基于高保真度代理模型的卫星结构优化

杨丽丽，孔祥龙,2，李文龙，许 浩，尤超蓝

(1.上海卫星工程研究所，上海 201109；2.哈尔滨工业大学 航天学院，哈尔滨 150080)

对于大型复杂的卫星结构系统，苛刻的质量轻量化要求和复杂的力学环境要求，使得卫星结构设计优化成为卫星总体设计的关键技术。进化算法(evolutionary algorithms，EAs)是模拟自然现象而发展起来的一系列仿生智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等，EAs因为对目标函数的连续性没有要求及其较好的全局搜索能力，在卫星结构优化问题中得到了广泛应用[1-2]。但是EAs通常需要大量的适应度函数评价来搜索全局最优解。对于复杂卫星结构优化问题，通常需要借助数值仿真计算来建立设计变量与适应度函数值之间的关系，如结构有限元仿真分析，由于每一次适应度函数评价的计算耗时较大，寻优过程中成千上万次的适应度函数评价必将导致总的结构数值计算量过于浩大，从而使得通过EAs求解结构优化问题的效率受到限制。对于高计算代价的卫星结构优化问题，采用多项式回归模型、Kriging模型以及径向基函数(radial basis function,RBF)等代理模型来构建设计变量与适应度函数值之间的关系，避免耗时的数值计算，已成为当前解决此类优化问题的有效途径之一[3-4]。但是，基于代理模型的优化技术在显著提高计算效率的同时，给优化设计引入了模型误差，降低了优化结果的可靠性，而若要保证代理模型的精度，就需要选取足够多的样本点进行数值计算，导致了优化效率的降低。……