空间相机协同设计和集成分析技术研究

段鹏飞 李东 雷文平

（1 北京空间机电研究所，北京 100190）（2 中国航天科技集团公司，北京 100048）

1 引言

协同设计和分析［1］方法旨在提供一个基于项目的高度集成的设计工具（CAD）和性能分析工具（CAE）使用环境，以解决设计与分析过程中常用CAD 与CAE工具的数据交流问题。

空间相机的研制，通常涵盖多学科问题（如机械、结构、热学、光学、电子学等），各个学科之间相互影响，如热光效应［2］、光机变形等［3］。在传统的设计模式里，光-机-热各学科设计单独开展，各学科的设计师在自己的学科领域，运用本学科的专业知识和工具进行设计和性能分析［4-6］。受不同学科工程师专业知识背景和工程经验的限制，不同学科之间很少有深入的交流或设计互动；受不同学科专业分析工具的限制，单学科分析产生的结果很难在学科间共享。这就导致多学科的集成效率较低，效果也不理想［1，7］。

这种模式下，要在整个研制过程中，实时把握相机系统的指标是非常困难的，需要不断反复的学科间数据转换和过程分析［4-5］，人力、物力耗费大，而且手工环节多［6］，极易产生错误。其结果是，相机系统级的缺陷总是在项目研制的末期才会暴露，此时往往已耗费了大量的人力、物力，使项目整体陷入被动。美国国家航空航天局2008年对16个预算超出和节点拖延的空间遥感项目进行调查，结果有12个项目是因前期学科交流不到位、导致后期问题暴露，占被调查项目总数的3／4［8］。

协同设计和分析方法按照设计与性能分析过程间的转换顺序和关系，打通了学科间常用CAD／CAE工具之间的数据接口，避免了大量反复的数据手工转换过程，有利于实现空间相机的多学科集成设计和集成分析，保证甚至减少和缩短研制的成本和周期；同时还能使得设计师把更多的精力放在产品优化工作上，提高设计质量，进而提升空间相机系统的研制水平。

2 协同设计和分析方法

所谓协同设计和分析包含两层含意：其一，设计与分析之间的协同，即CAD 与CAE 工具间的协同；其二，不同学科领域分析之间的协同，即不同学科CAE工具间的协同。协同设计和分析方法是通过工程数字模型的定义和流程模板的构建，以及两者的关联来实现的［1］。

2.1 工程数字模型——设计与分析协同的实现途径

一台空间相机的研制通常会被分解为光学、结构、热学、电子学等多学科设计。各学科设计师使用专业的CAE 工具，建立自己学科领域相机的数字模型（样机），分析相机的专业性能。

这些不同学科的CAE 分析方式有一个共同的特点，那就是以几何模型为中心展开分析，而几何信息都包含在CAD 软件生成的相机结构模型中。这将导致CAE 分析严重依赖CAD 结构模型，具体表现在：首先必须先得到CAD 模型，才能实质性地开展CAE分析相关工作；其次，由于CAE 分析的设置（分析网格控制规则、边界条件、求解类型等）都是针对具体CAD 模型定义的，CAD 模型的变更意味着各学科CAE 专业分析要再重新建模，求解设置要再重新定义。

然而设计工作的深入总是伴随着结构设计的演化变更，设计师需要一个能包含所有CAD 模型与CAE分析属性的数字模型。该模型的CAE 分析属性设置不依赖于具体的CAD 模型，并且在CAD 模型发生变更后，与其相关的CAE 属性依然被保留，并能够直接参与性能分析。这样的数字模型便是所谓的工程数字模型。

工程数字模型包含着几何结构、材料、热、力学等属性，是对应于特定设计目标的工程模型。对于空间光学相机，可以创建的工程数字模型，如图1所示，包括：相机结构装配体与部件之间的装配关系；结构部件的材料属性；相机结构分析网格的控制规则；运载器和空间环境热、力学条件施加的对象；分析结果输出的对象等。工程数字模型和物理模型之间利用标签技术［1］进行联系，标签信息包含所有上述工程数字模型涵盖的内容。

图1 空间相机集成分析［4-6］的工程数字模型Fig.1 Engineering model of space camera based on integrated analysis

2.2 流程模板——各学科专业分析协同的实现途径

空间相机集成分析涉及光、机、结构、热等多学科，每个专业学科CAE 工具运行在各自的软件环境下，数据传递要靠转换中性格式甚至是手工换算［4-6，9］，集成度差。

随着项目的推进，设计和分析工作需要在学科间跨专业进行。各单学科领域设计师需要一个公共开放的环境，在此环境内不同学科的CAE 分析数据能够无障碍地在不同专业CAE 工具间传输，同时各学科的分析设置及结果能够被及时有效地查阅，流程模板能够很好地提供这一环境。CAE 分析领域流程模板的概念早在20世纪60年代就已被提出［1］，然而协同设计和分析流程模板却有着鲜明的特点：它是由分析任务和数据流组成的。分析任务直接面向工程数字模型，各学科不同分析任务在模板后台调用和执行相应的CAE 分析工具，并将分析结果送回流程模板；送回的结果数据通过数据流在流程模板上不同分析任务间无障碍传输，数据流定义了分析数据在流程模板上的各分析任务节点间的流动关系，即从上一个分析任务节点的输出连接到下一个任务节点的输入。

图2展示了针对空间相机集成分析建立的流程模板。流程模板以相机的CAD 模型为输入，经过热分析任务、映射分析任务、结构分析任务、转换分析任务和光学分析任务等，某一分析任务的分析结果通过数据流以数据输入或输出的形式传输到下一个分析任务，最终得到光学指标的输出。

图2 基于分析任务和数据流的空间相机集成分析流程模板Fig.2 Process template of space camera integrated analysis based on task and data flow

值得注意的是，流程输入的CAD 模型通过标签技术与工程数字模型相关联，当CAD 模型输入流程后，流程模板内热、结构、光学等各分析任务通过识别工程数字模型，可以自动找到其所有需要的设置，并根据设置自行启动分析求解。整个分析过程的数据和结果在同一个环境传输和显示，各学科间数据传递无需中性格式转换，高效、集成且不易产生错误。即便是CAD 模型发生更变，其关联的工程数字模型并没有改变，更变后的CAD 模型投入流程模板后，各分析任务同样可以自行分析求解。

这种面向工程数字模型的，通过分析任务后台调用执行CAE 分析工具、并能够实现分析结果数据无障碍传递的流程模板，便是各学科专业设计和分析的协同方法。考虑到空间相机设计的复杂性，以及集成分析学科的综合性，协同设计和分析方法便于构建基于项目的设计与性能分析平台。

3 空间相机的协同设计和分析

本节将以某空间相机的光-机-热集成分析［4-6］为例，展示协同方法对相机方案的快速性能评价。

按照光机热集成分析的顺序，第一步是热分析和结构分析，它们都是读入各自分析所需要的CAD模型，通过热和结构CAE 分析工具得到环境载荷下光学分析需要的物理场；然后通过光学CAE 分析工具将物理场耦合到原始光学系统，得到环境载荷对光学系统性能的影响［10］，即完成分析。

下面将介绍具体的实施过程。

3.1 空间相机的结构与工程数字模型

采用协同设计和分析方法，空间相机方案的结构设计如图3所示，必须与分析所需要的工程数字模型相关联，以能够直接参与CAE分析流程模板。

图3 某空间相机方案的结构设计Fig.3 CAD model of a space camera

工程数字模型对应相机光机热集成分析所涉及的CAE属性，包括热分析工程数字模型和结构分析工程数字模型。热分析工程数字模型涵盖了热分析过程所需的CAE 属性［11］，主要指光机结构材料的热学属性、多层属性、加热片功率、加热区域以及内部热源功耗等的工程数字模型。结构分析工程数字模型涵盖了结构分析过程所用的CAE属性［3］，包括光机结构材料的力学属性、光机结构组件间的相互作用关系、边界约束区域等的工程数字模型。

之后利用标签技术将定义好的工程数字模型与相机方案的设计结构相关联。

3.2 协同环境光-机-热集成分析

与上述结构设计和工程数字模型定义并行开展的，是空间相机性能评价的协同分析环境的创建，即光机热集成分析流程模板的建立。CAE 同CAD 工作的协同，打破了传统模式下CAE 分析建模等待CAD 几何信息的输入，CAE 工作需要串行在CAD工作之后的羁绊，将使得仿真分析效率获得有效的提升。

不仅如此，流程模板涵盖光、机、热不同学科，既将各学科的CAE 分析协同到了同一环境里，同时又将对各学科专业知识积累起来，为空间相机光机热集成分析的快速实施奠定了基础。

按照集成分析顺序，流程模板分4 部分内容（图4）：一是以Thermal Desktop软件工具为核心的热分析部分；二是将热分析结果递交给结构分析模型的映射分析部分；三是以Nastran软件为核心的结构分析部分；最终是以光机数据转换工具（SigFit）和光学分析工具（Code V）为核心的光机分析部分。

图4 空间相机各学科协同式设计和集成分析Fig.4 Design and integrated analysis of space camera in the collaborative environment

空间相机方案的结构模型、工程数字模型及流程模板的建立和关联后，便实现了协同设计和分析环境下的集成分析。只要将方案的设计结构几何导入光-机-热集成分析流程模板，驱动流程模板，就能在输出端得到相机方案设计的性能评价。协同设计和分析方法的评价结果是依据调制传递函数（MTF）、点扩散函数等光学指标，它们是环境载荷对空间相机光学系统影响的最终评价。

图4同样展示了流程模板运行完成后，得到的相机设计方案的有限元分析网格、CAE 分析得到的热学温度场、结构位移场以及调制传递函数、点扩散函数等光学指标结果。

从以上设计和分析过程可以看到，协同方法将结构设计与性能分析，以及各专业的分析集成在同一流程模板下，实现了空间相机系统级各学科指标的实时掌控。

4 协同设计和分析的优势

协同设计和分析技术带来的便利和效率，实现了设计过程中空间相机技术指标的实时掌控。首先，CAE分析构建与CAD 模型创建协同开展，打破了传统模式下CAE 工作必须串行在CAD 工作之后的羁绊；同时，各学科的性能分析结果数据能够在流程模板内无障碍地传输，避免了大量反复的手工数据转换；当相机方案的结构需要变更时，由于变更后的结构与已建立的工程数字模型之间的标签关联依然保留，所以只要将变更后的结构导入系统，便可直接重新运行流程模板，快速获取变更方案的指标性能。

表1给出了采用协同设计和分析方法与传统方法的效率对比。可以看到，在CAD 与CAE 间的协同设计中，对空间相机工程数字模型CAE 属性的定义，以及工程数字模型与相机结构CAD 间的标签关联只需要进行一次。在不同学科CAE 间的协同设计中，对空间相机光机热集成分析流程模板的创建和调试只需要进行一次，并且可以是同结构几何模型和工程数字模型的创建并行开展的。

表1 协同设计分析方法与传统方法效率对比Table 1 Efficience companison between STOP and traditional method

更为显著的，利用协同设计和分析方法使得空间相机研制过程中的工作效率提升了一倍，这样可以在节省的时间内，对空间相机的设计进行多次修改并对空间环境的影响进行重分析，使得产品研制质量和效率的提高、项目研制周期的缩短成为可能。

5 结束语

协同设计和集成分析方法实现了空间相机项目实施过程中常用CAD／CAE 工具的集成，便于构建基于项目的数据交流平台。本文对实现这一协同方法的途径、工程数字模型和流程模板，进行了较为详细的介绍。然后以某空间相机方案的结构设计和性能分析为例，展示了采用这一方法进行分析的过程。结果表明协同设计和集成分析能够有效避免学科间数据交互的壁垒，并快速评价环境载荷、设计变更等因素对空间相机光学性能的影响，它是提高空间相机设计和分析效率的有效途径，同时也为开展基于仿真的空间相机优化设计提供了一条有效途径。

随着我国空间相机项目任务的增多，协同设计和分析方法集成、高效的优势将进一步体现，这是协同设计分析所面临的机遇。然而协同设计和分析概念的理解和使用，以及协同环境集成能力的提升和改善还需要做大量踏实细致的工作；此外，协同优势在未来项目中的发挥还需要科学的项目管理制度，以及各学科领域设计师集体的智慧和劳动。希望本文能起到抛砖引玉的作用。

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