多学科设计优化方法及其在导航星座设计中的应用

多学科设计优化方法及其在导航星座设计中的应用

论文摘要

本文主要研究了多学科设计优化算法及其在导航星座设计中的应用,具体如下:对协同优化算法CO作了深入研究,从几何角度分析了协同优化的数学本质,指出协同优化的计算困难性在于两级优化结构以及系统级学科一致性的等式约束。深入分析了学科间不一致信息对于协同优化的重要性,并提出了描述学科间设计点和系统级期望点不一致性的DS范数以及描述各学科间设计点不一致性的DD范数。分析了DS范数和DD范数之间的关系,提出了一种基于DD范数的系统级学科一致性松弛约束和一种基于DS范数的系统级目标函数罚函数。在此基础上,构建了一种基于学科间动念不一致信息的协同优化算法COMI。并针对该算法,应用典型计算范例与标准CO算法、松弛CO算法等进行了比较研究。结果表明,与标准CO算法和松弛CO算法相比,在最优目标函数值和设计可行性之间取得了较好的平衡。深入研究了MDO计算框架实现问题。提出了一种基于HLA的协同优化算法框架COF-HLA,分析了COF-HLA在分布式CO实现中的一系列重要问题,包括联邦设计、对象类设计、时间同步策略、数据分发管理策略等。该框架提供了运行时间推进机制,可以使各分布式MDO计算节点在运行时间推进机制的统一协调下同步地迭代优化。该框架还提供了数据分发机制,大大降低了分布式计算时的网络通讯量,提高了整个CO计算的效率。并且该框架是一种通用化的计算框架,可以将特定的CO问题方便地套用计算框架来实现,从而提高了MDO程序的结构化程度,使得工程设计人员可以将精力集中于与设计相关的问题,不用过多考虑分布式MDO的实现。深入研究了基于物理规划的多目标优化方法。并在此基础上提出了一种基于物理规划的多目标协同优化算法。通过设计者构造的偏好函数,可以将CO计算的多目标系统级优化问题转化为单目标的综合偏好函数优化问题。通过仿真算例验证了方法的有效性。将本文研究的多学科设计优化算法用于解决导航星座设计问题,构建了基于HLA和STK的导航星座系统优化平台,利用基于物理规划的协同优化算法实现了某导航星座的参数设计优化。并将优化结果与一个仿GPS星座进行了对比。对优化结果的分析表明了该方法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 多学科设计优化的产生
  • 1.3 多学科设计优化的发展概况
  • 1.3.1 多学科设计优化的研究范畴
  • 1.3.2 面向设计的多学科分析
  • 1.3.3 多学科设计优化策略
  • 1.3.4 多学科设计计算环境
  • 1.4 多学科设计优化的基本概念和一般数学描述
  • 1.4.1 学科
  • 1.4.2 学科分析
  • 1.4.3 系统分析
  • 1.4.4 MDO的数学表示
  • 1.4.5 MDO算法的分类和一般计算流程
  • 1.5 论文研究背景与思路
  • 1.5.1 研究背景
  • 1.5.2 研究思路
  • 1.6 论文的研究内容及安排
  • 1.7 论文的创新性工作
  • 第二章 协同优化算法及其改进
  • 2.1 引言
  • 2.2 协同优化算法的基本思想
  • 2.3 松弛CO算法
  • 2.3.1 松弛约束形式的学科一致性约束
  • 2.3.2 松弛约束的几何解释
  • 2.3.3 动态松弛CO算法
  • 2.4 基于学科间差异信息的协同优化改进算法
  • 2.4.1 学科间不一致信息
  • 2.4.2 基于学科间不一致信息的松弛约束
  • 2.4.3 基于学科间不一致信息的系统级目标函数
  • 2.4.4 COMI算法流程
  • 2.5 协同优化算法的优化策略
  • 2.5.1 优化策略概述
  • 2.5.2 遗传算法概述
  • 2.5.3 协同优化中的遗传算法设计
  • 2.6 算例
  • 2.6.1 算例 1
  • 2.6.2 算例 2
  • 2.7 小结
  • 第三章 基于HLA的协同优化计算框架
  • 3.1 引言
  • 3.2 MDO计算框架特点
  • 3.3 HLA概述
  • 3.4 基于HLA的协同优化计算框架设计
  • 3.4.1 联邦设计
  • 3.4.2 对象类设计
  • 3.4.3 时间管理设计
  • 3.4.4 数据分发管理设计
  • 3.4.5 程序框架
  • 3.4.6 HLA与分布式对象体系结构的对比分析
  • 3.5 COF-HLA的性能测试
  • 3.6 小结
  • 第四章 基于物理规划的多学科优化
  • 4.1 多目标优化中的几个基本概念
  • 4.2 常见的多目标优化求解方法
  • 4.3 物理规划的基本概念
  • 4.3.1 偏好函数特性
  • 4.3.2 偏好函数的构造方法
  • 4.3.3 基于物理规划的多目标优化模型
  • 4.4 基于物理规划的多学科优化计算框架
  • 4.5 算例
  • 4.5.1 算例 1
  • 4.5.2 算例 2
  • 4.6 小结
  • 第五章 导航星座优化设计
  • 5.1 卫星导航系统及星座优化设计
  • 5.2 卫星导航系统星座性能分析与评估
  • 5.2.1 导航星座覆盖性能评估算法
  • 5.2.2 导航星座可用性算法
  • 5.3 卫星导航系统星座设计优化问题描述
  • 5.3.1 导航星座描述
  • 5.3.2 星座优化设计方法
  • 5.4 卫星导航系统星座设计优化实现
  • 5.5 优化结果及分析
  • 5.6 小结
  • 结束语
  • 总结
  • 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在学期间取得的学术成果
  • 相关论文文献

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    • [3].基于iSIGHT的多学科优化方法研究[J]. 机电工程 2009(12)
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    • [16].SBA系统MDO环境中建模仿真工具集成技术研究[J]. 系统仿真学报 2009(21)
    • [17].基于多目标遗传算法的鱼雷多学科稳健优化设计[J]. 机械科学与技术 2008(04)
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