用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法及装置与流程

1.本发明主要涉及航天器领域，尤其涉及一种用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法、系统、装置和计算机可读介质。


背景技术：

2.红外灯阵是一种常用的外热流模拟装置，因其使用灵活，对航天器表面遮挡较小，且能够重复使用，被广泛地应用于航天器真空热试验中。红外灯阵的热流均匀度是用于评价其设计优劣的重要指标，差的热流均匀度会影响真空热试验的结果，降低热试验的准确性，甚至进而影响航天器的热设计，造成经济损失。
3.在进行航天器热试验时，传统的灯阵设计是根据经验设计灯阵的位置和高度，根据测得的热流均匀度来适当调整灯阵的布置，不仅费时费力，热流不均匀度也较难达到标准。某些情况下，为了提高热流均匀度，使用加热片模拟外热流，虽然能够达到热流均匀性要求，但是会破坏航天器表面的物理特性，并不适用于正样件的热试验。并且，加热片的成本较高，且只能一次性使用，大大增加了热试验费用和热改装的时间成本。
4.目前关于红外灯阵均匀度的研究普遍采用遗传算法对已有的红外灯阵进行优化设计，需要输入初始的阵列设计作为基础。并且这些研究只考虑了基本的矩形散热面(被照面)，没有对其他形状的散热面进行研究。此外，虽然遗传算法擅长找到全局最优解，但收敛较慢、运行时间长，在实际工程应用上不具优势，完全依赖数学计算的设计方法也忽视了工程经验对灯阵设计的指导作用。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是提供一种快速获得优化结果的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法、装置和计算机可读介质。
6.为解决上述技术问题，本发明提供了一种用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法，包括：构建初始红外灯阵，所述初始红外灯阵包括m行和n列，每行中相邻红外灯之间具有行间距，每列中相邻红外灯之间具有列间距，每个红外灯具有距离被照面的高度，m和n都是大于等于1的正整数；以及采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和所述高度进行优化迭代计算，所述第一优化算法的目标函数包括所述红外灯阵的热流分布不均匀度，停止迭代的条件包括所述热流分布不均匀度小于第一目标值。
7.在本技术的一实施例中，所述第一优化算法的约束条件包括所述行间距和列间距从所述红外灯阵的中心向外周逐渐减小，所述高度从所述红外灯阵的中心向外周逐渐降低。
8.在本技术的一实施例中，在所述构建初始红外灯阵的步骤中，还包括：基于工程经验设置所述行间距的初始行间距和所述列间距的初始列间距。
9.在本技术的一实施例中，所述第一优化算法包括粒子群优化算法。
10.在本技术的一实施例中，在所述采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和
所述高度进行优化迭代计算的步骤中，还包括：设置行间距界限、列间距界限和/或高度界限；判断所述行间距是否超过所述行间距界限、判断所述列间距是否超过所述列间距界限和/或判断所述高度是否超过所述高度界限；当超过时，使所述行间距位于所述行间距界限之内、使所述列间距位于所述列间距界限之内和/或使所述高度位于所述高度界限之内。
11.在本技术的一实施例中，使所述行间距位于所述行间距界限之内、使所述列间距位于所述列间距界限之内和/或使所述高度位于所述高度界限之内的步骤包括：
12.当x》x
max
时，使x＝2*x
max-x；
13.当x《x
min
时，使x＝2*x
min-x；
14.其中，x表示所述行间距、所述列间距或所述高度，x
min
,x
max
分别表示所述行间距界限、所述列间距界限或所述高度界限中的最大值和最小值。
15.在本技术的一实施例中，在所述采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和所述高度进行优化迭代计算的步骤中，还包括：当迭代次数大于预设阈值并且所述热流分布不均匀度不小于所述第一目标值时，重新构建所述初始红外灯阵为第二红外灯阵，所述第二红外灯阵的面积等于所述初始红外灯阵，所述第二红外灯阵包括m+1行和n列，或所述第二红外灯阵包括m行和n+1列。
16.在本技术的一实施例中，还包括：将所述初始红外灯阵划分为四个象限，所述采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和所述高度进行优化迭代计算的步骤包括：选取所述四个象限中的一个象限作为目标象限，对所述目标象限中的红外灯的行间距、列间距和高度进行优化迭代计算。
17.在本技术的一实施例中，还包括：将航天器热试验中的被照面分割为多个矩形基本被照面，针对所述矩形基本被照面构建所述初始红外灯阵。
18.在本技术的一实施例中，所述被照面的形状包括矩形、l形、凹形和凸形中的任意一种或多种的组合。
19.在本技术的一实施例中，还包括：依次针对每个所述矩形基本被照面构建所述初始红外灯阵，并且采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和所述高度进行优化迭代计算；根据每个所述矩形基本被照面的热流分布不均匀度获得总热流分布不均匀度；采用第二优化算法对每个所述矩形基本被照面的电流参数进行优化迭代计算，停止迭代的条件包括所述总热流分布不均匀度小于第二目标值。
20.本技术为解决上述技术问题还提出一种用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计系统，包括：灯阵构建模块，用于构建初始红外灯阵，所述初始红外灯阵包括m行和n列，每行中相邻红外灯之间具有行间距，每列中相邻红外灯之间具有列间距，每个红外灯具有距离被照面的高度，m和n都是大于等于1的正整数；灯阵均匀度优化模块，用于采用第一优化算法对所述行间距、所述列间距和所述高度进行优化迭代计算，所述第一优化算法的目标函数包括所述红外灯阵的热流分布不均匀度，停止迭代的条件包括所述热流分布不均匀度小于第一目标值。
21.在本技术的一实施例中，还包括可视化模块，用于显示所述初始红外灯阵的热流分布。
22.本技术为解决上述技术问题还提出一种用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计装置，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；处理器，用于执行所述指令以实现
如上所述的方法。
23.本技术为解决上述技术问题还提出一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述的方法。
24.本技术的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法、系统及装置将红外灯阵的行间距、列间距和高度作为优化参数，采用优化算法对这些优化参数进行优化，可以快速获得优化结果；通过设置约束条件，对行间距、列间距和高度进行约束，进一步加快了优化算法的收敛速度；并且在构建初始红外灯阵时，基于工程经验设置初始行间距和初始列间距，发挥了工程经验的指导作用，进一步加快了优化算法的收敛速度，提高了计算效率。
附图说明
25.包括附图是为提供对本技术进一步的理解，它们被收录并构成本技术的一部分，附图示出了本技术的实施例，并与本说明书一起起到解释本发明原理的作用。附图中：
26.图1是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法的示例性流程图；
27.图2是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法中的初始红外灯阵的结构示意图；
28.图3和图4是根据本技术一实施例的优化设计方法将初始红外灯阵划分为四个象限的示意图；
29.图5是根据本技术一实施例的优化设计方法设置约束条件的示意图；
30.图6a-6f是本技术一实施例的优化设计方法中的被照面的不同形状及其分割方式的示意图；
31.图7是本技术另一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法的示例性流程图；
32.图8是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计系统的框图；
33.图9a是根据本技术一实施例的优化设计方法所获得的优化后的红外灯阵位置示意图；
34.图9b是根据本技术一实施例的优化设计方法所获得的优化后的红外灯阵的热流分布图；
35.图9c是本技术一实施例的优化设计方法和其他方法的优化结果比较示意图；
36.图10是本发明一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计装置的系统框图。
具体实施方式
37.为了更清楚地说明本技术的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本技术应用于其他类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
38.如本技术和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一
种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
39.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本技术的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
40.在本技术的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
41.为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在
……
之上”、“在
……
上方”、“在
……
上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在
……
上方”可以包括“在
……
上方”和“在
……
下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
42.此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本技术保护范围的限制。此外，尽管本技术中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本技术说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本技术。
43.本技术中使用了流程图用来说明根据本技术的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，或将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
44.图1是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法的示例性流程图。参考图1所示，该实施例的优化设计方法包括以下步骤：
45.步骤s110：构建初始红外灯阵，初始红外灯阵包括m行和n列，每行中相邻红外灯之间具有行间距，每列中相邻红外灯之间具有列间距，每个红外灯具有距离被照面的高度，m和n都是大于等于1的正整数；以及
46.步骤s120：采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算，第一优
化算法的目标函数包括红外灯阵的热流分布不均匀度，停止迭代的条件包括热流分布不均匀度小于第一目标值。
47.以下结合附图对上述步骤s110-s120进行说明。
48.在步骤s110中，为了获得优化的红外灯阵，首先构建一个初始红外灯阵。在航天器热试验中，采用热流分布不均匀度来评价红外灯阵的设计优劣，例如当红外灯阵的热流分布不均匀度小于某第一目标值时，表示该红外灯阵适于进行航天器热试验。可以理解，初始红外灯阵没有经过优化处理，其热流分布不均匀度可以是大于第一目标值，因此，期望通过优化处理来调整该初始红外灯阵，使其热流分布不均匀度达到第一目标值。
49.在一些实施例中，第一目标值是10％。
50.在步骤s110中，初始红外灯阵包括m行和n列。本技术对m、n的具体数值不做限制。
51.图2是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法中的初始红外灯阵的结构示意图。参考图2所示，用圆圈表示每个红外灯210，7行和6列红外灯组成了如图2所示的红外灯阵。如图2所示，该红外灯阵位于xy坐标系中，行平行于x轴，列平行于y轴，红外灯阵的轮廓为矩形，每行中相邻的红外灯之间具有行间距
△
x，每列中相邻的红外灯之间具有列间距
△
y。图2中用双向箭头直线标示间距，不用于限制实际的间距测量方式。在一些实施例中，根据每个红外灯所在的位置坐标来计算间距，例如图2中所示的圆圈210的圆心的位置坐标。
52.图2所示仅为示例，不用于限制初始红外灯阵的红外灯个数、大小、形状等。
53.尽管在图2中只标出一个行间距
△
x和一个列间距
△
y，在步骤s110中构建初始红外灯阵时，每行中的各个行间距可以是不同的，每列中的各个列间距可以是不同的。
54.在一些实施例中，每行中的各个行间距相等。
55.在一些实施例中，每列中的各个列间距相等。
56.在一些实施例中，在步骤s110中，基于工程经验设置行间距的初始行间距和列间距的初始列间距。在一些实施例中，初始行间距和初始列间距的范围是0.3-0.6米。
57.在一些实施例中，初始行间距等于初始列间距。在一些实施例中，初始行间距和初始列间距都等于0.38米。
58.红外灯距离被照面的高度指该红外灯和该被照面之间的距离。高度越低，红外灯距离被照面越近，被照面的平均热流越高；高度越高，红外灯距离被照面越远，被照面的平均热流越低。
59.本技术在步骤s120中通过优化算法来优化红外灯阵中每个红外灯的高度、行间距、列间距等，以获得均匀的热流分布。
60.根据传统的计算方法，仅将红外灯的位置参数作为优化参数，而不是红外灯之间的间距，但实质影响红外灯阵热流分布不均匀度的是各红外灯之间的间距，算法每次更新迭代时一旦改变各灯位置，间距参数也会因此改变，产生很多计算冗余。本技术将行间距、列间距作为优化参数，能够减少这种计算冗余。
61.步骤s120中的第一优化算法可以是任意优化算法。
62.在一些实施例中，第一优化算法包括粒子群优化算法。粒子群算法是一种非常简便的优化算法，单次计算需要调整的参数个数少，各粒子“自我学习”的同时“相互学习”，计算速度非常快。
63.在步骤s120中，第一优化算法的优化参数包括初始红外灯阵的行间距、列间距和高度。
64.在步骤s120中，可以根据行间距、列间距和高度来计算或估计热流分布不均匀度。
65.在一些实施例中，可以根据已有的热流分布数据库来获得热流分布不均匀度。
66.在一些实施例中，本技术在步骤s110之前，使用蒙特卡洛方法计算不同高度下红外灯单灯辐射热流分布，从而获得红外灯单灯热流分布数据库。在一些实施例中，该不同高度的范围是0.3-0.6米，计算步长为0.01米。根据这些实施例，在步骤s120中，可以从该数据库中根据红外灯的行间距、列间距和高度来获得或估计其所对应的热流分布不均匀度。例如，根据当前的红外灯的行间距、列间距和高度，可以获得每个单灯的辐射热流分布，从而计算出该红外灯阵的热流分布不均匀度。如果数据库中没有对应的行间距、列间距和高度，则可以通过例如线性差值等方法来估计该红外灯阵中每个单灯的辐射热流分布，从而获得热流分布不均匀度。
67.在一些实施例中，在步骤s120中，采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算的步骤中，还包括：设置行间距界限、列间距界限和/或高度界限；判断行间距是否超过行间距界限、判断列间距是否超过列间距界限和/或判断高度是否超过高度界限；当超过时，使行间距位于行间距界限之内、使列间距位于列间距界限之内和/或使高度位于高度界限之内。
68.可以理解，在优化迭代算法中，在一次迭代中，对行间距、列间距和高度进行优化计算，获得优化后的行间距、列间距和高度。为了加快优化算法的收敛速度，在这些实施例中为行间距、列间距和/或高度设置了相应的界限，有助于优化算法的快速完成。
69.在一些实施例中，设置行间距界限，判断行间距是否超过行间距界限，当超过时，使行间距位于行间距界限之内。
70.在一些实施例中，设置列间距界限，判断列间距是否超过列间距界限，当超过时，使列间距位于列间距界限之内。
71.在一些实施例中，设置高度界限，判断高度是否超过高度界限，当超过时，使高度位于高度界限之内。
72.在一些实施例中，设置行间距界限和列间距界限，同时判断行间距和列间距是否超过其界限，当其中任意一个超过时，使其回归至相应的界限内。
73.在一些实施例中，设置行间距界限、列间距界限和高度界限，同时判断行间距、列间距和高度是否超过其界限，当其中任意一个超过时，使其回归至相应的界限内。
74.在一些实施例中，使行间距位于行间距界限之内、使列间距位于列间距界限之内和/或使高度位于高度界限之内的步骤包括：
75.当x》x
max
时，使x＝2*x
max-x；
76.当x《x
min
时，使x＝2*x
min-x；
77.其中，x表示行间距、列间距或高度，x
min
,x
max
分别表示行间距界限、列间距界限或高度界限中的最大值和最小值。
78.在一些实施例中，本技术的优化设计方法还包括：将初始红外灯阵划分为四个象限，采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算的步骤包括：选取四个象限中的一个象限作为目标象限，对目标象限中的红外灯的行间距、列间距和高度进行优化
迭代计算。
79.图3和图4是根据本技术一实施例的优化设计方法将初始红外灯阵划分为四个象限的示意图。图3用于表示行数m和列数n为偶数的初始红外灯阵，图4用于表示行数m或列数n为奇数的初始红外灯阵。
80.参考图3所示，其中包括4*4＝16个红外灯。当m和n都为偶数时，该红外灯阵具有轴对称结构，包括以x轴为对称和以y轴为对称。每个象限中的红外灯数量是相等的，如图3所示的，为4个。图3中虚线方框圈出了所选取的目标象限310，其为该红外灯阵的四个象限中的右上角象限，其中包括4个红外灯。
81.参考图4所示，其中包括3*3＝9个红外灯。当m或n中至少有一个是奇数时，该红外灯阵被分成的四个象限中所包含的红外灯是数量是不完全相等的。如图4所示，用虚线方框圈出了所选取的目标象限410，其为该红外灯阵的四个象限中的右上角象限，其中包括4个红外灯。
82.根据这些实施例，可以用目标象限代表该红外灯阵，仅根据目标象限中的红外灯的行间距、列间距和高度进行优化计算，并基于灯阵的对称性，将所获得的优化结果应用到其他四个象限中，进一步的减少了优化设计方法的时间，提高了优化速度。
83.在一些实施例中，步骤s120中的第一优化算法的约束条件包括行间距和列间距从红外灯阵的中心向外周逐渐减小，高度从红外灯阵的中心向外周逐渐降低。对于均匀分布的红外灯阵来说，会出现中心热流高、四周热流低的现象。为了使热流分布更加均匀，可以使位于中心的红外灯阵的分布相对稀疏，即具有较大的间距，使位于外周的红外灯阵的分布相对密集，即具有较小的间距。本技术在第一优化算法中加入上述的约束条件，使规则更加具有合理性，可以加快算法的收敛速度，计算不易陷入局部最优。
84.图5是根据本技术一实施例的优化设计方法设置约束条件的示意图。图5中以6*6的红外灯阵为例，结合前例，将该红外灯阵分为四个象限，取位于右上角的象限510中的3*3个红外灯作为初始红外灯阵。由于象限510位于该红外灯阵的右上角，因此，其左、下靠近红外灯阵的中心，其右上方靠近红外灯阵的外周。因此，沿x轴的列间距由中心向外周分别为δx1、δx2、δx3，沿y轴的行间距由中心向外周分别为δy1、δy2、δy3，其中，行间距和列间距的大小满足下面的公式(1)所限定的关系：
[0085][0086]
象限510中的每个红外灯都具有一高度h
ij
,i＝1-3,j＝1-3，用下面的矩阵(2)来表示：
[0087][0088]
结合图5，h
11
对应于图5中的红外灯521，h
33
对应于红外灯522，依此类推。根据上述约束条件，该高度h
ij
的大小满足下面的公式(3)所限定的关系：
[0089][0090]
在一些实施例中，本技术的优化设计方法还包括：将航天器热试验中的被照面分割为多个矩形基本被照面，针对矩形基本被照面构建初始红外灯阵。本技术对被照面的大小和形状都不做限制。在一些情况下，被照面本身为矩形，则可以直接根据该被照面来构建初始红外灯，也可以将一个较大的矩形被照面分割为多个较小的矩形基本被照面，该多个较小的矩形基本被照面可以是相等的或不等。当该多个较小的矩形基本被照面面积相等时，针对其中一个构建初始红外灯阵，根据本技术的优化设计方法可以快速地获得优化参数。
[0091]
在一些实施例中，被照面的形状包括矩形、l形、凹形和凸形中的任意一种或多种的组合。
[0092]
图6a-6f是本技术一实施例的优化设计方法中的被照面的不同形状及其分割方式的示意图。图6a-6f的视角都为卫星表面的正视图。其中，图6a和6b表示l形的被照面，图6a是分割前，图6b是分割后，其中用虚线表示分割线。经过分割之后，l形的被照面610被分割为两部分611、612。图6c和6d表示凹形的被照面，图6c是分割前，图6d是分割后，其中用虚线表示分割线。经过分割之后，凹形的被照面620被分割为三部分621、622、623。图6e和6f表示凸形的被照面，图6e是分割前，图6f是分割后，其中用虚线表示分割线。经过分割之后，凸形的被照面630被分割为两部分631、632。
[0093]
图6a-6f仅为示例，不用于限制被照面的具体形状、具体的分割方式以及被分割成多少部分。在一些实施例中，例如，图6f中的每个部分631、632还可以被分割成多个小矩形，每个小矩形作为矩形基本被照面。
[0094]
在一些实施例中，步骤s110还包括：根据矩形基本被照面的面积确定行数和列数。例如，假设矩形基本被照面的长为l，宽为w，结合工程经验所确定的初始行间距和初始列间距，可以计算出来初始红外灯阵的行数m和列数n。
[0095]
在一些实施例中，在采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算的步骤中，还包括：当迭代次数大于预设阈值并且热流分布不均匀度不小于第一目标值时，重新构建初始红外灯阵为第二红外灯阵，第二红外灯阵的面积等于初始红外灯阵，第二红外灯阵包括m+1行和n列，或第二红外灯阵包括m行和n+1列。在这些实施例中，通常会设置一个预设阈值作为迭代次数的最大值，例如该预设阈值为100。当迭代次数达到100次时，根据步骤s120中的第一优化算法，热流分布不均匀度仍然是大于第一目标值的，也即该第一优化算法没有满足停止迭代的条件，此时，重新构建一个初始红外灯阵，在原来的初始红外灯阵的基础上，使其行数或列数增加1。并在此基础上，使第二红外灯阵中的所有红外灯均匀分布，也即第二红外灯阵中的初始行间距和初始列间距都变小了。
[0096]
在一些实施例中，本技术的优化设计方法还包括：
[0097]
步骤s130：依次针对每个矩形基本被照面构建初始红外灯阵，并且采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算；
[0098]
步骤s132：根据每个矩形基本被照面的热流分布不均匀度获得总热流分布不均匀
度；
[0099]
步骤s134：采用第二优化算法对每个矩形基本被照面的电流参数进行优化迭代计算，停止迭代的条件包括总热流分布不均匀度小于第二目标值。
[0100]
在上述的步骤s130中，当每个矩形基本被照面的面积相等时，则无需重复构建初始红外灯阵，而是使用其中一个矩形基本被照面的优化结果作为其他矩形基本被照面的结果，实现结果的复用。
[0101]
经过步骤s130已经获得了被照面中所有红外灯的行间距、列间距和高度等的最优参数。但是，对于经过分割的被照面来说，将分割后的部分组合起来之后，其整体的总热流分布不均匀度不一定是最优的。因此，采用步骤s132-s134对整体的总热流分布不均匀度进行优化。
[0102]
在步骤s132，可以是将每个矩形基本被照面的热流分布不均匀度叠加起来，获得总热流分布不均匀度。
[0103]
步骤s110-s120可以是在提供给每个红外灯的电流参数相同的情况下来实施的。电流参数的不同可能会对热流分布产生影响。
[0104]
在一些情况下，可以分别控制红外灯阵中位于不同位置的红外灯的电流参数。例如，如图5所示，可以对象限510中的3*3个红外灯提供第一电流参数，对其他象限中的红外灯提供其他电流参数。例如，如图6a-6f所示，对位于被分割出来的不同矩形基本被照面中的红外灯提供不同的电流参数。
[0105]
在步骤s134中，第二优化算法可以与第一优化算法相同或不同。在第二优化算法中，采用电流参数作为优化参数，经过多次迭代之后，获得最优的电流参数，该最优的电流参数可以是针对不同红外灯的电流参数矩阵，其中包括多个电流参数。当向每个红外灯施加其最优的电流参数时，使总热流分布不均匀度小于第二目标值。
[0106]
在步骤s134，第二目标值可以和第一目标值相同或不同。在一些实施例中，第二目标值是10％。
[0107]
图7是本技术另一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法的示例性流程图。其中多个步骤与图1所示实施例的步骤s110-s120相关，可以参考前文的附图及说明内容，相同的内容将不再展开。
[0108]
参考图7所示，该实施例的优化设计方法包括以下步骤：
[0109]
步骤s710：将被照面分割为q个矩形基本被照面。
[0110]
步骤s712：灯阵行列数初始化，灯阵位置参数初始化，计算初始热流分布不均匀度。在该步骤中，灯阵可以是步骤s110中的初始红外灯阵，初始化的行数为m，列数为n。灯阵位置参数初始化可以是基于工程经验设置的初始行间距和初始列间距，以及每个红外灯的高度。并根据这些初始参数计算初始热流分布不均匀度。
[0111]
步骤s714：采用粒子群优化算法(pso,particle swarm optimization)优化行间距、列间距和高度，计算热流分布不均匀度δ。
[0112]
步骤s716：判断δ《第一目标值？若是，则执行步骤s722；若否，则执行步骤s718。
[0113]
步骤s718：判断迭代次数《预设阈值？若是，则执行步骤s714；若否，则返回步骤s720。
[0114]
步骤s720：使灯阵的行数或列数加1，再继续执行步骤s714。
[0115]
在一些实施例中，步骤s710-s720是一个完整的流程。当步骤s716的判断结果为是时，不是执行步骤s722，而是将当前的迭代所计算出来的行间距、列间距和高度作为优化结果输出，整个流程结束。
[0116]
步骤s722：计算q个矩形基本被照面的总热流分布不均匀度σδ。
[0117]
步骤s724：采用pso优化各矩形基本被照面灯阵的电流参数，计算总热流分布不均匀度σδ。
[0118]
这里的矩形基本被照面灯阵指对应于每个矩形基本被照面的红外灯阵。对于不同的矩形基本被照面，其红外灯阵的电流参数可以相同或不同。
[0119]
步骤s726：判断σδ《第二目标值？若是，则执行步骤s728；若否，则执行步骤s724。
[0120]
步骤s728：输出优化参数。这里的优化参数包括根据步骤s716之后所获得的最优的行间距、列间距和高度，以及根据步骤s726之后所获得的各个矩形基本被照面灯阵的最优的电流参数。
[0121]
图8是本技术一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计系统的框图。前文所述的优化设计方法可以采用该优化设计系统800来具体实施，前文的图和说明内容都可以用于说明该实施例的优化设计系统800，重复的内容将不再展开。参考图8所示，该优化设计系统800包括：灯阵构建模块810和灯阵均匀度优化模块820。灯阵构建模块810用于构建初始红外灯阵，初始红外灯阵包括m行和n列，每行中相邻红外灯之间具有行间距，每列中相邻红外灯之间具有列间距，每个红外灯具有距离被照面的高度，m和n都是大于等于1的正整数；灯阵均匀度优化模块820用于采用第一优化算法对行间距、列间距和高度进行优化迭代计算，第一优化算法的目标函数包括红外灯阵的热流分布不均匀度，停止迭代的条件包括热流分布不均匀度小于第一目标值。根据该实施例，可以采用灯阵构建模块810实施图1所示的步骤s110以及相关的步骤，以及采用灯阵均匀度优化模块820实施图1所示的步骤s120及相关的步骤。
[0122]
在一些实施例中，本技术根据mfc框架编写控制模块计算的自动化设计平台，在平台中实现数据存储、模块通信、结果显示等功能。
[0123]
在一些实施例中，该优化设计系统800还包括单灯热流计算模块(图未示)，用于采用使用蒙特卡洛方法计算不同电流、不同高度下红外灯单灯辐射热流分布，从而获得红外灯单灯热流分布数据库。为了提高蒙特卡罗法的计算效率，软件开发中各个模块程序采用fortran90开发，然后通过编译链接转化为动态链接库文件(dynamic link library，dll)，通过使用dll，将程序模块化。为了处理用户输入输出信息，软件计算界面基于mfc(microsoft foundation classes)应用程序的多文档框架开发，用户通过主界面可以实现输入计算参数、选择散热面形状、启动计算等功能等。
[0124]
在一些实施例中，该优化设计系统800还包括可视化模块830，用于显示初始红外灯阵的热流分布。在这些实施例中，可视化模块830可以对计算结果通过辅助界面或后处理软件，进行可视化处理，如预览灯阵设计和热流分布等。
[0125]
图9a是根据本技术一实施例的优化设计方法所获得的优化后的红外灯阵位置示意图。图9b是根据本技术一实施例的优化设计方法所获得的优化后的红外灯阵的热流分布图。图9c是本技术一实施例的优化设计方法和其他方法的优化结果比较示意图。
[0126]
在图9a-9b所示的实施例中，采用本技术前文所述的优化设计方法对2.1m
×
2.0m
的矩形散热面进行红外灯阵自动优化设计。优化时程序自动计算的初始灯阵为6
×
6，第一目标值设置为10％，迭代次数的预设阈值为150次。在计算150步时的最优热流不均匀度为12.05％，大于第一目标值，因此将初始红外灯阵重建为7
×
6的第二红外灯阵，计算16次即得到9.25％的热流不均匀度，计算110次得到7.52％的热流不均匀度，优化时长共计120min。
[0127]
图9a中所示为优化后的7
×
6的红外灯阵，其中标示出了行间距910、列间距920和右上角象限中3*4灯阵的高度930，都是优化后的结果。从中可以看出，该优化后的行间距、列间距都是从中心向外周逐渐减小，红外灯的高度则是从中心向外周逐渐降低。
[0128]
图9b是以可视化的方式显示的图9a所示的红外灯阵的热流分布，其中x轴y轴是坐标轴，flux为热流密度。热流不均匀度为7.52％，满足δ《10％的要求。
[0129]
为了对比本技术的改进策略对红外灯阵优化速度的影响，以2.1m
×
2.0m的散热面为例，指定灯阵的为7行6列，分别使用遗传算法、粒子群算法和本技术的优化设计方法进行了灯阵的优化设计，图9c为计算结果对比。
[0130]
参考图9c所示，其中横轴为时间，单位是分钟(min)，纵轴为热流分布不均匀度δ，单位是％。在图9c中分别示出了遗传算法结果曲线910、粒子群算法曲线920和本技术的优化设计方法曲线930。从图9c可以看出，使用遗传算法优化灯阵时，热流分布不均匀度降至10％以下花费了75.8min，计算305.4min后的最终热流分布不均匀度为6.75％；使用粒子群算法优化，热流分布不均匀度降至10％以下花费了56min，用时减少了26.1％，但计算100min后的最终不均匀度稳定在9.88％，无法继续下降；而使用本技术的优化设计方法进行优化，用时仅8min后热流不均匀度即降至9.25％，对比使用遗传算法用时减少了89.4％，计算55min后的最终热流不均匀度为7.52％，整体用时减少82％，虽然最终优化结果相对差了0.77％，但加速效果显著，可以满足实际工程应用的要求。
[0131]
本技术还包括一种用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计装置，包括存储器和处理器。其中，该存储器用于存储可由处理器执行的指令；处理器用于执行该指令以实现前文所述的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计方法。
[0132]
图10是本发明一实施例的用于航天器热试验的红外灯阵的优化设计装置的系统框图。参考图10所示，该优化设计装置1000可包括内部通信总线1001、处理器1002、只读存储器(rom)1003、随机存取存储器(ram)1004以及通信端口1005。当应用在个人计算机上时，该优化设计装置1000还可以包括硬盘1006。内部通信总线1001可以实现该优化设计装置1000组件间的数据通信。处理器1002可以进行判断和发出提示。在一些实施例中，处理器1002可以由一个或多个处理器组成。通信端口1005可以实现该优化设计装置1000与外部的数据通信。在一些实施例中，该优化设计装置1000可以通过通信端口1005从网络发送和接受信息及数据。该优化设计装置1000还可以包括不同形式的程序储存单元以及数据储存单元，例如硬盘1006，只读存储器(rom)1003和随机存取存储器(ram)1004，能够存储计算机处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器1002所执行的可能的程序指令。处理器执行这些指令以实现方法的主要部分。处理器处理的结果通过通信端口传给用户设备，在用户界面上显示。
[0133]
上述的优化设计方法可以实施为计算机程序，保存在硬盘1006中，并可加载到处理器1002中执行，以实施本技术的优化设计方法。
[0134]
本发明还包括一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，该计算机程序代码在由处理器执行时实现前文所述的优化设计方法。
[0135]
优化设计方法实施为计算机程序时，也可以存储在计算机可读存储介质中作为制品。例如，计算机可读存储介质可以包括但不限于磁存储设备(例如，硬盘、软盘、磁条)、光盘(例如，压缩盘(cd)、数字多功能盘(dvd))、智能卡和闪存设备(例如，电可擦除可编程只读存储器(eprom)、卡、棒、键驱动)。此外，本文描述的各种存储介质能代表用于存储信息的一个或多个设备和/或其它机器可读介质。术语“机器可读介质”可以包括但不限于能存储、包含和/或承载代码和/或指令和/或数据的无线信道和各种其它介质(和/或存储介质)。
[0136]
应该理解，上文所描述的实施例仅是示意。本文描述的实施例可在硬件、软件、固件、中间件、微码或者其任意组合中实现。对于硬件实现，处理器可以在一个或者多个特定用途集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器和/或设计为执行本文所述功能的其它电子单元或者其结合内实现。
[0137]
本技术的一些方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。处理器可以是一个或多个专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理器件(dapd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器或者其组合。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。例如，计算机可读介质可包括，但不限于，磁性存储设备(例如，硬盘、软盘、磁带
……
)、光盘(例如，压缩盘cd、数字多功能盘dvd
……
)、智能卡以及闪存设备(例如，卡、棒、键驱动器
……
)。
[0138]
计算机可读介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、射频信号、或类似介质、或任何上述介质的组合。
[0139]
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述发明披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
[0140]
同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
[0141]
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说
明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。