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公开(公告)号：CN107798187B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201710999619.1
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明的一种高效卫星星座多目标优化方法，属于航天器星座系统领域。本发明基于Walker‑δ星座构型，确定初始条件，建立星座轨道动力学方程，建立对地覆盖分析模型，建立对地观测分辨率模型；采用序列径向基函数多目标优化策略，以覆盖百分比和地面像元分辨率为目标函数，对轨道高度、轨道倾角、升交点赤经优化；基于l2加权和改进的Pareto适应度函数构造目标函数，采用RBF代理模型代替高耗时星座性能仿真模型优化设计，通过兴趣区间内序列采样对RBF代理模型更新与管理，获取满足工程需求的Pareto非劣解集作为卫星星座设计方案，实现星座对目标观测区域的覆盖百分比尽可能高以及有效载荷的像元分辨率尽可能小，降低卫星星座计算和设计成本，提高Pareto前沿搜索能力。
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公开(公告)号：CN107798187A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710999619.1
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5095 , G06F2217/78
Abstract: 本发明公开的一种高效卫星星座多目标优化方法，属于航天器星座系统领域。本发明基于Walker-δ星座构型，确定初始条件，建立星座轨道动力学方程，建立对地覆盖分析模型，建立对地观测分辨率模型；采用序列径向基函数多目标优化策略，以覆盖百分比和地面像元分辨率为目标函数，对轨道高度、轨道倾角、升交点赤经优化；基于l2加权和改进的Pareto适应度函数构造目标函数，采用RBF代理模型代替高耗时星座性能仿真模型优化设计，通过兴趣区间内序列采样对RBF代理模型更新与管理，从而获取满足工程需求的Pareto非劣解集作为卫星星座设计方案，实现星座对目标观测区域的覆盖百分比尽可能高以及有效载荷的像元分辨率尽可能小，降低卫星星座计算成本和设计成本、提高Pareto前沿搜索能力。
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公开(公告)号：CN109033678A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810912855.X
申请日：2018-08-13
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F17/5095 , G06F17/5009 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开的一种基于虚拟样本生成的飞行器近似优化方法，属于飞行器设计中的优化设计技术领域。本发明采用RBF对高精度分析模型进行近似建模，并代替原始模型进行设计优化；通过虚拟样本生成实现RBF代理模型的有效更新与管理，提高局部搜索能力和全局探索能力，虚拟样本生成中包含LSSVM分类器训练和虚拟样本构造；在近似优化设计过程中，充分利用已有构造样本点信息，通过虚拟样本生成不断更新RBF模型，从而引导并确保优化过程快速收敛到全局最优解，降低飞行器高精度分析模型调用次数，对缓解构小样本问题、降低计算成本、提高优化效率等方面具有重要意义。本发明适用于存在高耗时分析模型的航空航天领域或相关工程优化设计领域，并解决相关工程问题。
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公开(公告)号：CN108491668A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810340892.8
申请日：2018-04-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开的一种基于动态多模型融合的飞行器系统优化方法，属于飞行器设计中的多学科优化技术领域。本发明实现方法如下：采用Co-Kriging方法对飞行器系统设计中存在的高低精度分析模型进行融合，并代替原始模型进行优化设计；优化过程中，采用双采样方法实现Co-Kriging代理模型的更新与管理；通过信赖域采样提高优化搜索的局部收敛能力，通过预测方差采样提高优化过程的全局探索能力，从而引导优化过程快速收敛到最优解。本发明能够克服传统优化方法只能处理单一精度分析模型、优化成本高、多源响应信息无法得到充分利用等缺陷，能够实现飞行器系统设计中不同精度仿真模型的高效融合与优化，对降低飞行器系统设计优化成本，提高系统设计性能等方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108804859B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201810926310.4
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种对称逐次局部枚举拉丁超立方试验设计方法，属于工程优化设计技术领域。本发明实现方法如下，将设计空间划分为一个超棋盘格，使用局部枚举方法根据最小距离最大化准则逐次生成样本点，同时使用对称技术，一次枚举生成两个样本点，在保证样本点的空间均布性与投影均匀性的情况下节省计算耗时。本发明根据样本点个数将问题划分为偶数问题与奇数问题并依据它们的性质分别提出两种与之对应的对称局部枚举方法。将本发明的一种对称逐次局部枚举拉丁超立方试验设计方法应用到代理模型中，能够显著提高代理模型优化设计方法的全局寻优能力和优化效率，适用于包含高精度分析模型的工程设计优化领域，能够有效提高工程设计优化效率、缩短设计周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108491668B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810340892.8
申请日：2018-04-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开的一种基于动态多模型融合的飞行器系统优化方法，属于飞行器设计中的多学科优化技术领域。本发明实现方法如下：采用Co‑Kriging方法对飞行器系统设计中存在的高低精度分析模型进行融合，并代替原始模型进行优化设计；优化过程中，采用双采样方法实现Co‑Kriging代理模型的更新与管理；通过信赖域采样提高优化搜索的局部收敛能力，通过预测方差采样提高优化过程的全局探索能力，从而引导优化过程快速收敛到最优解。本发明能够克服传统优化方法只能处理单一精度分析模型、优化成本高、多源响应信息无法得到充分利用等缺陷，能够实现飞行器系统设计中不同精度仿真模型的高效融合与优化，对降低飞行器系统设计优化成本，提高系统设计性能等方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109977576A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910264129.6
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于代理模型的卫星星座系统多学科设计优化方法，属于航天器星座应用领域。本发明基于Walker‑δ星座构型与小型对地观测卫星结构，综合考虑星座构型与卫星子系统设计需求，建立卫星星座系统重点学科分析模型；采用基于支持向量机的序列径向基函数与离散‑连续变量采样方法，以卫星星座系统质量为目标函数，对预选的设计变量进行优化；通过离散‑连续变量采样方法实现离散变量在连续空间内的映射，利用RBF代理模型代替原分析模型，采用SVM辨识兴趣区间，在区间内序列采样对RBF代理模型进行更新与管理，从而高效获取满足星座构型与卫星子系统的需求，且卫星星座系统总质量尽可能小的设计方案，进而降低卫星星座系统计算成本、提高优化效率。
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公开(公告)号：CN110254753B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910482301.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种地球静止轨道卫星电推力器及其布局优化方法，属于航天器分系统优化领域。本发明的一种地球静止轨道卫星电推力器，包括电推力器和矢量调节机构。本发明的一种地球静止轨道卫星电推力器布局优化方法，建立卫星静止轨道摄动运动模型；建立用于位置保持策略的电推力器布局，计算各推力器推力矢量沿三轴的投影系数；定制位置保持策略；建立推力器布局优化模型，通过优化求解得到每个小控周期的最优推力器布局方案；对每个小控周期进行推力器布局优化，即得到整个位置保持周期推力器布局的最优方案。本发明能够提高推力器产生推力的南北分量系数，进而提高位置保持效率，减少卫星位置保持所需的燃料消耗。
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公开(公告)号：CN110254753A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910482301.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种地球静止轨道卫星电推力器及其布局优化方法，属于航天器分系统优化领域。本发明的一种地球静止轨道卫星电推力器，包括电推力器和矢量调节机构。本发明的一种地球静止轨道卫星电推力器布局优化方法，建立卫星静止轨道摄动运动模型；建立用于位置保持策略的电推力器布局，计算各推力器推力矢量沿三轴的投影系数；定制位置保持策略；建立推力器布局优化模型，通过优化求解得到每个小控周期的最优推力器布局方案；对每个小控周期进行推力器布局优化，即得到整个位置保持周期推力器布局的最优方案。本发明能够提高推力器产生推力的南北分量系数，进而提高位置保持效率，减少卫星位置保持所需的燃料消耗。
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公开(公告)号：CN108984864A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810683292.1
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开的基于高斯过程方差估计的高维复杂飞行器模型表征方法，属于高维复杂飞行器工程优化技术领域。本发明利用Kriging逐个近似Cut-HDMR的各组元函数，在各组元函数Kriging代理模型构造过程中，利用已构造的Kriging模型提供的高斯过程预测方差引导新增样本点的采集，加速组元Kriging代理模型构造的收敛，实现对高维复杂飞行器系统的近似建模表征。本发明通过Cut-HDMR的全局近似框架，将原始高维复杂问题分解为多个低维问题求和的形式，完成各低维组元函数的近似建模后，加和即获得高维复杂问题的全局近似模型。本发明能有效缓解高维复杂飞行器系统设计优化面临的计算复杂性问题，对于高维复杂问题的全局近似建模、高效近似优化具有重要意义。
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