CN111950074B - 一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 - Google Patents
一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111950074B CN111950074B CN202010621270.XA CN202010621270A CN111950074B CN 111950074 B CN111950074 B CN 111950074B CN 202010621270 A CN202010621270 A CN 202010621270A CN 111950074 B CN111950074 B CN 111950074B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spacecraft
- propellant
- centroid
- preset
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 92
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 86
- 239000003380 propellant Substances 0.000 claims abstract description 135
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 67
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 57
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims abstract description 55
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 85
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 30
- 238000010304 firing Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 5
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 73
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000002828 fuel tank Substances 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003121 nonmonotonic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000007800 oxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000001590 oxidative effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
- B64G1/40—Arrangements or adaptations of propulsion systems
- B64G1/402—Propellant tanks; Feeding propellants
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本申请公开了一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置，该方法包括：确定航天器的基本参数；根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据优化后的变量值计算航天器发射质心。本申请解决了现有技术中确定的航天器发射质心的准确性较低且非最优解的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及航天器发射质心计算技术领域，尤其涉及一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置。
背景技术
并联贮箱航天器推进舱并联布置四台贮箱。在发射前，可以通过调节同种推进剂贮箱内推进剂加注量的差异值来调整航天器的质心，从而实现在未配置质量块的情况下，满足运载火箭对航天器横向质心的约束要求。但是，航天器变轨过程中，轨控发动机的推力矢量不能保持通过航天器质心，因而会产生姿态干扰力矩，为此需要消耗额外的推进剂来维持姿态的稳定。随着推进剂的消耗，并联贮箱航天器的横向质心将发生较大变化，进而对姿态干扰力矩和推进剂消耗量产生较大影响。因此，为了使变轨过程中推进剂消耗量最小，在发射前对航天器质心进行优化计算具有重要的工程意义。
目前，对并联贮箱航天器，通常在发射前，根据变轨过程中某几个特定时间点处姿态干扰力矩的平均值来计算和选择合适的发射质心。这种方法存在以下两点不足：一方面，有限个特定时间点处姿态干扰力矩的变化不足以真实反映整个变轨过程中姿态干扰力矩和推进剂消耗的情况，尤其是当变轨过程中姿态干扰力矩随时间的增长呈现非单调变化时，这一缺陷将更加突出；另一方面，利用现有方法得到的只是满足运载约束的某一个可行解，由于未对发射质心进行优化计算和选取，因而难以获得最优解。因此，现有技术中确定的航天器发射质心的准确性较低且非最优解。
发明内容
本申请解决的技术问题是：针对现有技术中确定出的航天器发射质心的准确性较低且非最优解的问题，本申请提供了一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置，本申请实施例所提供的方案中，利用优化算法使变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数最小，以此来确定航天器发射质心。在优化过程中考虑了整个变轨期间干扰力矩的变化情况，因而可以更真实地反映变轨期间推进剂消耗情况，提高航天器发射质心的准确性并获得最优解。
第一方面，本申请实施例提供一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法，该方法包括：
确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略；
根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；
根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心。
本申请实施例所提供的方案中，根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型，然后，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据优化后的变量值计算航天器发射质心。因此，本申请实施例所提供的方案中，利用优化算法使变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数最小，以此来确定航天器发射质心。在优化过程中考虑了整个变轨期间干扰力矩的变化情况，因而可以更真实地反映变轨期间推进剂消耗情况，提高航天器发射质心的准确性并获得最优解。
可选地，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；所述约束条件包括运载火箭对航天器的质心偏差约束、贮箱填充比不超过最大值、变轨期间最大干扰力矩不超过要求值、变轨结束后单个贮箱内推进剂剩余量不少于要求值等；
根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型，包括：
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；
根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中任一点火时刻对应的姿态干扰力矩；
根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数。
可选地，计算任一点火时刻航天器的质心坐标，包括：
根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标；
根据所述点火次数、所述每次变轨点火时长以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量计算变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积；
根据预设的贮箱剩余推进器的体积与航天器质心z向坐标的映射关系、所述变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积以及预设的插值算法确定出变轨期间任一点火时刻航天器质心的z向坐标。
可选地，所述发动机推力矢量参数包括发动机推动矢量大小、推移矢量横移量、推动矢量作用点、推动矢量偏移角、推动矢量位置角以及推动矢量偏斜位置角；
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，包括：
根据如下公式计算所述发动机推力矢量：
Fx＝F sinαsinγ
Fy＝-F sinαcosγ
Fz＝F cosα
其中，Fx表示所述发动机推动矢量中x方向的分量；Fy表示所述发动机推动矢量中y方向的分量；Fz表示所述发动机推动矢量中z方向的分量；F表示所述发动机推动矢量大小；α表示所述推动矢量偏移角；γ表示所述推动矢量偏斜位置角；
根据如下公式计算所述推力作用点坐标：
Px＝δsinβ，Py＝-δsinβ，Pz＝h
其中，Px表示所述推力作用点x方向坐标；Py表示所述推力作用点y方向坐标；Pz表示所述推力作用点z方向的分量；δ表示所述推移矢量横移量；β表示推动矢量位置角；h表示贮箱安装位置的高度。
可选地，根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标，包括：
根据如下公式计算所述航天器质心横向方向的坐标：
其中，X(t)表示t时刻所述航天器质心的x方向坐标；Y(t)表示t时刻所述航天器质心的y方向坐标；m干表示所述第一重量信息；(x干，y干)表示所述质心位置信息；Δmo、Δmf表示所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值；xo1、xo2、xf1、xf2表示所述航天器上贮箱的x方向坐标；yo1、yo2、yf1、yf2表示所述航天器上贮箱的y方向坐标；M表示所述第二重量信息；t表示点火时刻；I表示变轨发动机的比冲，g表示重力加速度。
可选地，根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数，包括：
根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩。
可选地，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数。
本申请实施例所提供的方案中，通过遗传算法以及所述优化模型从约束条件对应的同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值，并根据所述差异值确定出所述优化后的质心。因此，在本申请实施例所提供的方案中，优化后的目标函数是变轨期间推进剂消耗量最小所对应的目标函数，进而变轨过程中姿态干扰导致的推进剂消耗量最小，提高航天器在轨服务寿命。
可选地，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化，包括：
根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述约束条件对应的同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；根据所述差异值确定出所述优化后的目标函数。
可选地，根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值，包括：
设置初始种群、遗传算子，其中，所述遗传算子包括选择算子、复制或交叉算子、变异算子；
计算所述初始种群中每个个体对应的第一适应度，根据所述第一适应度计算所述每个个体的第一适应度平均值；
从所述初始种群中随机选取一个个体，根据所述遗传算子将所述个体进行复制、交叉或变异操作生成新个体，将所述新个体插入到所述初始种群中，得到一个新种群；
计算所述新种群中每个个体的第二适应度以及根据所述第二适应度计算所述每个个体的第二适应度平均值；
计算所述第一适应度平均值以及所述第二适应度平均值之间的差值，判断所述差值是否小于预设阈值；
若小于，则重新确定新种群直到所述差值不小于预设阈值为止，输出当前所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值。
第二方面，本申请实施例提供了一种确定并联贮箱航天器发射质心的装置，该装置包括：
第一确定单元，用于确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略；
第二确定单元，根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；
计算单元，用于根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心。
可选地，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；
所述第二确定单元，具体用于：
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；
根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中每次变轨对应的姿态干扰力矩；
根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数。
可选地，所述计算单元，具体用于：
根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标；
根据所述点火次数、所述每次变轨点火时长以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量计算变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积；
根据预设的贮箱剩余推进器的体积与航天器质心z向坐标的映射关系、所述变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积以及预设的插值算法确定出每次点火变轨后航天器质心的z向坐标。
可选地，所述发动机推力矢量参数包括发动机推动矢量大小、推移矢量横移量、推动矢量作用点、推动矢量偏移角、推动矢量位置角以及推动矢量偏斜位置角；
所述计算单元，具体用于：
根据如下公式计算所述发动机推力矢量：
Fx＝F sinαsinγ
Fy＝-F sinαcosγ
Fz＝F cosα
其中，Fx表示所述发动机推动矢量中x方向的分量；Fy表示所述发动机推动矢量中y方向的分量；Fz表示所述发动机推动矢量中z方向的分量；F表示所述发动机推动矢量大小；α表示所述推动矢量偏移角；γ表示所述推动矢量偏斜位置角；
根据如下公式计算所述推力作用点坐标：
Px＝δsinβ，Py＝-δsinβ，Pz＝h
其中，Px表示所述推力作用点x方向坐标；Py表示所述推力作用点y方向坐标；Pz表示所述推力作用点z方向的分量；δ表示所述推移矢量横移量；β表示推动矢量位置角；h表示贮箱安装位置的高度。
可选地，所述计算单元，具体用于：
根据如下公式计算所述航天器质心横向方向的坐标：
其中，X(t)表示t时刻所述航天器质心的x方向坐标；Y(t)表示t时刻所述航天器质心的y方向坐标；m干表示所述第一重量信息；(x干，y干)表示所述质心位置信息；Δmo、Δmf表示所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值；xo1、xo2、xf1、xf2表示所述航天器上贮箱的x方向坐标；yo1、yo2、yf1、yf2表示所述航天器上贮箱的y方向坐标；M表示所述第二重量信息；t表示点火时刻；I表示变轨发动机的比冲，g表示重力加速度。
可选地，所述计算单元，具体用于：
根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩。
可选地，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数。
可选地，所述计算单元，具体用于：
根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨过程中推进剂消耗最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；根据所述差异值确定出所述优化后的目标函数。
可选地，所述计算单元，具体用于：
设置初始种群、遗传算子，其中，所述遗传算子包括选择算子、复制或交叉算子、变异算子；
计算所述初始种群中每个个体对应的第一适应度，根据所述第一适应度计算所述每个个体的第一适应度平均值；
从所述初始种群中随机选取一个个体，根据所述遗传算子将所述个体进行复制、交叉或变异操作生成新个体，将所述新个体插入到所述初始种群中，得到一个新种群；
计算所述新种群中每个个体的第二适应度以及根据所述第二适应度计算所述每个个体的第二适应度平均值；
计算所述第一适应度平均值以及所述第二适应度平均值之间的差值，判断所述差值是否小于预设阈值；
若小于，则重新确定新种群直到所述差值不小于预设阈值为止，输出当前所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，该计算机设备，包括：
存储器，用于存储至少一个处理器所执行的指令；
处理器，用于执行存储器中存储的指令执行第一方面所述的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的方法。
附图说明
图1为本申请实施例所提供的一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的一种确定并联贮箱航天器发射质心的装置的结构示意图；
图3为本申请实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本申请实施例所提供的一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法做进一步详细的说明，该方法具体实现方式可以包括以下步骤(方法流程如图1所示)：
步骤101，确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略。
在本申请实施例所提供的方案中，航天器包括四个并联设置的贮箱，其中，四个贮箱分别包括两个氧箱以及两个燃箱。计算机设备检测四个贮箱安装点分别在x、y、z方向坐标，根据x、y、z方向坐标确定出每个贮箱安装点的位置信息。航天器在加注推进剂之前，计算机设备检测航天器的干重，即第一重量信息，以及对应的质心位置，然后，计算机设备根据预设的零配重加注原则，计算推进剂加注的第三重量信息，然后，航天器在加注推进剂完毕之后，计算机设备检测航天器发射的第二重量信息。
进一步，在计算机设备数据库中还设置有化学推进分系统的混合比、常温下燃烧剂和氧化剂的密度以及变轨策略。
步骤102，根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型。
具体的，在本申请实施例所提供的方案中，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数的方式有多种，下面以一种较佳的方式为例进行说明。
在一种可能实现方式中，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；
根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型，包括：
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；
根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中任一点火时刻的姿态干扰力矩；
根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数。
进一步，在一种可能实现的方式中，所述发动机推力矢量参数包括发动机推动矢量大小、推移矢量横移量、推动矢量作用点、推动矢量偏移角、推动矢量位置角以及推动矢量偏斜位置角；
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，包括：
根据如下公式计算所述发动机推力矢量：
Fx＝F sinαsinγ
Fy＝-F sinαcosγ
Fz＝F cosα
其中，Fx表示所述发动机推动矢量中x方向的分量；Fy表示所述发动机推动矢量中y方向的分量；Fz表示所述发动机推动矢量中z方向的分量；F表示所述发动机推动矢量大小；α表示所述推动矢量偏移角；γ表示所述推动矢量偏斜位置角；
根据如下公式计算所述推力作用点坐标：
Px＝δsinβ，Py＝-δsinβ，Pz＝h
其中，Px表示所述推力作用点x方向坐标；Py表示所述推力作用点y方向坐标；Pz表示所述推力作用点z方向的分量；δ表示所述推移矢量横移量；β表示推动矢量位置角；h表示贮箱安装位置的高度。
进一步，在一种可能实现的方式中，计算任一点火时刻航天器的质心坐标，包括：根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标；根据所述点火次数、所述每次变轨点火时长以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量计算变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积；根据预设的贮箱剩余推进器的体积与航天器质心z向坐标的映射关系、所述变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积以及预设的插值算法确定出相应时刻航天器质心的z向坐标。
进一步，在一种可能实现方式中，根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标，包括：
根据如下公式计算所述航天器质心横向方向的坐标：
其中，X(t)表示t时刻所述航天器质心的x方向坐标；Y(t)表示t时刻所述航天器质心的y方向坐标；m干表示所述第一重量信息；(x干，y干)表示所述质心位置信息；Δmo、Δmf表示所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值；xo1、xo2、xf1、xf2表示所述航天器上贮箱的x方向坐标；yo1、yo2、yf1、yf2表示所述航天器上贮箱的y方向坐标；M表示所述第二重量信息；t表示点火时刻；I表示变轨发动机的比冲，g表示重力加速度。
进一步，计算机设备在确定出发动机推力矢量和推力作用点坐标，以及变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标之后，计算变轨过程中由于质心变化引起的每次变轨对应的姿态干扰力矩。具体的，计算每次变轨对应的姿态干扰力矩的方式有多种，下面以一种较佳方式为例进行说明。
在一种可能实现的方式中，根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中每次变轨对应的姿态干扰力矩，包括：
根据如下公式计算每次变轨对应的姿态干扰力矩：
其中，t表示变轨期间任一点火时刻；T(t)表示表示所述任一点火时刻的姿态干扰力矩；(Lx，Ly，Lz)表示所述航天器质心到所述推力作用点的距离矢量。
进一步，计算机设备在计算出变轨期间任一时刻对应的姿态干扰力矩之后，根据每次变轨消耗的推进剂质量计算每次变轨所需的点火时长，然后，根据变轨点火的次数以及每次变轨所需的点火时长，通过如下公式计算变轨过程中的总点火时长：
其中，tignition表示变轨过程中的总点火时长；ti表示第i次变轨所需的点火时长；n表示变轨点火的次数。
进一步，计算机设备在计算出每次变轨对应的姿态干扰力以及变轨过程中的总点火时长之后，需要计算变轨期间姿态干扰力矩随时间的累积量函数。具体的，在本申请实施例所提供的方案中，计算姿态干扰力矩随时间的累积量函数的方式有多种，下面以一种较佳的方式为例进行说明。
在一种可能实现的方式中，根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数，包括：
根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩。
步骤103，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心。
在本申请实施例所提供的方案中，在计算机设备中预先存储着同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围。例如，两个氧箱为同类贮箱，两个燃箱也为同类贮箱。在计算机设备中还预先存储着预设的约束条件，其中，预设的约束条件包括如下5个约束条件：C1、推进剂贮箱填充比不超过第一预设阈值λmax；C2、变轨结束后每个贮箱内推进剂的剩余量不小于第二预设阈值ml；C3、航天器的质心偏差不小于第三预设阈值；C4、航天器高度不小于第四预设阈值；C5、变轨过程中最大干扰力矩不小于第五预设阈值。
进一步，优化模型是指对目标函数进行优化的模型。在构建优化模型之后，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化。具体的，在本申请实施例所提供的方案中，预设的优化目标有多种，下面以一种较佳的为例进行说明。
在一种可能实现的方式中，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数。
进一步，在一种可能实现的方式中，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化，包括：
根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；根据所述差异值确定出所述优化后的目标函数。
本申请实施例所提供的方案中，通过遗传算法以及所述优化模型从同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值，并根据所述差异值确定出所述优化后的航天器质心。因此，在本申请实施例所提供的方案中，优化后的目标函数是变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时所对应的目标函数，进而变轨过程中姿态干扰导致的推进剂消耗量最小，提高航天器在轨服务寿命。
进一步，在一种可能实现的方式中，根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨过程中推进剂消耗最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值，包括：
设置初始种群、遗传算子，其中，所述遗传算子包括选择算子、复制或交叉算子、变异算子；
计算所述初始种群中每个个体对应的第一适应度，根据所述第一适应度计算所述每个个体的第一适应度平均值；
从所述初始种群中随机选取一个个体，根据所述遗传算子将所述个体进行复制、交叉或变异操作生成新个体，将所述新个体插入到所述初始种群中，得到一个新种群；
计算所述新种群中每个个体的第二适应度以及根据所述第二适应度计算所述每个个体的第二适应度平均值；
计算所述第一适应度平均值以及所述第二适应度平均值之间的差值，判断所述差值是否小于预设阈值；
若小于，则重新确定新种群直到所述差值不小于预设阈值为止，输出当前所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值。
然后，根据所述同种推进剂贮箱内推进剂加注的差异量计算得到对应的航天器质心。
本申请实施例所提供的方案中，根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型，然后，根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据优化后的变量值计算航天器发射质心。因此，本申请实施例所提供的方案中，利用优化算法使变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数最小，以此来确定航天器发射质心。在优化过程中考虑了整个变轨期间干扰力矩的变化情况，因而可以更真实地反映变轨期间推进剂消耗情况，提高航天器发射质心的准确性并获得最优解。
基于与上述图1相同的发明构思，本申请实施例所提供了一种确定并联贮箱航天器发射质心的装置，参见图2，该装置包括：
第一确定单元201，用于确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略；
第二确定单元202，用于根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；
计算单元203，用于根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心。
可选地，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；
所述第二确定单元202，具体用于：
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；
根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中每次变轨对应的姿态干扰力矩；
根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数。
可选地，所述计算单元203，具体用于：
根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标；
根据所述点火次数、所述每次变轨点火时长以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量计算变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积；
根据预设的贮箱剩余推进器的体积与航天器质心z向坐标的映射关系、所述变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积以及预设的插值算法确定出对应时刻航天器质心的z向坐标。
可选地，所述发动机推力矢量参数包括发动机推动矢量大小、推移矢量横移量、推动矢量作用点、推动矢量偏移角、推动矢量位置角以及推动矢量偏斜位置角；
所述计算单元203，具体用于：
根据如下公式计算所述发动机推力矢量：
Fx＝F sinαsinγ
Fy＝-F sinαcosγ
Fz＝F cosα
其中，Fx表示所述发动机推动矢量中x方向的分量；Fy表示所述发动机推动矢量中y方向的分量；Fz表示所述发动机推动矢量中z方向的分量；F表示所述发动机推动矢量大小；α表示所述推动矢量偏移角；γ表示所述推动矢量偏斜位置角；
根据如下公式计算所述推力作用点坐标：
Px＝δsinβ，Py＝-δsinβ，Pz＝h
其中，Px表示所述推力作用点x方向坐标；Py表示所述推力作用点y方向坐标；Pz表示所述推力作用点z方向的分量；δ表示所述推移矢量横移量；β表示推动矢量位置角；h表示贮箱安装位置的高度。
可选地，所述计算单元203，具体用于：
根据如下公式计算所述航天器质心横向方向的坐标：
其中，X(t)表示t时刻所述航天器质心的x方向坐标；Y(t)表示t时刻所述航天器质心的y方向坐标；m干表示所述第一重量信息；(x干，y干)表示所述质心位置信息；Δmo、Δmf表示所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值；xo1、xo2、xf1、xf2表示所述航天器上贮箱的x方向坐标；yo1、yo2、yf1、yf2表示所述航天器上贮箱的y方向坐标；M表示所述第二重量信息；t表示点火时刻；/表示变轨发动机的比冲，g表示重力加速度。
可选地，所述计算单元203，具体用于：
根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩。
可选地，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数。
可选地，所述计算单元203，具体用于：
根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨过程中推进剂消耗最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；根据所述差异值确定出所述优化后的目标函数。
可选地，所述计算单元203，具体用于：
设置初始种群、遗传算子，其中，所述遗传算子包括选择算子、复制或交叉算子、变异算子；
计算所述初始种群中每个个体对应的第一适应度，根据所述第一适应度计算所述每个个体的第一适应度平均值；
从所述初始种群中随机选取一个个体，根据所述遗传算子将所述个体进行复制、交叉或变异操作生成新个体，将所述新个体插入到所述初始种群中，得到一个新种群；
计算所述新种群中每个个体的第二适应度以及根据所述第二适应度计算所述每个个体的第二适应度平均值；
计算所述第一适应度平均值以及所述第二适应度平均值之间的差值，判断所述差值是否小于预设阈值；
若小于，则重新确定新种群直到所述差值不小于预设阈值为止，输出当前所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值。
参见图3，本申请提供一种计算机设备，该计算机设备，包括：
存储器301，用于存储至少一个处理器所执行的指令；
处理器302，用于执行存储器中存储的指令执行图1所述的方法。
本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行图1所述的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法，其特征在于，包括：
确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加注推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加注推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略；具体地，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；
根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；其中，所述预设的约束条件包括运载火箭对航天器的质心偏差约束、贮箱填充比不超过最大值、变轨期间最大干扰力矩不超过要求值、变轨结束后单个贮箱内推进剂剩余量不少于要求值；所述建立质心优化模型，具体包括：根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中任一点火时刻的姿态干扰力矩；根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数；其中，根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数，包括：根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩；
根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心；其中，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数；根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化，包括：根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述约束条件对应的贮箱内同种推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；确定所述差异值所对应的目标函数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算任一点火时刻航天器的质心坐标，包括：
根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及贮箱内同种推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标；
根据所述点火次数、所述每次变轨点火时长以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量计算变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积；
根据预设的贮箱剩余推进器的体积与航天器质心z向坐标的映射关系、所述变轨期间任一点火时刻每个所述贮箱内剩余推进剂的体积以及预设的插值算法确定出相应时刻航天器质心的z向坐标。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述发动机推力矢量参数包括发动机推动矢量大小、推移矢量横移量、推动矢量作用点、推动矢量偏移角、推动矢量位置角以及推动矢量偏斜位置角；
根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，包括：
根据如下公式计算所述发动机推力矢量：
Fx＝F sinαsinγ
Fy＝-F sinαcosγ
Fz＝F cosα
其中，Fx表示所述发动机推动矢量中x方向的分量；Fy表示所述发动机推动矢量中y方向的分量；Fz表示所述发动机推动矢量中z方向的分量；F表示所述发动机推动矢量大小；α表示所述推动矢量偏移角；γ表示所述推动矢量偏斜位置角；
根据如下公式计算所述推力作用点坐标：
Px＝δsinβ，Py＝-δsinβ，Pz＝h
其中，Px表示所述推力作用点x方向坐标；Py表示所述推力作用点y方向坐标；Pz表示所述推力作用点z方向的分量；δ表示所述推移矢量横移量；β表示推动矢量位置角；h表示贮箱所在位置的高度。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述航天器上贮箱的位置信息、所述第一重量信息以及所述质心位置信息、所述第二重量信息、所述总点火时长以及同类贮箱内推进剂加注量的差异值计算所述航天器质心横向方向的坐标，包括：
根据如下公式计算所述航天器质心横向方向的坐标：
其中，X(t)表示t时刻所述航天器质心的x方向坐标；Y(t)表示t时刻所述航天器质心的y方向坐标；m干表示所述第一重量信息；(x干，y干)表示所述质心位置信息；Δmo、Δmf表示所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值；xo1、xo2、xf1、xf2表示所述航天器上贮箱的x方向坐标；yo1、yo2、yf1、yf2表示所述航天器上贮箱的y方向坐标；M表示所述第二重量信息；t表示点火时刻；I表示变轨发动机的比冲，g表示重力加速度。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述约束条件对应的同类贮箱内推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值，包括：
设置初始种群、遗传算子，其中，所述遗传算子包括选择算子、复制或交叉算子、变异算子；
计算所述初始种群中每个个体对应的第一适应度，根据所述第一适应度计算所述每个个体的第一适应度平均值；
从所述初始种群中随机选取一个个体，根据所述遗传算子将所述个体进行复制、交叉或变异操作生成新个体，将所述新个体插入到所述初始种群中，得到一个新种群；
计算所述新种群中每个个体的第二适应度以及根据所述第二适应度计算所述每个个体的第二适应度平均值；
计算所述第一适应度平均值以及所述第二适应度平均值之间的差值，判断所述差值是否小于预设阈值；
若小于，则重新确定新种群直到所述差值不小于预设阈值为止，输出当前所述同类贮箱内推进剂加注量的差异值。
6.一种确定并联贮箱航天器发射质心的装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，用于确定航天器的基本参数，其中，所述基本参数包括所述航天器上贮箱的位置信息、加推进剂前所述航天器的第一重量信息以及质心位置信息、加推进剂后所述航天器的第二重量信息、加注推进剂的第三重量信息、发动机推力矢量参数以及变轨策略；具体地，所述变轨策略包括变轨点火次数以及每次变轨所消耗的推进剂质量；
第二确定单元，用于根据预设的约束条件，以贮箱内同种推进剂加注量之差为变量，确定变轨过程中姿态干扰力矩随时间的累积函数，并将累积函数作为目标函数，建立质心优化模型；其中，所述预设的约束条件包括运载火箭对航天器的质心偏差约束、贮箱填充比不超过最大值、变轨期间最大干扰力矩不超过要求值、变轨结束后单个贮箱内推进剂剩余量不少于要求值；所述建立质心优化模型，具体包括：根据所述发动机推力矢量参数计算发动机推力矢量和推力作用点坐标，计算变轨过程中任一点火时刻航天器的质心坐标；根据所述发动机推力矢量、所述推力作用点坐标以及所述质心坐标计算变轨过程中任一点火时刻的姿态干扰力矩；根据所述变轨点火次数以及所述每次变轨所消耗的推进剂质量确定变轨过程中的总点火时长，并根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数；其中，根据所述总点火时长以及所述姿态干扰力矩确定所述累积函数，包括：根据如下公式确定所述累积函数：
其中，Tsum表示所述累积函数；tignition表示所述总点火时长；T(t)表示所述姿态干扰力矩；
计算单元，用于根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化得到优化后的变量值，根据所述优化后的变量值计算航天器发射质心；其中，所述预设的优化目标为将所述目标函数优化为变轨过程中推进剂消耗最小所对应的累积函数；根据预设的遗传算法以及预设的优化目标对所述优化模型中的目标函数进行优化，包括：根据预设的遗传算法以及所述优化模型从所述约束条件对应的贮箱内同种推进剂加注量的差异值取值范围内确定出变轨期间维持姿态稳定消耗的推进剂质量最小时，同类贮箱内推进剂加注量的差异值；确定所述差异值所对应的目标函数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010621270.XA CN111950074B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010621270.XA CN111950074B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111950074A CN111950074A (zh) | 2020-11-17 |
| CN111950074B true CN111950074B (zh) | 2024-02-09 |
Family
ID=73337852
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010621270.XA Active CN111950074B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111950074B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113656891B (zh) * | 2021-08-10 | 2024-04-16 | 航天科工火箭技术有限公司 | 液体火箭动特性建模分析方法及终端设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0781706A2 (en) * | 1995-12-22 | 1997-07-02 | HE HOLDINGS, INC. dba HUGHES ELECTRONICS | Systematic vectored thrust calibration method for satellite momentum control |
| CN103984785A (zh) * | 2013-04-27 | 2014-08-13 | 中国空间技术研究院 | 一种基于遗传算法的卫星轨控发动机安装优化方法 |
| CN104034481A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-09-10 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种贮箱分布安装的航天器用推进剂配重方法 |
| CN104401506A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-03-11 | 上海卫星工程研究所 | 一种并联平铺贮箱卫星的零配重质心调配方法 |
| CN105930582A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-09-07 | 中国空间技术研究院 | 一种航天器变轨发动机安装参数优化方法 |
-
2020
- 2020-06-30 CN CN202010621270.XA patent/CN111950074B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0781706A2 (en) * | 1995-12-22 | 1997-07-02 | HE HOLDINGS, INC. dba HUGHES ELECTRONICS | Systematic vectored thrust calibration method for satellite momentum control |
| CN103984785A (zh) * | 2013-04-27 | 2014-08-13 | 中国空间技术研究院 | 一种基于遗传算法的卫星轨控发动机安装优化方法 |
| CN104034481A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-09-10 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种贮箱分布安装的航天器用推进剂配重方法 |
| CN104401506A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-03-11 | 上海卫星工程研究所 | 一种并联平铺贮箱卫星的零配重质心调配方法 |
| CN105930582A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-09-07 | 中国空间技术研究院 | 一种航天器变轨发动机安装参数优化方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 在轨加注过程中组合体航天器动力学建模与分析;杨雅君;廖瑛;文援兰;;国防科技大学学报(03);第88-93页 * |
| 基于遗传算法的再入航天器配重布局优化;游进;田政;侯向阳;;航天器工程(01);第56-61页 * |
| 杨一岱 ; 荆武兴 ; 刘玥.挠性航天器浮动质心动力学建模.哈尔滨工业大学学报.2015,第7-12页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111950074A (zh) | 2020-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109491246B (zh) | 一种基于数值优化算法的自适应救援轨迹规划方法 | |
| CN112461060B (zh) | 一种火箭末级离轨控制方法和装置 | |
| CN112361896B (zh) | 固体运载火箭制导方法以及装置、存储介质、电子装置 | |
| CN109798902A (zh) | 一种适用于运载火箭入轨修正的迭代制导方法 | |
| CN106250625B (zh) | 一种航天器迭代制导的优化方法 | |
| CN111950074B (zh) | 一种确定并联贮箱航天器发射质心的方法及装置 | |
| CN109484674A (zh) | 一种基于目标轨道参数的实时轨道机动控制方法 | |
| CN111898201B (zh) | 一种空战模拟环境中的战斗机高精度自主攻击引导方法 | |
| CN112179217B (zh) | 固体运载火箭的制导方法以及装置、存储介质、电子装置 | |
| CN112034703A (zh) | 航天运载器的自适应迭代制导方法及制导装置 | |
| CN111191368A (zh) | 一种连续小推力行星际转移轨道优化方法和装置 | |
| CN112507461A (zh) | 一种运载火箭动力软着陆段发动机开机方法 | |
| CN116203835A (zh) | 一种基于脉冲推力的航天器轨道追逃博弈方法 | |
| CN111638643A (zh) | 一种位移模式无拖曳控制动力学协调条件确定方法 | |
| CN112660426B (zh) | 一种火箭软着陆制导方法 | |
| CN113009824B (zh) | 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质 | |
| CN112629339A (zh) | 一种基于直接法的火箭软着陆轨迹规划方法 | |
| CN110209190B (zh) | 一种卫星标称轨道无偏飞行控制的方法 | |
| CN113110535A (zh) | 一种多约束条件下航天器姿态控制方法 | |
| CN115622612B (zh) | 巨型星座轨道保持迭代学习控制方法 | |
| CN112455725A (zh) | 一种脉冲轨道转移向有限推力轨道转移转换的方法 | |
| Kumar et al. | Dense-sparse discretization for optimization and real-time guidance | |
| CN113148235B (zh) | 一种并联布置贮箱卫星横向质心调整方法 | |
| CN114412665B (zh) | 一种固体火箭的点火方法及装置 | |
| CN117130391B (zh) | 一种基于软件定义的无人飞行器任务规划方法及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |