[发明专利]一种月球天梯总体方案优化方法

说明书

技术领域

本发明提供一种月球天梯总体方案优化方法，它涉及一种基于改进重采样粒子群法的月球天梯总体方案优化方法，可以快速、有效地实现月球天梯总体方案优化设计，属于航空航天领域。

背景技术

在人类探索太空的整个工程技术体系中，运载技术一直占据着及其重要的地位，运载能力的强弱直接决定了航天器的体量。从开始探索太空至今，运载火箭一直是主要的运载工具，而本发明中所针对的月球天梯是一种新概念运载技术。月球天梯可以理解为在月球上建立的太空电梯，其主体是一条缆绳，一端固定连接在月面平台，另一端同向太空与配种相连，整个缆绳保持紧绷。攀爬器可以在缆绳上运行，可以在月球表面与空间站之间运送货物和人员。月球天梯相对于传统的运载方式的优点有：运输成本极低，经过初步估算，使用天梯将1kg货物送入太空只需100美元，不到运载火箭的1％；运输效率高，基本可以实现不间断运行。月球天梯的建造对于月球基地的建造有着重要的意义，也可以为其他星球天梯的建造提供经验，它将进一步促进人类对太空的探索和利用。

在月球天梯的设计和建造过程中，其总体方案的评价和总体方案的优化是关键的步骤。对月球天梯总体方案的评价方法和系统已经另外申请专利，本专利提出一种月球天梯总体方案的优化设计方法。

所谓月球天梯总体方案的优化设计，就是利用计算机等辅助工具，采用数值计算和分析的方法寻找满足要求的最优设计方案。月球天梯是一个十分庞大而复杂的工程系统，可能有很多个局部最优解，同时其设计参数变化范围很大，所以传统的优化方法，如牛顿法、序列二次规划法等的求解效果一般。因此需要采用现代智能优化算法，现代智能优化算法是指通过计算机编程模拟自然现象，模仿动物乃至人类的社会行为和进化机制，从而实现对复杂优化问题求解的一大类算法的统称。其中重采样粒子群优化算法，是模拟鸟类种群觅食行为并融合了粒子滤波领域中重采样技术的一种现代智能优化算法。其优点是原理简单，实现容易，而且它在大型工程优化问题中体现出了良好的效果，但是在月球天梯总体方案的优化设计中，重采样粒子群优化方法并不能求解出满足要求的最优解，有时计算时间很长，有时陷入局部最优区域从而不能得到最优的设计方案。

为了解决上述问题，本发明在重采样粒子群优化方法中引入变异操作和震动操作，并定义了种群聚集度和粒子活跃值两个指标，提出了一种月球天梯总体方案优化方法。

发明内容

1、目的

本发明提供一种月球天梯总体方案优化方法，以克服传统优化设计方法在一定程度上计算速度慢，以及容易陷入局部最优解的缺点，从而高效并可靠地完成月球天梯总体方案的优化设计。

2、技术方案

为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案。

本发明提供一种月球天梯总体方案优化方法，即一种基于改进重采样粒子群法的月球天梯总体方案优化方法，主要包括以下几个步骤：

步骤一：建立月球天梯总体方案的优化模型

所述月球天梯总体方案包含了对月球天梯各个主要部分的形状、材料、性能等参数的选择和计算，并最终可以抽象表达为一组数学公式和多段软件程序的集合；

所述“优化模型”主要包含设计变量、约束条件和优化目标；

该“设计变量”是指月球天梯总体方案中各个主要部分的形状、材料、性能等参数，如缆绳的长度、缆绳的横截面积、缆绳的应力等。最优的设计变量是通过优化方法求解出来的，一旦得到最优的设计变量也就得到了最优的总体方案。

该“约束条件”是指月球天梯总体方案必须满足的条件，如成本不能超过某一个上限、运载能力必须高于某一个下限等。

该“优化目标”是指月球天梯总体方案优劣的评价分数，方案的评价分数越高，方案越好。方案评价分数的求解方法和系统已经另外申请专利，这里不详细说明，本发明主要是对上述优化模型的优化求解方法；

上述优化模型最终可以表示为：

max F(x)

s.t.G(x)≤0

其中，x是设计变量，G(x)是约束条件，F(x)是优化目标，也就是方案的评价分数；

步骤二：初始化粒子种群

所述初始化粒子种群包括：确定粒子种群中的粒子个数N、生成每个粒子的初始位置坐标x和初始速度矢量v、以及初始化每个粒子的历史最优位置pbest和群体的最优位置gbest；

该“粒子个数N”的取值与具体优化问题有关，一般取10～30；

该“初始位置坐标x”的生成方法为：