【摘 要】
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一次飞行访问多个目标因其探测效率高、平均成本低而备受各大航天机构的青睐,是未来开展在轨服务和深空探测等航天任务的主要形式。多目标访问任务尤其是面向大规模目标访问任务的设计是一项极具挑战性的工作,其中访问序列的规划是重点与难点。为了提高复杂空间目标访问任务的设计水平,本文对面向大规模目标访问任务的飞行序列规划方法进行了研究,主要的研究内容和研究成果如下:提出了基于多神经网络的摄动多脉冲最优交会速度增
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一次飞行访问多个目标因其探测效率高、平均成本低而备受各大航天机构的青睐,是未来开展在轨服务和深空探测等航天任务的主要形式。多目标访问任务尤其是面向大规模目标访问任务的设计是一项极具挑战性的工作,其中访问序列的规划是重点与难点。为了提高复杂空间目标访问任务的设计水平,本文对面向大规模目标访问任务的飞行序列规划方法进行了研究,主要的研究内容和研究成果如下:提出了基于多神经网络的摄动多脉冲最优交会速度增量快速估计方法。首先研究并揭示了摄动多脉冲交会的最优速度增量随初始升交点赤经差和转移时间增加的变化规律,发现了摄动多脉冲交会可分成为“赤经渐近型”、“赤经相交型”和“赤经渐远型”三种交会类型;然后提出了“分类学习+统筹估计”的最优交会速度增量估计策略,设计了高效获得三类最优交会解的数据集生成方法,并给出了基于三个前馈神经网络的估计流程;仿真结果表明,该方法的估计精度远高于解析的估计方法,单个交会最优速度增量的估计误差可控制在3%以内,交会序列总速度增量的估计误差仅为0.3%。提出了基于动态序列规划蚁群算法的多星遍历交会序列分步规划方法。首先基于蚁群系统框架设计了可用于求解移动目标序列规划问题的动态序列规划蚁群算法,引入了信息素张量来表征动态情况下目标之间的转移偏好关系,并基于信息素张量设计了相应的解构造方法和信息素更新方法;然后提出了基于时间轴离散的交会序列分步规划策略,给出了多星交会序列分步规划流程,实现了对交会次序和交会时间的分阶段高效规划;仿真结果表明,该方法对于多星交会序列规划问题的全局求解能力优于传统的混合整数遗传算法。提出了基于分组打包规划蚁群算法的多组交会序列“渐进式”规划方法。首先基于最大最小蚂蚁系统框架设计了可用于求解多组交会任务规划问题的分组打包规划蚁群算法,引入了信息素三角矩阵来表征两目标被分到同一组的偏好程度,并加入了参数自适应调整机制,提高了算法的优化性能;然后给出了基于分组打包规划蚁群算法的多组交会序列分步优化流程,并设计了可逐步提高解质量的“渐进式”分组规划策略,实现了对大规模目标分组方案和各组目标交会序列的近似全局规划;该方法支撑作者获得了第九届国际空间轨道设计大赛亚军。提出了基于交会轨迹优化过渡法的多星飞越序列“累加式”搜索方法。首先提出了基于交会轨迹优化过渡法的多星飞越轨迹规划策略,设计了基于四脉冲双星交会模型的单脉冲双星飞越轨迹规划方法,以及基于七脉冲三星交会模型的两脉冲三星飞越轨迹规划方法;然后提出了“试射+微调”的单脉冲多星飞越片段搜索方法,并给出了基于飞越片段累加法的多脉冲多星飞越序列搜索方法,实现了对含“一石多鸟”飞越序列的近似全局搜索;该方法支撑作者获得了第十届国际空间轨道设计大赛冠军。本文的研究虽然以典型问题为牵引,但所提出的方法具有一定的普适性和通用性。相关研究成果可为我国未来开展更加复杂的空间多目标访问任务提供有力的技术支撑。
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