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微小卫星结构设计区别于传统大卫星,强调低成本快速设计。拓扑优化方法能在早期就给出最优的拓扑构型,有利于后期的尺寸及形状优化,从而降低设计成本、缩短周期,因此是微小卫星结构设计的重要发展方向。本文主要基于遗传算法开展微小卫星结构拓扑优化方法及应用研究。建立了二进制的染色体编码方法,将材料的有无与染色体对应起来,提出了带惩罚策略的目标函数设计方法,建立了拓扑连接性分析以及单元铰接的处理方法,将各种复杂约束转化为简单的适应度计算,采用带精英保留策略的遗传算法(EGA)计算平面悬臂梁和简支梁的拓扑优化问题,结果表明:EGA优化结果不存在灰度区域;与传统SIMP法相比,EGA计算效率不高且最小柔顺度较差、易早熟。针对EGA易早熟的问题,结合前述所建立的染色体编码方法、带惩罚策略的目标函数设计方法、拓扑连接性分析和单元铰接处理方法,采用多种群遗传算法(MPGA)求解平面悬臂梁和简支梁的拓扑优化问题,结果表明:MPGA能很好的解决早熟现象,且全局最优解性能优于SIMP法;但同时多种群也带来了设计变量较多、收敛速度较慢的缺陷。针对MPGA的缺陷,采用近似密度分布(Approximate Density Distribution,ADD)的数值策略与MPGA结合,该策略通过给定采样点的密度,采用曲面样条插值近似有限单元密度,可只选取少数点的密度插值近似大量的有限单元的密度,大大降低了设计变量数量。将其与MPGA结合,提出了ADD-MPGA法,并在ADD策略的基础上利用放宽约束的SIMP法初始化设计域,提出了SIMP-ADD-MPGA法。该方法在优化开始即消除一些无效单元,进一步缩减设计空间,达到降低设计变量数量的目的。将SIMP-ADD-MPGA法应用于微小卫星结构优化设计中,针对“天拓三号”微小卫星的支撑腿结构进行拓扑优化,得到了给定条件下刚度最大的拓扑,在此基础上建立精细优化模型,进一步进行尺寸和形状优化,最终得到的支撑腿设计与原有设计相比,质量减少17.93%,且使得整星轴向基频降低4.52%。论文提出的方法以及应用实例结果,对于微小卫星结构拓扑优化设计可提供有价值的参考。