[发明专利]一种基于正态云模型的小卫星成本优化设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种小卫星成本优化方法，具体涉及一种基于正态云模型来构造的粒子群优化算法来优化卫星的成本。

背景技术

小卫星普遍应用在通信、遥感、导航和空间科学领域，卫星设计是一个多学科耦合的、复杂的设计过程，在设计过程中，对设计参数的变化比较敏感，在卫星的设计优化问题中，主要面临如下的困难：1、设计优化问题既包含连续优化变量，又包含离散优化变量，是一个包含连续变量和离散变量的混合变量优化问题，传统的基于梯度信息的优化方法求解效率低，不易于得到全局最优解；2、卫星设计优化问题涉及多个学科，学科间有较强的耦合性，传统的优化算法难于处理卫星设计优化问题的耦合性，算法的收敛性难于保证；3、由于卫星设计优化问题的复杂性，导致设计误差随着优化的进行不断累积，影响了优化结果的精度和稳定性。因此，不当的设计增加了卫星设计的成本，降低了设计效率，甚至有任务失败的风险。为了在详细设计阶段更好的满足设计的需求，提高设计的针对性、计划性和效率，有必要设计一个高效的优化算法对卫星的成本进行优化计算。传统的卫星成本优化算法采用的是基于梯度信息的优化算法，该算法的优点是算法收敛的方向可以控制，其缺点是对函数的连续性要求高，收敛慢、稳定性得不到保证，易陷入局部的最优点，且计算效率低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有卫星成本优化方法采用基于梯度信息的优化算法，该算法对函数的连续性要求高，收敛慢、稳定性得不到保证，易陷入局部的最优点，计算效率低的问题，提供一种基于正态云模型的小卫星成本优化设计方法。

本发明的一种基于正态云模型的小卫星成本优化设计方法是通过以下步骤实现的：

步骤一、建立小卫星成本C优化模型：小卫星成本C包括卫星系统的成本C_s、地面系统成本C_g和发射成本C_f，用C＝C_s+C_g+C_f来计算；

步骤二、设定小卫星成本C的优化设计变量：小卫星成本C的优化设计变量共包含七个优化设计变量，分别是电荷耦合器件相机焦距、轨道高度、圆柱体形状卫星的底面半径、卫星高度、太阳电池的类型、蓄电池的类型和任务周期；

步骤三、对步骤一中的七个优化设计变量进行初始化赋值：每个粒子用pⁱ表示，粒子群规模选为30个，随机生成每个粒子pⁱ的初始位置 和初始速度 其中 x0i=(x0i1,x0i2,x0i3,x0i4,x0i5,x0i6,x0i7),]]>式中 和 分别表示电荷耦合器件相机焦距、轨道高度、圆柱体形状卫星的底面半径、卫星高度、太阳电池的类型、蓄电池的类型和任务周期的初始值，其中v0i=(v0i1,v0i2,v0i3,v0i4,v0i5,v0i6,v0i7),]]>式中 和 分别表示 和 对应的速度初始值，