基于数据驱动的脉动球等效力学模型参数辨识

【作者】 霍佳伟； 吕敬； 王天舒；

【机构】 北京航空航天大学航空科学与工程学院； 清华大学航天航空学院；

【摘要】 为满足当前航天器机动能力强、工作寿命长等要求,其携带的液体燃料质量持续提高,同时液体燃料的晃动对航天器姿态稳定和结构安全的影响越发不可忽视。传统的单摆、弹簧-质量块等效力学模型能较为准确地描述液体小幅晃动,但对于大幅晃动无法进行求解。为了研究液体大幅晃动,采用运动脉动球等效力学模型(MPBM),将航天器贮箱中的液体等效成一个质量不变、半径可变的均匀球体,且该球体在运动过程中始终与贮箱保持接触,通过求解脉动球动力学方程,可以得到液体大幅晃动时液体与贮箱之间的相互作用力和液体质心的运动轨迹;针对现有研究中尚无有效确定脉动球参数方法的问题,本文提出利用遗传算法改进的粒子群法(GA-PSO)进行辨识,以MPBM和与CFD计算结果的最小平均绝对误差作为适应度函数,获取模型中的参数,以球形贮箱和Cassini贮箱为例,开展数值仿真验证该组参数在不同激励下的适用性;并给出在不同充液比条件下各参数的变化情况。开展地面实验,对脉动球模型进行验证。更多还原