再入航天器結構設計與優(yōu)化方法研究.pdf

1、再入航天器是將航天員和空間物品從太空載回地面的航天器，在完成返回任務過程中航天器高速再入大氣層，并與空氣摩擦產生巨大的熱量，因此再入航天器的再入環(huán)境極為惡劣，對航天器的結構設計提出了較高要求。本文針對航天器結構特點，采用結構設計反問題的變參數設計方法，以國內外廣泛使用的類“聯(lián)盟”號航天器結構為研究對象，分析再入過程中的氣動力、氣動熱以及關鍵幾何參數對航天器氣動布局影響規(guī)律，建立再入航天器多目標優(yōu)化的模型，設計基于帶精英策略的非支配排序的

2、多目標遺傳算法，對再入航天器進行結構設計和優(yōu)化，并利用有限元方法檢驗優(yōu)化結果的正確性，從而驗證多目標遺傳算法在處理該問題中的高效性，為航天器結構優(yōu)化提供依據。本文的主要工作有以下三方面：
　　首先，針對類“聯(lián)盟”號再入航天器的結構特點，根據再入飛行大氣環(huán)境參數，建立再入氣動特性的理論模型。基于面元法計算再入航天器的空氣動力系數以及升阻比；利用Kemp和Riddell駐點熱流公式推導肩部和倒錐迎風面上的熱流的變化規(guī)律；通過與縱向平面

3、內再入軌跡方程相聯(lián)立，驗證再入危險點的位置以及各幾何參數對再入航天器氣動特性的耦合影響。
　　其次，針對單目標優(yōu)化算法難以解決相互耦合的多目標氣動布局優(yōu)化，以及固定權重的遺傳算法不能全面利用遺傳算法的搜索能力等缺點，本文分析了基于加權目標法、非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms, NSGA)及其改進算法(improved Non-dominated Sorting G

4、enetic Algorithms, NSGA-II)三種多目標優(yōu)化方法的原理，并以實例表明基于NSGA-II算法的多目標優(yōu)化在處理多目標優(yōu)化問題上的高效性等優(yōu)點。本文以這種方法分別驗證6種具有不同目標的氣動布局的優(yōu)化效果，設計整體特性最優(yōu)的氣動布局；通過與加權目標法的比較，驗證基于多目標遺傳算法的優(yōu)勢。
　　本文最后對再入航天器結構進行有限元分析及優(yōu)化結果檢驗。針對再入航天器再入過程中產生的流固耦合現象，以及傳統(tǒng)拉格朗日法、歐拉