CN107944084B - 一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法 - Google Patents

一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，解决现有行星借力飞行轨道评估方法存在的评估精度低、评估效率低问题。包括以下步骤：步骤一、生成最优行星借力飞行轨道样本数据；步骤二、构建所述最优行星借力飞行轨道性能指标与目标轨道参数的映射模型；步骤三、利用映射模型对行星借力飞行轨道性能进行评估：根据给定任务的待评估探测目标的轨道根数P，利用步骤二获得的映射模型计算探测器与探测目标实现交会所需的最优行星借力飞行轨道性能指标ΔV*，实现针对待评估探测目标的最优行星借力飞行轨道评估。

Description

一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法
技术领域
本发明涉及一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，适用于利用行星借力技术的深空探测器飞行轨道的评估，属于航空航天技术领域。
背景技术
当深空探测器以近距离飞越行星时，可以利用行星的引力作用改变探测器的飞行轨道，这种技术称为行星借力技术。行星借力技术可有效节省深空探测器向目标探测转移过程中的燃料消耗，从而降低探测任务的成本，是深空探测器重要的轨道转移技术之一。同时，行星借力技术的引入提高了探测器轨道动力学复杂度，增加了飞行轨道设计的难度。如何简单快速的对深空探测器行星借力飞行轨道性能进行评估，为探测任务的精确轨道设计提供参考是目前深空探测轨道动力学与控制研究的热点问题。
在已发展的行星借力飞行轨道快速评估方法中，现有技术[1](Nathan J.Strangeand James M.Longuski.Graphical Method for Gravity-Assist Trajectory Design[J].Journal of Spacecraft and Rockets,2002,39(1):9-16)针对行星借力飞行轨道评估问题，提出了一种基于轨道能量—周期的图解方法。该方法在平面轨道假设基础上，利用探测器行星借力后轨道的可达能力，实现了行星借力飞行轨道的快速评估。其优点是避免了三维空间中行星借力过程的复杂计算，通过可达能力曲线完成行星借力前后轨道的拼接，从而实现了行星借力轨道性能的快速评估；其缺点是由于只考虑了平面轨道和轨道能量，当借力行星或目标天体的轨道倾角和偏心率较大时，评估的轨道性能精度较低。
现有技术[2](D.Izzo,V.M.Becerra,D.R.Myatt,S.J.Nasuto andJ.M.Bishop.Search space pruning and global optimisation of multiple gravityassist spacecraft trajectories[J].Global Optimization,2007,38:283–296)针对最优行星借力飞行轨道搜索问题，提出了一种基于解空间剪切技术的搜索方法。该方法利用探测器从地球出发时的速度增量约束、行星借力匹配约束等对无效的解空间进行剔除剪切，然后利用全局优化算法对剩余解空间进行搜索。该方法的优点是可以准确的对行星借力轨道的性能进行评估，其缺点是需要经过解空间剪切和数值优化两个过程，评估效率低。
发明内容
本发明为解决现有行星借力飞行轨道评估方法存在的评估精度低、评估效率低问题，提出一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法。
本发明通过以下技术方案来实现：
一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，包括以下步骤：
步骤一、生成最优行星借力飞行轨道样本数据：
探测器从地球E出发，飞越行星S实现借力，最终与目标天体T实现交会，以探测器轨道转移所需的总速度增量作为衡量飞行轨道的性能指标，则该性能指标表征为：
ΔV＝ΔVE+ΔVES+ΔVST+ΔVT→min
其中：ΔVE为探测器逃逸地球所需施加的速度脉冲，ΔVES为探测器在地球至行星S转移过程中施加的速度脉冲，ΔVST为探测器在行星S至目标天体T转移过程中施加的速度脉冲，ΔVT为探测器在目标天体T处施加的交会脉冲；
目标天体的日心轨道根数表征为P＝[a,e,i,Ω,ω]，其中包括轨道参数半长轴a、偏心率e、轨道倾角i、升交点赤经Ω、近地点俯角ω；
设潜在任务探测目标的轨道根数的可能范围为[Pmin,Pmax],在该范围内，按照均匀分布随机生成N个虚拟目标天体的轨道根数，针对这些虚拟目标天体，采用微分进化算法分别求解最优行星借力飞行轨道，生成N组最优飞行轨道样本数据；在该样本数据中，P与ΔV*呈一一对应关系，其中ΔV*为最优行星借力飞行轨道性能指标；
步骤二、构建所述最优行星借力飞行轨道性能指标与目标轨道参数的映射模型：
ΔV*＝f(P)
从步骤一获得的N组最优飞行轨道样本数据中选取NR组作为测试数据集，选取NT组作为训练数据集；以训练数据集为基础，利用标准支持向量机回归方法对上述映射模型进行训练，然后利用测试数据集对不同NT下映射模型的精度进行评估；
Figure BDA0001445899590000031
若Δξ数值达到稳定，则说明映射模型精度足够高，已达到最佳训练效果；否则增加训练数据集中的样本数据，重新进行训练，直至Δξ数值达到稳定；
步骤三、利用映射模型对行星借力飞行轨道性能进行评估：
根据给定任务的待评估探测目标的轨道根数P，利用步骤二获得的映射模型计算探测器与探测目标实现交会所需的最优行星借力飞行轨道性能指标ΔV*，实现针对待评估探测目标的最优行星借力飞行轨道评估。
进一步地，利用所述映射模型可以同时对多个甚至大规模的探测目标对应的行星借力飞行轨道性能进行评估。
进一步地，所述NR选为100组，NT根据映射模型精度做调整。
本发明的有益效果：
1、本发明突破了传统轨道动力学求解最优飞行轨道的思路，基于少量的最优飞行轨道样本数据，利用统计学习方法构建了由目标天体轨道根数到最优飞行轨道性能参数的映射模型。
2、本发明以最优行星借力飞行轨道数据为基础，通过构建飞行轨道性能参数与目标天体轨道参数之间的映射模型，实现了行星借力飞行轨道的快速准确评估。
3、本发明构建的行星借力飞行轨道性能参数映射模型不再依赖于繁琐耗时的数值优化计算，可直接用于给定任务探测目标对应的最优飞行轨道评估，有效提高了深空探测任务中行星借力飞行轨道的评估效率和精度。
4、本发明可以对大规模的探测目标进行同时评估，特别适用于小行星探测任务的规划与设计。
附图说明
图1为本发明一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法流程图。
具体实施方式
下面以内环主带小行星探测的行星借力飞行轨道评估为例，结合附图对本发明的实施方式作详细说明。
本发明的基本原理为：首先采用数值优化方法求解行星借力飞行轨道优化设计模型，生成最优转移轨道样本数据；然后构建从目标天体轨道参数到最优飞行轨道性能参数的映射模型，利用支持向量机回归方法对映射模型进行训练学习；最后，利用获得的统计映射模型对需要的探测任务目标的最优行星借力飞行轨道进行性能评估。
本实施例的具体步骤如下：
步骤一，生成最优行星借力飞行轨道样本数据
本实施例中选择借力行星S为火星，则深空探测器从地球E出发，飞越火星S实现借力，最终与目标天体T实现交会，探测器在两个天体之间飞行时施加一次深空机动脉冲，则飞行轨道性能指标表征为
ΔV＝ΔVE+ΔVES+ΔVST+ΔVT→min
内环主带小行星的日心轨道根数表征为P＝[a,e,i,Ω,ω]，取其范围为[Pmin,Pmax]，其中Pmin＝[2.1AU,0,0°,0°,0°],Pmax＝[2.5AU,0.25,15°,360°,360°]。在该范围内，按照均匀分布随机生成2000个虚拟目标天体的轨道根数。针对这些目标天体，采用微分进化和微分修正混合算法分别求解最优行星借力飞行轨道，生成2000组最优飞行轨道样本数据。
步骤二，构建最优行星借力飞行轨道性能参数映射模型
行星借力飞行轨道性能参数映射模型表征为
ΔV*＝f(P)
从步骤一获得的2000组最优飞行轨道样本数据中分别选取NT＝200～1900组作为训练数据集，另选取NR＝100组作为测试数据集。分别以不同规模的训练数据集为基础，利用标准支持向量机回归方法对映射模型进行训练，训练过程为：向支持向量机回归算法提供训练数据集中所有的P及对应的ΔV*；支持向量机回归算法是一种监督式学习算法，自身具备从输入与输出的经验数据中归纳学习二者关系的能力。在本步骤中，支持向量机回归算法将训练数据集中所有的P与对应的ΔV*作为经验，利用自身归纳学习能力去归纳P与对应的ΔV*之间的映射关系f，从而得到最优行星借力飞行轨道性能指标与目标轨道参数的映射模型ΔV*＝f(P)。增加训练数据集规模NT，得到不同NT下的映射模型。
然后利用测试数据集对映射模型的精度进行评估：
Figure BDA0001445899590000061
绘制Δξ与NT的关系曲线，当NT＞1600时，Δξ趋于稳定。则最终选取NT＝1600，并再次利用标准支持向量机回归方法对映射模型进行训练，利用测试数据集评估ΔV*评估值与真实值的相对误差，可知评估误差小于1.3％，精度较高。
步骤三，利用映射模型对行星借力飞行轨道性能进行评估
在[Pmin,Pmax]范围内随机选取100个内环主带小行星目标，利用步骤二获得的映射模型计算探测器与探测目标实现交会所需的最优飞行轨道性能参数，实现对行星借力飞行轨道的快速评估。
根据目标轨道参数的不同，ΔV*在5.5～9km/s之间分布，ΔV*最大值为8.587km/s，最小值为5.603km/s。得到映射模型以后，针对这100个小行星目标的行星借力飞行轨道评估时间仅为0.595秒；针对超60万颗的主带小行星进行行星借力飞行轨道评估，评估时间也仅为111.026秒，评估效率高。而利用传统数值优化方法对2000个小行星目标进行行星借力飞行轨道评估的时间为39493.22秒，约10个小时，效率相对较低。

Claims (3)

1.一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、探测器从地球E出发，飞越行星S实现借力，最终与目标天体T实现交会，以探测器轨道转移所需的总速度增量作为衡量飞行轨道的性能指标，则该性能指标表征为：
ΔV＝ΔVE+ΔVES+ΔVST+ΔVT→min
其中：ΔVE为探测器逃逸地球所需施加的速度脉冲，ΔVES为探测器在地球至行星S转移过程中施加的速度脉冲，ΔVST为探测器在行星S至目标天体T转移过程中施加的速度脉冲，ΔVT为探测器在目标天体T处施加的交会脉冲；
目标天体的日心轨道根数表征为P，设潜在任务探测目标的轨道根数的可能范围为[Pmin,Pmax],在该范围内，按照均匀分布随机生成N个虚拟目标天体的轨道根数，针对这些虚拟目标天体，分别求解最优行星借力飞行轨道，生成N组最优飞行轨道样本数据；在该样本数据中，P与ΔV*呈一一对应关系，其中ΔV*为轨道性能指标ΔV的最优值，即最优行星借力飞行轨道性能指标；
步骤二、构建步骤一所述的最优行星借力飞行轨道性能指标ΔV*与目标轨道根数的映射模型：
ΔV*＝f(P)
从步骤一获得的N组最优飞行轨道样本数据中选取NR组作为测试数据集，选取NT组作为训练数据集；以训练数据集NT为基础，利用标准支持向量机回归方法对上述映射模型进行训练；然后利用测试数据集对不同NT下映射模型的精度进行评估，得到评估值Δξ：
Figure FDA0002454886750000021
若Δξ数值达到稳定，则说明映射模型精度足够高，已达到最佳训练效果；否则增加训练数据集中的样本数据，重新进行训练，直至Δξ数值达到稳定；
步骤三、利用映射模型对行星借力飞行轨道性能进行评估：
根据给定任务的待评估探测目标的轨道根数P，利用步骤二获得的映射模型计算探测器与探测目标实现交会所需的最优行星借力飞行轨道性能指标ΔV*，实现针对待评估探测目标的最优行星借力飞行轨道评估。
2.如权利要求1所述的一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，其特征在于，所述映射模型可以同时对多个探测目标对应的行星借力飞行轨道性能进行评估。
3.如权利要求1或2所述的一种深空探测器行星借力飞行轨道评估方法，其特征在于，所述NR选为100组，NT根据映射模型精度做调整。
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