[发明专利]一种基于代理模型快速多目标空间反射镜优化设计方法

说明书

本发明公开了一种基于代理模型快速多目标空间反射镜优化设计方法。首先，确定了主镜轻量化结构和支撑方式后，通过拓扑优化确定了结构设计参数变量；基于Isight集成自动化平台，构建了有限元模型尺寸参数更改，有限元静力学分析和主镜面形计算的自动化流程，通过最优拉丁超立方抽样生成均匀的样本点，通过自动化流程计算生成相应的结构响应产生训练集；通过得到的样本集训练得到以BPNN神经网路为中心的代理模型，利用代理模型替代了耗时巨大的有限元仿真实现从主镜结构到结构性能响应之间快速的非线性计算，极大降低了计算成本；最后基于此代理模型结合NSGA‑Ⅱ多目标优化算法建立快速主镜结构优化设计框架，有效的解决了主镜结构优化设计的效率问题。

技术领域

本发明属于空间反射镜结构快速优化设计领域，具体涉及一种基于代理模型快速多目标空间反射镜优化设计方法。

背景技术

随着空间技术的飞速发展，大口径主镜作为空间相机光学系统结构中关键组成部分，他们必须满足系统对它机械结构和光学性能的要求。主镜结构设计过程必须考虑其在地面检测装调环境和在轨运行工况，因此往往这种复杂的结构优化设计并不能依靠人为经验设计，而是使用有限元仿真分析和面型拟合仿真。主镜结构优化设计往往需要使用集成优化平台，集成相关分析软件，使用内置优化算法，进行迭代寻优的优化过程。但是，传统的主镜优化设计，随着主镜的口径变大，从而导致模型结构复杂，有限元模型为了保证计算精度，网格节点变多，这使得优化过程迭代一次的计算量大大增加，极大的增加了主镜优化设计的周期。传统主镜构型的优化设计是使用集成优化平台或优化算法，这不仅需要不断重复的进行大量的有限元分析和面型拟合分析，这个过程不仅非常的耗时和计算量大，而且对于不同口径主镜需要重复类似设计流程。这对快速主镜设计提出了巨大挑战。因此，构建高精度的代理模型替代繁杂的仿真分析对于主镜快速设计有着很重要的意义。

启发式智能算法和基于代理模型优化技术已经被广泛的运用于主镜高效结构构型优化设计。相比传统有限元分析和面形拟合方法，基于代理模型优化技术构建一个数学模型来预测主镜结构响应，因此可以大大降低计算成本。BP Neural Network因其具有很强容错能力、非线性映射能力和泛化能力，非常适合主镜结构设计等高维、高非线性问题的建模。BPNN被广泛用主镜结构响应的代理模型，替代传统计算量大的分析手段。神经网络通过训练过程学习样本数据，之后训练好的神经网络作为准确的代理模型会用于复杂主镜结构优化设计。总之，提出一种高效的主镜多目标优化设计方法成为一种必要，目前文献尚缺乏解决复杂高维的主镜优化设计问题的方法用以替代传统设计的方法。

发明内容

本发明提出一种基于代理模型快速多目标优化空间反射镜设计方法，利用代理模型和多目标优化算法对主镜结构进行帕累托最优设计。使用代理模型代替传统的有限元仿真和面型拟合计算，大大减少了优化设计的计算成本，加快了主镜结构优化设计周期。

本发明采用的技术方案如下：一种基于代理模型快速多目标空间反射镜优化设计方法，包括以下几个步骤：

步骤1：依据光学设计和结构设计需求，利用多目标拓扑优化方法构建主镜初始模型，确定了设计变量和设计空间；

步骤2：基于Isight自动化集成平台，将更改有限元模型参数的Hypermesh(前处理软件),有限元静力学计算的Optistruct(求解器软件)和主镜结构面形拟合Matlab集成为自动化计算流程。利用最优拉丁超立方采样方法在主镜结构设计空间内均匀选取m组主镜设计参数变量组合作为输入样本，通过集成自动化仿真计算流程求解所有主镜设计参数变量的响应作为输出样本，利用得到的样本集构建了主镜结构设计变量和结构响应的代理模型；

步骤3：利用多目标智能优化算法随机初始化主镜结构参数设计变量，构建n组主镜结构参数变量组合，设定每个设计变量的上下限值和最大迭代数，根据光学设计和结构设计构造M个主镜设计的目标函数F₁,…F_M；