本文關鍵詞：航天器瞬態(tài)熱分析模型修正方法及應用研究

  更多相關文章： 航天器 熱控 瞬態(tài)熱分析 模型修正 優(yōu)化方法 目標函數(shù)

【摘要】：熱分析是航天器熱控優(yōu)化設計、性能校核、在軌溫度預示及熱控故障診斷的核心手段,其準確程度直接關系航天器工程的成敗。熱分析建模中的簡化和假設會導致模型參數(shù)與實際存在誤差,因此利用熱試驗數(shù)據(jù)修正熱分析模型是航天器熱控系統(tǒng)設計的重要環(huán)節(jié),熱分析模型修正方法也被視為熱控系統(tǒng)關鍵技術。目前的研究多數(shù)集中在穩(wěn)態(tài)熱分析模型修正方法上。隨著航天器瞬態(tài)熱分析和瞬態(tài)熱試驗的普及,亟需開展瞬態(tài)熱分析模型的修正方法研究。針對此問題,本文開展了以下工作:首先,通過分析航天器穩(wěn)態(tài)熱分析模型隨機近似修正方法以及瞬態(tài)熱分析模型特點,獲得了應用隨機近似方法的瞬態(tài)熱分析模型修正方法關鍵研究環(huán)節(jié),其中主要包括適用于瞬態(tài)熱分析模型修正的溫度誤差目標函數(shù)構建方法和逼近目標函數(shù)的優(yōu)化方法。并初步建立了瞬態(tài)熱分析模型修正方法流程。然后,在構建瞬態(tài)溫度最小誤差目標函數(shù)的基礎上,研究了不同逼近目標函數(shù)的優(yōu)化方法對瞬態(tài)熱分析模型修正結果的影響。研究結果表明,應用局部優(yōu)化算法(BFGS)時,部分傳熱參數(shù)的修正效果較好,誤差在10%以內(nèi),部分傳熱參數(shù)誤差修正效果較差,誤差達到70%;而應用遺傳算法時,修正后多數(shù)參數(shù)誤差在10%以內(nèi),最大誤差為48%。結合修正結果和傳熱參數(shù)對瞬態(tài)溫度的敏感度分析,得到了BFGS算法適用于大敏感度傳熱參數(shù)修正,而遺傳算法適用于小敏感度傳熱參數(shù)修正的結論,兩算法結合使用后可以達到較好的修正效果。此外,通過對前述修正結果的瞬態(tài)溫度誤差進行分析,看出部分目標點瞬態(tài)溫度峰谷處誤差較大,可達5℃。進而提出了帶權重系數(shù)的瞬態(tài)溫度峰谷誤差最小目標函數(shù)的構建方法,以進一步改進傳熱參數(shù)修正精度。應用改進后的目標函數(shù)修正后結果表明最大傳熱參數(shù)誤差從前述修正結果的70%降低到50%。最后,建立了瞬態(tài)熱分析模型分層修正系統(tǒng)方法,第一層以瞬態(tài)溫度最小誤差為目標函數(shù)利用BFGS進行大敏感度傳熱參數(shù)修正,然后利用遺傳算法對小敏感度傳熱參數(shù)進行修正;第二層以帶權重系數(shù)的瞬態(tài)溫度峰谷誤差最小為目標函數(shù)分別采用BFGS算法和遺傳算法進行傳熱參數(shù)修正。利用該系統(tǒng)方法對某型微小衛(wèi)星的熱分析模型進行修正,修正結果表明熱分析與試驗瞬態(tài)溫度誤差從修正前最高8℃降低到修正后的2℃,驗證了該系統(tǒng)方法的有效性。本文的研究滿足了當前工程對瞬態(tài)熱分析模型有效修正方法的迫切需求,完善了航天器熱控關鍵技術體系。
【關鍵詞】：航天器 熱控 瞬態(tài)熱分析 模型修正 優(yōu)化方法 目標函數(shù)
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V444.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 注釋表13-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 航天器熱分析及模型誤差來源15-17
• 1.3 航天器熱分析模型修正現(xiàn)狀17-21
• 1.3.1 航天器穩(wěn)態(tài)熱分析模型修正方法研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3.2 航天器瞬態(tài)熱分析模型修正方法研究現(xiàn)狀20-21
• 1.4 本文的研究內(nèi)容21-23
• 第二章 航天器瞬態(tài)熱分析模型修正方法23-32
• 2.1 航天器穩(wěn)態(tài)熱分析模型修正方法分析23-26
• 2.1.1 隨機近似穩(wěn)態(tài)熱分析模型修正流程23-24
• 2.1.2 隨機抽樣方法24-25
• 2.1.3 目標函數(shù)25
• 2.1.4 逼近目標函數(shù)的優(yōu)化方法25-26
• 2.2 應用隨機近似方法的瞬態(tài)熱分析模型修正方法分析26-29
• 2.2.1 瞬態(tài)熱分析特點26-27
• 2.2.2 適用于瞬態(tài)熱分析模型修正的目標函數(shù)27-28
• 2.2.3 適用于瞬態(tài)熱分析模型修正的優(yōu)化方法28-29
• 2.3 航天器瞬態(tài)熱分析模型修正流程29-30
• 2.4 本章小結30-32
• 第三章 優(yōu)化方法對瞬態(tài)熱分析模型修正結果影響分析32-51
• 3.1 航天器瞬態(tài)熱分析模型32-37
• 3.1.1 物理模型及熱控布局32-33
• 3.1.2 熱邊界條件33-34
• 3.1.3 熱分析模型34-36
• 3.1.4 設計參數(shù)及求解結果36-37
• 3.2 修正模型參數(shù)及目標函數(shù)37-41
• 3.2.1 修正參數(shù)選取37-38
• 3.2.2 修正參數(shù)分布38-39
• 3.2.3 參數(shù)抽樣39-40
• 3.2.4 瞬態(tài)溫度的離散化表示40
• 3.2.5 試驗溫度與目標函數(shù)40-41
• 3.3 響應面模型分析41-45
• 3.3.1 二階多項式模型41-42
• 3.3.2 克里根模型42-43
• 3.3.3 非線性回歸模型43-44
• 3.3.4 三種模型對比分析44-45
• 3.4 基于響應面的優(yōu)化算法研究45
• 3.5 基于響應面的優(yōu)化方法修正結果分析45-50
• 3.5.1 BFGS算法結果分析45-47
• 3.5.2 遺傳算法結果分析47-48
• 3.5.3 溫度誤差對修正參數(shù)的敏感度分析48-50
• 3.6 本章小結50-51
• 第四章 目標函數(shù)對瞬態(tài)熱分析模型修正結果影響分析51-59
• 4.1 關于瞬態(tài)溫度最小誤差目標函數(shù)分析51-52
• 4.2 針對峰谷誤差的改進目標函數(shù)研究52-54
• 4.2.1 瞬態(tài)峰谷誤差最小目標函數(shù)52-53
• 4.2.2 修正結果分析53-54
• 4.3 帶權重系數(shù)的改進目標函數(shù)研究54-57
• 4.3.1 帶權重系數(shù)的目標函數(shù)55
• 4.3.2 帶權重系數(shù)的峰谷誤差最小目標函數(shù)55-56
• 4.3.3 修正結果分析56-57
• 4.4 本章小結57-59
• 第五章 航天器瞬態(tài)熱分析模型修正方法應用研究59-74
• 5.1 瞬態(tài)熱分析模型分層修正方法59-61
• 5.2 某小衛(wèi)星熱分析模型61-66
• 5.2.1 物理模型61-62
• 5.2.2 熱控布局62-63
• 5.2.3 熱邊界條件63-64
• 5.2.4 計算網(wǎng)格64
• 5.2.5 數(shù)值計算結果分析64-66
• 5.3 衛(wèi)星熱平衡試驗結果66-67
• 5.4 瞬態(tài)熱分析模型修正參數(shù)67-68
• 5.4.1 修正參數(shù)選取67
• 5.4.2 修正參數(shù)分布67-68
• 5.4.3 抽樣及累計概率68
• 5.5 分層修正結果分析68-73
• 5.5.1 敏感度分析69
• 5.5.2 分層修正方法第一層結果分析69-70
• 5.5.3 分層修正方法第二層修正結果分析70-73
• 5.6 本章小結73-74
• 第六章 總結與展望74-76
• 6.1 本文總結74-75
• 6.2 下一步工作展望75-76
• 參考文獻76-79
• 致謝79-80
• 在校期間發(fā)表的論文80

【參考文獻】

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本文編號：843583