卫星光机载荷热模型参数高效修正方法研究进展

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28814

Abstract

Abstract:

The optical efficiency of satellite optomechanical loads is closely related to thermal design， and model correction of their thermal control system is an essential part of thermal design. In recent years， many reference methods for improving the efficiency and accuracy of thermal model correction based on deep learning and optimization algorithms have emerged both domestically and internationally. However， there is currently no systematic induction. This paper summarizes the new correction methods and focuses on the analysis of several means to improve the correction efficiency in the special problem of satellite optomechanical load thermal control model correction. The means include appropriate optimization algorithm， surrogate model construction and development of automatic correction tools. A specific analysis was conducted on the research progress， applicable conditions， and limitations of these three means， and suggestions were put forward for the development of correction tools. Finally， prospects were made for the field of satellite optomechanical load thermal control model correction， providing direction for improving the accuracy and correction efficiency of thermal models in the future.

Key words: satellite optomechanical load, model correction, surrogate model, algorithms, thermal design

CLC Number:

Yuhan LI, Baoyu YANG, Yinong WU, Qiang ZHANG, Xiao TANG. Research on parameters correction method for thermal model of satellite optomechanical load[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(6): 628814-628814.

Figures/Tables 17

Fig.1

Fig.2

Table 1

Difficulties in parameter values to be corrected

参数	难点
表面辐射特性 $α S$ 和 $ε H$	涂层热物性与喷涂工艺有关，表面还有退化/变化等因素影响，这些影响目前缺少数据积累
导热系数 $λ$	光机载荷热模型中常用到的蜂窝结构或组合件 $λ$ 不易确定
热阻 $R$	试验、在轨与仿真之间很难一致，主要体现在：① 材料间接触热阻与材料之间的压紧力、表面处理工艺等因素直接相关；② 多层组件的 $R 1$ 与压紧力、孔隙率、层数等因素有关；③ 热管等的热阻不易确定
热容C	蜂窝结构等特定部件的热容与其结构有关，不易直接测量确定

Table 1

Table 2

Table 3

Table 4

Analogy of parameter correction question

项目		热模型修正	结构模型修正
模型	物理模型	见图3^［35］	见图4
模型	有限元模型	见图5^［35］	见图6^［55］
联系	待修正参数	涂层吸收率 $α S$ 、涂层发射率 $ε H$ 、材料导热系数 $λ$ 、材料热容C、材料间的接触热阻 $R$ 等	弹性模量E、质量密度ρ、截面积A、惯性矩 $I Z$ 等
	输出参数	输出为特征量 $T C$ ， $T C = f (Μ)$ $Μ$ 为待修正参数矩阵 $M = [m 1, m 2, ⋯, m n] T T L L ≤ m i ≤ T U L$ $m i$ 为均匀分布	输出为特征量 $S C$ （结构动态特性），如模态频率、模态振型、振型相关系数，或者他们之间的组合： $S C = F (K, M)$ $K$ 为结构的总体刚度阵； $M$ 为结构的总体质量阵；待修正参数矩阵 $P$ 为 $P = [p 1, p 2, ⋯, p n] T C L L ≤ p i ≤ C U L$ 式中： $p i$ 为均匀分布
	目标	$m i n W f R (M) 2 R (M) = {T C} - {T M}$ 式中： $R (M)$ 为残差向量； $T M$ 为试验测得的温度值； $T L L$ 和 $T U L$ 为热模型参数变化区间的上下限； $W f$ 为残差向量的加权矩阵	$m i n W F R (P) 2 R (P) = {S C} - {S P}$ 式中： $R (P)$ 为残差向量； $S M$ 为试验测得的特征量的值； $C L L$ 和 $C U L$ 为结构模型参数变化区间的上下限； $W F$ 代表残差向量的加权矩阵
	流程图	见图 7	见图 7
区别	维度	一般模型更为复杂，待修正参数维数更高，达到几十个。需要对其先进行敏感性分析，筛选出敏感参数。而且，过多的待修正参数会导致无法使用响应面法等处理低维问题的方法生成代理模型，基本只能借助于处理高维问题的神经网络的模型	一般模型较为简单，待修正参数相对较少，可以使用响应面法等建立代理模型
区别	目标	一般为单目标无约束问题	一般为多目标有约束问题

Table 4

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Table 5

Fig.9

Table 6

Table 7

Fig.10

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91	施道云，杨光，张卫国，等. 基于Isight/Fluent联合仿真的热模型修正方法研究［J］. 科学技术与工程， 2016， 16（4）： 205-209， 220.
	SHI D Y， YANG G， ZHANG W G， et al. Thermal model modifying based on the combination of isight and fluent［J］. Science Technology and Engineering， 2016， 16（4）： 205-209， 220 （in Chinese）.

算法	原理	优势	劣势
梯度下降法^［49］	计算修正目标函数在一个初始解处的梯度，然后沿负梯度方向跨适当步长，不断重复这一过程，本质是一阶收敛	实现简单，应用广泛	其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的
牛顿法^［50］	利用局部的一阶和二阶偏导信息，推测整个函数的性状，进而求得近似函数的全局最小值，本质是二阶收敛	更快的收敛速度^［51］，具有一定的全局预测性	每一步都需要求解目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵，计算比较复杂
BFGS法^［52］	通过迭代构建近似Hesse矩阵，一定是正定的	可以解决问题规模比较大，计算量很大的无约束优化问题	依赖迭代的初始值，会碰到参数落入局部极值而无法求得全局最优解的问题
Broyden类的准牛顿法^［53］	直接求解计算解与测量温度差值为零的方程组，基于前一步结果来近似雅科比矩阵，采用牛顿迭代法，用矩阵形式表达新一轮近似值^{［34， 54］}	更符合热模型修正的物理问题定义，可以求得全局最优解	解为一个特解，要求热模型是参数的单调且可微函数，卫星光机载荷热控系统经常用到的自动控温加热并不符合这一要求，需要在分析模型将控温逻辑转换为随时间变化的加热方式

优化算法	原理	热模型一组待修正参数含义	目标函数最优	局限性
GA	种群遗传进化过程	某个染色体	适应性最强	高维问题处理很慢甚至很难收敛，局部搜索能力差
PSO	种群移动	一群粒子的位置	位置最佳	算法不稳定
SA	金属退火过程	某个状态	能量最低	收敛速度慢

模型名称	优势	劣势
PR^［83-85］	物理意义明确，易于理解，建模快速	适用于低阶非线性模型的近似
MARS	属于回归算法，直接，快速	要求严格的假设且需要处理异常值
RBF	平均精度高，鲁棒性好	需要较大样本量
Kriging	在插值点即已知样本点上的响应值是准确无误差的，特别适合用来代替样本点响应值可视为准确无误差的模型（如计算机仿真模型）	建模速度太慢，而且存在一些问题，比如对于某些响应值范围较大的目标函数，会出现过早收敛的情况
ANN	可以充分逼近任意复杂的非线性关系，运算快，可学习，容错性高，算法可以快速调整，适应新的问题	会丢失部分信息，模型处于黑箱状态，难以理解内部机制
SVR^［86］	在高维空间十分有效。即使数据的维度比样本数量还要大的情况下仍然有效	难以解释，要避免过拟合，解决大样本集、高输入维度和强非线性的模型时，SVR必须花费大量的计算时间来解决二次规划

热分析软件	所属公司	使用单位	应用领域	在航天热分析中的优势	局限性
Nastran	MSC公司	NASA、五菱汽车、东风汽车	航空航天、工业设备制造	解决传导、对流、辐射、相变、热控系统在内所有的热传导现象，模拟热控系统，进行热-结构耦合分析	主要用于已知边界条件的热力学分析，无轨道加热计算模块
Sinda类（Thermal-Desktop等前处理）	Network Analysis公司	NASA、Boeing、航天五院	航空航天、汽车、电子	构成参数可见，便于分析者控制，使用最广泛的热网络求解软件	前处理过程复杂，集成度不够
ANSYS	ANSYS公司	NASA、中科院、各大高校	航空航天、能源、交通运输、土木建筑、水利、电子	最著名的流动分析软件，流动方程求解功能强大	主要解决流动问题；卫星中需要将外热流或壁面温度作为已知边界；需要前处理软件
TMG（UG/NX或I-DEAS前处理）	原MAYA，现西门子公司	福特、西门子、丰田、中科院	航空航天、电子设备、工业设备制造	对辐射、外热流、热网络求解具有高集成度，功能丰富	模型不易检查和修改
COMSOL	COMSOL 公司	NASA、北航、南航	轨道交通、航空航天、电力电子	集成度高，主打多物理场，使用方便	2022年6.1版本中刚增加一个新的接口计算卫星在轨辐射热
NEVADA	TAC Technologies公司	NASA	航空航天	辐射分析功能十分强大；易于对模型诊断控制	纯辐射分析（含外热流）软件；建模很不方便

优化平台软件	接口与开发	流程框架	优点	缺点
Isight	有ANSYS、Nastran接口，第三方软件接口很丰富，且方便二次开发	闭环	方便针对不同优化问题进行优化策略的选择	元模型不够丰富，计算精度不够；文件设置比较混乱
Optimus	有ANSYS、Nastran、UG/CAE接口，且方便二次开发	开环	试验设计方法（Design of Experiment，DOE）丰富；优化方法丰富，且适用范围广；元模型丰富	文件管理不方便，所有模块运行均在同一个文件夹下进行
Heeds	第三方软件接口十分丰富，有ANSYS、NX、COMSOL接口，二次开发不方便	开环	流程较简洁；DOE方法较丰富	元模型不够丰富
Modefrontier	有Nastran、NX接口，第三方软件接口很丰富，可以二次开发	开环	DOE方法丰富；优化方法丰富，且适用范围广；元模型丰富	设置不便，流程繁多，设计因素都需要显式设置
LSOPT	第三方软件接口很少，且二次开发不方便，主要是编程和ANSYS	闭环	界面简洁，方便理解	DOE方法不够丰富；优化算法不够丰富

Research on parameters correction method for thermal model of satellite optomechanical load

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