理16-18
• 2.2.2 杂光抑制机理18-19
• 2.3 遮光罩杂光抑制材质散射特性测量及数据处理19-24
• 2.3.1 BRDF概念19-20
• 2.3.2 BRDF测量方案20-22
• 2.3.3 BRDF测量数据处理22-24
• 2.4 遮光罩杂光抑制结构设计24-31
• 2.4.1 圆柱型遮光罩挡光环等高分布设计25-26
• 2.4.2 圆柱型遮光罩挡光环梯度布置设计26-28
• 2.4.3 锥型遮光罩挡光环等高布置设计28-30
• 2.4.4 锥型遮光罩挡光环梯度布置设计30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 遮光罩杂光抑制性能仿真及实验验证32-52
• 3.1 引言32
• 3.2 杂光抑制性能评价指标构建32-33
• 3.2.1 消光比32
• 3.2.2 能量集中度32-33
• 3.2.3 平均能量密度33
• 3.3 遮光罩杂光抑制性能仿真33-45
• 3.3.1 仿真输入条件33-35
• 3.3.2 仿真实验结果35-45
• 3.4 遮光罩杂光抑制性能验证45-51
• 3.4.1 地面测量实验45-49
• 3.4.2 结果对比分析49-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第4章 基于神经网络的遮光罩优化设计52-64
• 4.1 引言52
• 4.2 遮光罩性能预测模型52-60
• 4.2.1 样本空间构建52-55
• 4.2.2 预测模型建立55-60
• 4.3 遮光罩优化设计60-63
• 4.3.1 优化设计需求60-61
• 4.3.2 优化设计方案61-62
• 4.3.3 优化设计结果62-63
• 4.4 本章小结63-64
• 结论64-66
• 参考文献66-71
• 致谢71

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本文编号：863870