钟奇 潘维 王玉莹 苏生

(1 北京空间飞行器总体设计部，北京 100094)(2 北京空间飞行器总体设计部 空间热控技术北京市重点实验室，北京 100094)

航天器热模型修正可以视为关于优化或拟合的反问题，是航天器热控领域中一个古老的话题。自1967年Toussaint提出用最小化分析-试验能量平衡残差进行模型修正以来，业界一直在进行相关研究。从国外来看，一开始的方法主要有最小二乘法、卡尔曼滤波法[1]；随着计算机能力的迅猛提升，出现了大量基于随机统计的修正方法[2-3]。一般而言，参数敏感性分析是修正的前序环节，因此，围绕参数采样方法及敏感性分析的具体应用也有大量研究[4-5]。期间，还有一些旨在实现修正过程自动化的工具开发研究[6-7]。近年，涌现出了两种航天器热模型新修正方法的研究：遗传算法(Genetic Algorithm，GA)[8-10]和Broyden类的准牛顿法[11]。

从1990年代开始，国内也开展了大量关于航天器热模型修正方法或应用技术的研究[12]。这些研究有的采用trial-and-error式步骤对具体问题进行特性研究[13-14]，多数属于单次单因子(one-factor-at-a-time)式的假设分析(what-if)类的低效的手工试算；有的专注于探讨缩并不确定参数的数量[15-16]；有的探讨分层修正等策略问题[16]。就修正算法而言，以最小二乘法[15-16]和Monte-Carlo统计分析[17-19]为主。近年，文献[20]针对某热工系统开展了运用遗传算法进行参数辨识和控制参数优化的研究，文献[21]采用遗传算法研究了热传导反问题，这些问题与航天器热模型修正问题共性不多。文献[22]针对航天器瞬态热模型，给出了采用遗传算法进行修正的应用结果，但对实现过程描述不多。……