研究成果

为保证航天器热分析结果与在轨温度数据之间的一致性，有必要建立航天器传热模型参数的系统修正方法，这对航天器热控制设计至关重要。通过结合克里金元模型方法和多目标遗传算法建立了阿尔法磁谱仪（AMS）在轨传热模型的新型修正方法，显著提高了热模型参数的修正效率。首先，通过参数敏感性分析确定AMS热模型参数的重要性排序；然后，使用拉丁超立方体采样法建立AMS热模型参数的克里金元模型，最大均方根误差仅为0.86℃；最后，结合多目标遗传算法修正原始AMS热模型参数，使温度预测精度提高13.96%。该方法为航天器热模型优化和热控制设计提供了重要指导。

本文刊登于《Nuclear Inst. and Methods inPhysics Research, A》2022年1031期，主要由高等院研究员崔峥、助理研究员郑晨等完成。