航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法及系统

本发明涉及航天器仪器舱的组件布局设计，特别地，涉及一种航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质。

背景技术：

1、航天器仪器舱组件布局方案设计是航天器总体设计的关键一环，指在满足工程技术条件及内部和周围环境的各种约束要求的前提下，研究如何充分利用航天器有限的空间，将各种组件或仪器、设备布置到最优，它需要航天、力学、图形学和几何学等多学科知识的综合运用，设计指标的优劣程度直接关系到航天器的性能、可靠性和成本等。

2、需要注意的是，航天器组件布局方案设计问题作为一类大型系统问题，由于几何非干涉的强约束性，组件放置的解空间呈非连续、强非线性等特点，如果采用常用的蒙特卡洛随机采样方法进行优化求解，得到的样本绝大部分都是存在干涉的无效解。因此，目前的航天器仪器舱组件布局优化设计重点是研究如何解决组件之间的干涉问题，主要是通过构造解析的几何干涉公式，采用梯度优化方法高效地由随机初始值迭代收敛至非干涉可行解。例如，文献1【chen x,yao w,zhao y,chen x,zheng x.apractical satellite layoutoptimization design approach based on enhanced finite-circle method[j].structural and multidisciplinary optimization,2018,58(6):2635–2653】提出的航天器布局优化设计方法中，作者采用了有限包络圆方法来近似描述待布局组件，将组件与组件之间的干涉计算问题近似转换为了一系列圆与圆(或球与球)之间的距离计算问题，通过控制圆(或球)之间的不相交来实现组件之间的不干涉。文献2【chen x,yao w,zhao y,chen x,liu w.a novel satellite layout optimization design method based onphi-function[j].acts astronautica,2021,180:560–574】采用一种phi函数的方法解决了卫星布局组件之间复杂的干涉计算问题，phi函数值是能够准确反映两个几何体之间相互距离的一种度量，故通过采用该方法就可以准确高效地判断组件之间是否发生干涉，并计算出干涉量的大小，从而指导卫星布局优化过程朝着布局可行解的方向进行搜索。

3、但是，基于梯度算法进行优化求解具有严重的初值依赖性，其结果很容易陷入局部最优，这些局部最优解很难跳出当前的相对几何关系，这极大地限制了它们在性能指标上的进一步提升。而如何获得更多、更好的布局方案仍然是一个没有解决的问题，但这对于设计者而言是十分重要的。因此，通过研究航天器组件布局优化设计问题，形成多样化布局方案求解的智能算法，对于航天器设计的发展具有十分重要的意义。另外，目前的航天器仪器舱组件布局优化设计通常都是针对单目标进行优化求解，而无法针对双目标进行优化求解，因此，如何针对双目标优化形成多样化布局方案成为下一步需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质，以解决现有航天器组件布局方案设计无法针对双目标优化问题形成多样化布局方案的技术问题。

2、根据本发明的一个方面，提供一种航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法，包括以下内容：

3、随机生成若干个可能存在几何干涉的初始布局方案；

4、以初始布局方案之间的相似度值最小作为目标函数、初始布局方案不发生几何干涉为约束条件，构造考虑多样性的航天器仪器舱组件布局优化问题并进行优化求解，得到多个初步优化布局方案；

5、采用行列式点过程采样方法基于多个初步优化布局方案进行筛选，得到多个深度优化布局方案；

6、构造航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化问题，将多个深度优化布局方案作为双目标优化问题的初始解，并采用di-snc算法进行求解得到最终的多个布局优化方案。

7、进一步地，所述将多个深度优化布局方案作为双目标优化问题的初始解，并采用di-snc算法进行求解得到最终的多个布局优化方案的过程包括以下内容：

8、将多个深度优化布局方案作为初始解分别进行单目标优化求解，得到单目标性能最优的两个单目标优化布局方案，并将两个单目标优化布局方案对应的目标函数向量作为双目标问题优化求解的定位点和反定位点；

9、将定位点和反定位点作为近似pareto前沿的顶点，并连接两个顶点得到理想近似线；

10、在理想近似线上生成均匀分布的若干个近似点；

11、计算每个近似点到近似pareto前沿顶点的智能距离，基于智能距离最大的近似点构建添加正交约束的单目标优化问题并进行求解，以生成新的pareto前沿点；

12、判断新生成的pareto前沿点是否保留，并将保留的pareto前沿点作为新的pareto最优解；

13、将新的pareto最优解作为近似pareto前沿的一个新顶点，重复上述步骤完成迭代，直至没有多余的近似点可以产生新的pareto最优解。

14、进一步地，在理想近似线上生成均匀分布的若干个近似点的过程中，第i个近似点的计算公式为：

15、

16、其中，ui表示第i个近似点的目标函数向量，p1*和p2*分别表示两个近似pareto前沿顶点的目标函数向量，和分别表示权重参数，其以固定增量δ从0增加到1，且

17、进一步地，所述添加正交约束的单目标优化问题的表达式为：

18、

19、其中，f1(x)和f2(x)表示两个目标函数，c(x)表示组件之间不干涉的约束条件，△ij表示组件i和组件j之间的重叠量，n表示组件的总个数，xl和xu分别表示设计变量的下限值和上限值，n12表示双目标问题的近似线向量，n12＝f1*-f2*，f1*和f2*分别表示两个近似pareto前沿顶点的目标函数向量，f*(x)表示待求解的pareto前沿点，ul-1和ul+1分别表示到近似pareto前沿顶点智能距离最大的近似点ul的前后相邻两个近似点。

20、进一步地，所述判断新生成的pareto前沿点是否保留的过程具体为：

21、判断新生成的pareto前沿点是否满足下列任一条件，若满足则需去除，若均不满足则保留新生成的pareto前沿点：

22、新生成的pareto前沿点不是已知智能pareto解集中的非支配解；

23、新生成的pareto前沿点在已有智能pareto最优解的pit区域内；

24、新生成的pareto前沿点不在正交约束区域内。

25、进一步地，所述考虑多样性的航天器仪器舱组件布局优化问题的表达式为：

26、

27、其中，设计变量(xi,yi)表示组件i的中心坐标，θi表示组件i的偏转角度，上标p表示第p个初始布局方案，m表示优化中选取的初始布局方案的个数，lpq表示对称正定矩阵，矩阵中的元素代表初始布局方案p和初始布局方案q之间的相似度值，△ij表示组件i和组件j之间的重叠量，n表示组件的总个数。

28、进一步地，所述采用行列式点过程采样方法基于多个初步优化布局方案进行筛选，得到多个深度优化布局方案的过程包括以下内容：

29、基于多个初步优化布局方案之间的相似度计算结果建立一个核矩阵，核矩阵的维度代表初步优化布局方案的个数，元素表示矩阵索引所对应的两个初始优化布局方案之间的相似度，对角线元素均为1，再基于以下公式计算每个初步优化布局方案被选取的概率：

30、

31、其中，pl(a)表示初始优化布局方案a被选中的概率，l表示基于多个初步优化布局方案之间的相似度计算结果建立的核矩阵，det表示计算矩阵的行列式，i为单位矩阵，la表示以被选中的初始布局方案a为索引的l核矩阵中的元素所构成的新的核矩阵。

32、另外，本发明还提供一种航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化系统，包括：

33、随机生成模块，用于随机生成若干个可能存在几何干涉的初始布局方案；

34、初步优化模块，用于以初始布局方案之间的相似度值最小作为目标函数、初始布局方案不发生几何干涉为约束条件，构造考虑多样性的航天器仪器舱组件布局优化问题并进行优化求解，得到多个初步优化布局方案；

35、深度优化模块，用于采用行列式点过程采样方法基于多个初步优化布局方案进行筛选，得到多个深度优化布局方案；

36、双目标优化模块，用于构造航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化问题，将多个深度优化布局方案作为双目标优化问题的初始解，并采用di-snc算法进行求解得到最终的多个布局优化方案。

37、另外，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上所述的方法的步骤。

38、另外，本发明还提供一种计算机可读取的存储介质，用于存储进行航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化的计算机程序，所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。

39、本发明具有以下效果：

40、本发明的航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法，通过先随机生成若干个可能存在几何干涉的初始布局方案，然后，以初始布局方案之间的相似度值最小作为目标函数、初始布局方案不发生几何干涉为约束条件，构造考虑多样性的航天器仪器舱组件布局优化问题并进行优化求解，得到多个初步优化布局方案，实现了布局方案的初步优化筛选，提高了布局方案的代表性和相互之间的差异性。然后，采用行列式点过程采样方法基于多个初步优化布局方案进行筛选，得到最具代表性且多样的多个深度优化布局方案，实现了布局方案的深度优化筛选，进一步提升了布局方案的代表性和差异性。最后，构造航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化问题，将多个深度优化布局方案作为双目标优化问题的初始解，并采用di-snc算法进行求解得到最终的多个布局优化方案，可以对航天器系统的两种特性同时进行优化。本发明的航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化方法提出了一种考虑布局方案之间多样性的双目标优化方案，能够同时生成多组性能较好且具有较大差异性的航天器仪器舱组件布局方案，很大程度上缓解了陷入局部最优的局限性，为航天器工程设计提供了更多参考，并且，采用di-snc算法进行双目标优化求解，通过将di算法(diverse initial value single-objective optimization，多样化初值法单目标优化)与先进的pareto前沿生成机制-snc算法(smart normal constraint，智能正交约束法)相结合，将得到的多个深度优化布局方案作为初始解再进行双目标优化，并在优化过程中不断增加更新的线性约束条件，将双目标优化问题转化为两个单目标优化问题，限制求解空间的范围，随后在特定的设计空间中求解，可以求解出多种满足双目标优化需求的布局优化方案。

41、另外，本发明的航天器仪器舱组件多样化布局的双目标优化系统同样具有上述优点。

42、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。