【摘 要】
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阿尔法磁谱仪（Alpha Magnetic Spectrometer,AMS）已在轨稳定运行超过十年,通过其上的高精密探测器收集超过1000亿条宇宙射线,据此得到宇宙起源以及暗物质与反物质的重要线索。面对极端的宇宙环境,热系统是保证AMS长期在轨稳定运行的关键,通常采用节点热网络传热模型进行热分析来确定热设计参数。传热模型建模所依据的集总参数思想不可避免地对模型参数进行大量简化与假设,导致AMS热
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阿尔法磁谱仪（Alpha Magnetic Spectrometer,AMS）已在轨稳定运行超过十年,通过其上的高精密探测器收集超过1000亿条宇宙射线,据此得到宇宙起源以及暗物质与反物质的重要线索。面对极端的宇宙环境,热系统是保证AMS长期在轨稳定运行的关键,通常采用节点热网络传热模型进行热分析来确定热设计参数。传热模型建模所依据的集总参数思想不可避免地对模型参数进行大量简化与假设,导致AMS热模型在特定工况下可能存在与在轨温度响应数据之间不可忽略的误差,从而影响热分析结果可靠性,迫切需要对以AMS为代表的一类航天仪器在轨热模型进行不确定性参数的修正优化,从而提高基于传热模型进行航天仪器在轨热分析的可靠性。因此,本文对AMS的系统级热网络模型及其克里金代理模型的建立方法进行研究,并基于代理模型与遗传算法相结合的方法对AMS热模型关键不确定性参数进行优化,从而获得改进航天仪器热模型可靠性的高效系统优化方法,为AMS及其他类型航天仪器的热分析奠定理论基础并提供方法参照。主要内容和结论如下所述:1.首先对AMS数值建模、代理建模以及优化算法的基本原理进行了理论推导:对AMS在轨运行时的热环境及主要在轨外热流进行了理论分析,基于对AMS在轨运行的各外热源项分析进一步建立了 AMS节点热网络的热平衡方程;对AMS传热数值模型的代理建模的抽样原理与高斯过程数学原理进行了详细理论阐述;以代理模型为优化迭代的温度求解器,对热模型参数优化研究中遗传算法的基本原理和相关核心函数进行了理论推导,为本文进行代理模型与遗传算法结合的AMS热模型优化方法研究奠定了理论基础。2.对AMS传热模型及其代理模型进行了数值建模研究,根据集总参数思想的有限差分原理建立了 AMS安装于国际空间站在轨运行的系统级节点热网络模型,以AMS上不同部件上的温度测点为对象,将热网络模型的数值模拟结果和在轨温度数据进行对照,验证该热网络模型的可靠性。结果表明AMS的热网络模型整体具有较高可靠性,但在特定工况下存在一定误差,需要对热模型进行修正以提高准确度。传统优化方法以原始数值模型执行优化迭代步骤,计算成本较高,针对此问题,本文对AMS热模型的代理模型的克里金建模方法进行了研究,对建立代理模型需要的输入不确定性参数以及输出响应所在温度测点位置进行了分析确定,并进一步对输入参数进行了敏感度分析,获得各项参数对热网络模型温度结果的影响程度排序。3.对代理模型和遗传算法结合的AMS热模型优化方法进行了研究:首先利用拉丁超立方法了建立代理模型的参数样本集,依据克里金原理建立不同参数集下的代理模型,额外抽样对建立的代理模型进行了可靠性验证,选取与AMS热网络模型一致性最优的代理模型作为遗传算法的迭代求解器;然后以初始参数下所选的AMS热模型的温度响应和在轨温度数据的误差作为优化目标,并分别对局部优化和全局优化时各温度测点在目标函数中对应的权重系数进行了确定,进而通过代理建模与遗传算法结合的优化方法对AMS热模型进行了修正优化研究。结果表明:局部优化时,AMS电力分配模块（PDS）部件的平均温度误差下降33%,WAKE主散热器的平均温度误差下降42%;全局优化时,所选的温度传感器的平方根误差会下降34.6%。AMS热模型的温度预测误差水平均取得的了显著降低,证明了本文所研究的热模型优化方法的可靠性。
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