[发明专利]基于参数相关性的热分析模型降维修正方法

说明书

技术领域

本发明涉及航天器热控制领域的仿真验证方法，特别涉及一种基于参数相关性的热分析模型降维修正方法。

背景技术

航天器热分析计算采用热网络分析法，热分析模型反映了航天器内部、航天器与外部空间的复杂热交换关系。

航天器热分析在型号研制阶段起仿真驱动设计作用，在轨服役阶段起温度预测作用，因此热分析模型的仿真精度决定了航天器的热设计能力及在轨热性能评估能力。

航天器热控系统研制流程中，热分析模型的仿真精度受诸多不确定因素影响，仿真结果与试验结果及在轨情况间存在多级误差：设计流程(物理模型→简化模型→分析模型→仿真结果)误差为物理模型与简化模型间的工程假设误差、简化模型与分析模型间的参数设置误差、分析模型与仿真结果间的程序离散误差和求解截断误差；实施流程(物理模型→真实产品→试验结果→在轨情况)误差为物理模型与真实产品间的理想化误差、真实产品与试验结果间的试验误差、试验结果与在轨情况间的状态误差。

为了尽量减小仿真分析与真实产品间的误差，提高热分析模型的仿真精度，以便更准确地对航天器进行热分析设计或在轨温度预示，需要对热控系统研制流程进行误差控制。其中工程假设误差可通过创建高保真热分析模型进行控制；程序离散误差、求解截断误差和理想化误差无法避免，但相对而言只是小数量级误差，工程处理时予以忽略；试验误差可通过优化试验流程、增强外热流及内功耗的模拟能力、提高数据采集精度等手段改进；状态误差可通过严格的状态控制进行管控；虽然参数设置误差可根据设计人员的设计经验得到一定的控制，但由于问题的复杂性、先验知识不足以及问题的各异性，单靠设计经验减小该误差的程度有限，因此参数设置误差是提高热分析模型仿真精度的主要误差，必须根据试验数据或飞行数据对热分析模型进行修正。

热分析模型修正的前提条件是仿真分析与真实产品间参数设置误差为主导误差，其他误差已得到了有效控制，比如建模过程中抓住了系统的全部关键点、试验结果反映了产品的真实温度水平等。但仿真分析与真实产品间存在的多级误差积累不能忽略，只有影响程度远大于多级误差积累引起的模型不确定性影响程度的参数才能在模型修正过程中得到较好的修正效果，影响程度过小的参数可能会被模型不确定性埋没而得不到有效的修正，这种效应不是足够的试验数据可以解决的。因此热分析模型修正的目标为：

高效：由于待修正的参数设置误差较大，因此几乎所有对设计的改进或修正都是工程应用可接受的，对热分析模型的修正应以尽量少的时间得到满足要求的结果。

高精度：修正后的热分析模型中95％以上星内单机与真实产品绝对误差在3℃以内即可认为模型具有较好的修正结果，3℃的误差表征了仿真分析与真实产品间各级误差的积累效应。

当前热分析模型修正方法主要有基于设计经验的试凑法，基于最小二乘法的热网络系数修正法，以及基于概率统计理论的蒙特卡洛法。

①基于设计经验的试凑法

利用经验判断-试算-人工甄别关键参数的方法对模型的输入参数进行修正。试凑法存在两方面局限性：第一，关键参数的甄别完全取决于分析者的经验判断，对于经验丰富的分析者来说可能会得到很好的修正结果，但对分析人员的设计能力要求较高，整体分析效率偏低，且易造成过设计进而产生热设计资源的浪费；同时由于该方法过分依赖分析者的主观经验，可能会忽略掉某些关键因素，从而影响到模型修正的准确性。第二，修正精度无法控制，只有在修正参数变化不大且实际值与数值模拟值之间残差线性很好时，才能通过试算观察到残差变化趋势，并根据该趋势调整输入参数以修正模型，当实际情况不完全与该方法实施的假设前提相符时，便难以保证方法的可行性。

②基于最小二乘法的热网络系数修正法

利用试验数据代入热模型，利用最小二乘法原理建立残差方程，用逐次回归分析方法进行求解，重点修正热模型中与实际偏差较大的热网络系数(主要是辐射系数)。热网络系数修正法存在两方面局限性：第一，需要修正的参数过多、航天器内部节点温差太小、有些节点无试验值，难以应用于大规模热模型。第二，方法主要解决航天器角系数及外热流计算精度较小的问题，随着软件的发展，辐射换热系数是容易精确计算的，已不是影响模型精度的主要因素。

③基于概率统计理论的蒙特卡洛法