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基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

吴宏宇 王春洁 丁建中 满剑锋 罗敏

吴宏宇, 王春洁, 丁建中, 等 . 基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(4): 776-781. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0296
引用本文: 吴宏宇, 王春洁, 丁建中, 等 . 基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(4): 776-781. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0296
WU Hongyu, WANG Chunjie, DING Jianzhong, et al. Soft landing performance optimization for novel lander based on multiple working conditions[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(4): 776-781. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0296(in Chinese)
Citation: WU Hongyu, WANG Chunjie, DING Jianzhong, et al. Soft landing performance optimization for novel lander based on multiple working conditions[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(4): 776-781. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0296(in Chinese)

基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0296
详细信息
    作者简介:

    吴宏宇, 男, 硕士研究生。主要研究方向:航天机构的设计与动力学分析

    王春洁, 女, 博士, 教授, 博士生导师。主要研究方向:机械设计及理论

    通讯作者:

    王春洁, E-mail:wangcj@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V423.6

Soft landing performance optimization for novel lander based on multiple working conditions

More Information
  • 摘要:

    以新型腿式着陆器为研究对象,建立其刚柔耦合动力学分析模型,实现着陆器软着陆过程的仿真。通过仿真计算,确定着陆器最易翻倒、底面最易与星球表面岩石碰撞、主体承受最大碰撞力的3组恶劣着陆工况。分析着陆器缓冲机构构型选取设计变量,基于仿真得到的3组恶劣工况,应用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现着陆器软着陆性能的优化,优化目标为增强着陆器抗翻倒能力、降低着陆器底面与星球表面岩石碰撞的可能性、降低着陆器主体最大受力值。将优化所得参数代入模型重新进行仿真,着陆器不再发生翻倒,着陆平台底面与星球表面最小距离提高4.2%,主体最大受力值降低12.1%。

     

  • 图 1  着陆缓冲机构

    Figure 1.  Landing buffer mechanism

    图 2  辅助支柱缓冲机构及力学特性

    Figure 2.  Buffer mechanism and mechanical behavior of assistant pillar

    图 3  外部缓冲件等效方法

    Figure 3.  Equivalent method of external buffer

    图 4  外部缓冲件力学特性

    Figure 4.  Mechanical behavior of external buffer

    图 5  着陆工况的参数

    Figure 5.  Parameters of landing condition

    图 6  着陆器性能分析

    Figure 6.  Performance analysis of lander

    图 7  多目标优化流程图

    Figure 7.  Flowchart of multi-objective optimization

    表  1  着陆工况各参数取值

    Table  1.   Value of parameters of landing condition

    参数 取值
    μ 0.3,0.8
    α/(°) 7
    n 0,1,2,3
    vx/(m·s-1) 3.5
    vz/(m·s-1) -1,+1
    θp/(°) 0~45
    θf/(°) -3,+3
    m/kg 700,800
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    表  2  极限工况计算结果

    Table  2.   Calculation results of the worst landing condition

    极限指标值 μ n vz/(m·s-1) θp/(°) θf/(°) m/kg
    LT=1.11 mm 0.8 2 1 9 3 700
    LH=734.23 mm 0.3 3 -1 0 -3 800
    FM=27.22 kN 0.8 3 -1 0 3 800
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    表  3  设计变量取值范围

    Table  3.   Value range of design variables

    设计变量 取值范围
    kx 1~2
    kz 1~1.5
    dz/m 1.37~1.45
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    表  4  优化参数取值[11]

    Table  4.   Value of optimal parameters[11]

    参数 种群规模 进化代数 交叉指数 变异指数 交叉概率
    取值 12 20 10 20 0.9
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    表  5  帕累托最优解集

    Table  5.   Pareto optimal solution aggregate

    编号 kz kx dz/m LH/mm FM/kN LT/mm
    1 1.46 1.07 1.45 757.91 24.07 413.92
    2 1.46 1.23 1.45 757.97 26.31 416.59
    3 1.49 1.13 1.44 761.38 25.57 378.00
    4 1.49 1.03 1.43 763.07 23.36 349.08
    5 1.49 1.05 1.41 765.81 23.95 258.71
    6 1.49 1.22 1.42 764.49 27.31 306.33
    7 1.49 1.08 1.43 762.92 24.07 352.49
    8 1.49 1.04 1.43 762.57 23.50 360.83
    9 1.49 1.03 1.42 764.15 23.46 311.13
    10 1.48 1.19 1.43 761.46 25.72 365.11
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    表  6  优化前后性能对比

    Table  6.   Comparison of performance before and after optimization

    对比项 kx kz dz/m LT/mm LH/mm FM/kN
    优化前 1 1 1.36 1.11 734.23 27.22
    优化后 1.05 1.49 1.41 234.36 765.81 23.95
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-14
  • 录用日期:  2016-05-13
  • 刊出日期:  2017-04-20

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