深空探测全域轨迹优化设计平台研究与实现

刘继忠，尚海滨，刘 勇，任俊杰，葛 平，王 琼，王铭实，周国栋，简抗抗，节德刚，康 焱，陈 鹏

(1. 探月与航天工程中心，北京 100190；2. 深空探测实验室，北京 100195；3. 北京理工大学宇航学院，北京 100081；4. 北京航天飞行控制中心，北京 100094)

0 引 言

深空探测领域是国家利益新的战略制高点,是各国竞相争夺的竞技场[1]。以月球探测为代表的深空探测活动,不仅可以深化人类对地球、太阳系以及宇宙起源与演化等方面的研究与认识,更可以拓展人类的活动疆域,利用丰富的空间资源。

据欧洲咨询公司发布的《空间探索前景》报告分析,过去10年,美、欧、俄、中、日和印等6个国家/机构共发射超过20次深空探测任务;未来10年,全球预计将陆续启动近80次探测任务,其中包括50次月球探测和10次火星探测任务[2]。近年来,美国成功实施第9次火星软着陆[3],“帕克号”首次飞入日冕[4],“旅行者2号”飞出日球层[5],“新视野号”飞掠柯伊伯带小行星[6]。同时,美国密集出台国家月球与行星探测新战略,宣布重返月球,并确定了2018—2024年的深空探测路线图,提出“5年内完成载人登月”;国际上其他航天大国或机构也加快了深空探测的步伐,日本“隼鸟2号”抵达目标小行星并释放着陆器[7],俄罗斯公布了其月球计划实施路线图,欧盟稳步推进深空探测计划。

中国探月工程的“绕、落、回”三步走规划圆满收官,首次火星探测任务成功实现了火星的“绕、落、巡”,中国已进入国际深空探测领域的先进行列[8]。目前,中国探月工程四期与行星探测工程已获得批复立项,后续将陆续开展多次的深空探测任务。深空探测任务普遍具有飞行距离远、任务时间长、环境变化大、状态变化多、摄动因素杂、自主要求高的特点[9-10]。同时,深空探测任务又各有不同,在探测目标、任务目标、飞行方案等方面都体现出各自的特点。如何紧密围绕深空探测重大科学问题的探寻与研究,实现深空探测任务的整体长远规划、构建系统体系能力是需要解决的重要问题[11]。

探测器飞行轨迹是深空探测任务设计的基准线。构建适应不同探测目标、不同探测器配置、不同飞行方案,以及能够覆盖深空探测全域的飞行轨迹设计能力是开展深空探测任务的核心技术基础,是深空探测中长期任务规划、工程立项论证、任务设计及实现的重要手段。国外相关航天机构为了提高任务总体规划与设计效率,避免各系统之间低效的反复沟通迭代,开发了多样的任务方案设计与分析软件系统。例如,美国喷气推进实验室开发的行星际飞行方案设计与分析软件系统、NASA开发的用于月球和行星系探测轨道计算与仿真软件平台GMAT[12]、ESA开发的用于全局优化设计行星系转移轨道的软件系统PaGMO[13]以及著名的航天器轨道计算与仿真分析软件STK等。这些软件系统的开发与使用为深空探测任务方案的规划、设计与分析提供了极大的便利。特别是ESA,在集成了STK等软件基础上,形成了多学科协同设计系统CDF[14],大大提高了任务级的设计能力。

在月球与行星探测工程牵引下,中国深空探测任务飞行轨迹设计工作近年来取得了丰硕的成果,积累了丰富的经验[15]。同时,也存在着以下主要问题:1)复杂任务设计能力弱,仍以局部优化、分段拼接的方式为主,造成整体方案优化不足、设计效能不高;2)缺乏全域优化设计系统,仍以工程各系统、各单位独立设计的方式开展工作,任务设计效率低、周期长,难以适应不同类型任务需要;3)缺乏适应性、通用性较强的设计平台。针对这些问题,本文提出了基于任务定义的飞行轨迹设计概念,给出了复杂任务定义、自适应模型库与多环节迭代优化等关键技术的解决途径。同时,针对开发的深空探测全域轨迹优化设计软件平台,系统介绍了该平台的设计思想、实现原理与方案。最后,通过深空探测任务实例对软件平台的有效性进行了验证。

1 基于任务定义的深空探测全域轨迹设计技术

1.1 设计思想

以实现深空探测全域轨迹优化设计为目标,针对深空探测任务的复杂性和多样性,重点解决深空探测任务的一般性描述与定义、飞行轨迹模型库的完备性与重用性,以及复杂任务飞行过程流程化建模等关键问题。在此基础上,发展探测任务全过程飞行轨迹的计算分析与可视化仿真技术,从而实现同一平台支持快速构建任务场景,支持不同方案论证、总体设计、任务优化、技术协调的能力。

1.2 基于XML和Activiti的探测任务定义技术

任务定义与描述是深空探测飞行轨迹设计及仿真的基础。深空探测任务有两个典型特点:一是系统组成复杂,整个探测任务由探测器、运载火箭、发射场、测控回收、科学应用等诸多系统组成;二是任务过程和飞行轨迹复杂,不同任务的探测天体目标、探测方式、发射窗口、动力配置、飞行轨道、科学载荷类型、返回地球与否各不相同。因此,为了适用不同任务需求,实现探测任务的一般性描述与定义,需要综合考虑时空基准、任务对象、飞行阶段、任务环境的特点,对任务涉及的模型进行抽象和转化,约定描述规则,完成科学的描述设计。本文将探测任务定义要素抽象为任务对象、行为基准、行为、行为记录、环境、约束等要素,如图1所示,基于这些要素发展了复杂探测任务的定义方法。同时,通过对文本、关系数据库、XML、自然语言处理等技术的综合比较,确定了XML文件作为存储方式,并确定了相应的语法规则。

图1 航天任务定义要素示意图

1.3 基于任务定义的自适应模型库构建技术

以往深空探测任务中,使用的各飞行轨迹模型库各有特点,效率与精度也高低不一。有些模型库专门针对特定探测任务设计,难以满足其他任务的需求;有些模型库的模块化、平台化不足,不便于扩展新的功能;有些模型库则停留在自用软件层面,软件工程化程度较低、可维护性较差。

为了满足深空探测全域轨迹优化设计软件平台开发需求,本文提出了模型库构建的总体要求:1)系统性,能够满足主要探测任务的需求;2)开放性,能够不断进行扩充;3)协同性,能够相互配合,完成不同飞行过程的描述与计算;4)适应性,模型库的管理和应用要满足不同模型的实现、模型出入库的管理、任务设计过程的调用、计算过程的调度等要求。同时,依据不同模型的输入、输出特性实现平台UI的自适应,如图2所示;5)配置性,在调用过程中不需要用户进行代码修改与系统编译,这也是模型库优于函数库的重要特点之一。

图2 模型库管理调用技术

为了实现模型库总体要求,结合探测任务多类型场景特点,对各类飞行轨迹模型的输入、计算流程与输出进行了相应设计,实现了针对不同任务需求的自适应模型库构建。各模型库按照统一标准编译成DLL文件,配置相应输入输出文件,可快速灵活的嵌入平台中。进一步,基于已实施的探月工程历次任务(如CE-2、CE-3、CE-5)和首次火星探测任务等实际工程任务数据,对模型库所采用的轨迹设计与计算方法进行数据比对与复核,验证模型库的正确性与效率,通过反复迭代修正各模型库,提高其计算精度与效率。

深空探测全域轨迹优化设计平台已实现9大类模型库的设计与开发,具体包括:

1)天体与空间环境数据库,主要包括天文常数、时间系统、坐标系统、月球与行星星历库、地球与火星大气模型、行星及卫星引力场模型、柯伊伯带和小行星带引力场模型、小行星数据库等;

2)轨道基础计算模型库,主要包括各天体引力场轨道动力学模型、轨道初值求解模型、轨道边值求解模型、数值积分算法模型等;

3)行星发射轨迹模型库,主要包括地球发射模型、月球起飞模型、火星起飞模型等;

4)发射窗口搜索模型库,主要包括月球探测发射窗口搜索模型、行星发射窗口搜索模型、小行星探测目标选择、小行星发射窗口搜索模型等;

5)月球与行星际飞行模型库,主要包括、行星际直接转移模型、行星际采样返回转移模型、行星际脉冲式借力飞行转移模型、行星际连续推力借力飞行转移模型、平衡点周期轨道模型、奔平动点转移模型、平动点轨道维持模型等;

6)地球及天体进入模型库,主要包括地球再入返回模型(弹道、半弹道、跳跃式),月球着陆模型,火星着陆模型等;

7)天体环绕飞行轨道模型库,主要包括环绕轨道变轨模型、轨道调相模型、交会对接模型等;

8)小行星附近飞行模型库,主要包括小行星伴飞模型、小行星附着模型、小行星采样模型、小行星捕获模型等;

9)飞行轨迹分析模型库,主要包括测控弧段计算模型,覆盖性计算模型(含发射、飞行、再入返回),信道电平余量分析模型,光照条件计算模型等。

平台的主要模型库组成如图3所示。该平台涵盖了实现了相对全面的开放式航天飞行动力学模型库,可以实现不同探测任务飞行轨迹优化设计需求。

图3 主要的模型库组成图

1.4 复杂深空探测任务多环节迭代优化技术

对于天体采样返回、火星采样返回,以及太阳系边际探测等复杂深空探测任务,探测器全过程飞行轨迹的优化难以通过单一的优化算法或某几个微服务组合来解决。为了解决这一问题,本文采用了模型级优化与人机结合任务级(多环节迭代)优化两个层次的优化组合来实现。

1)模型级优化

复杂深空探测任务飞行轨迹设计问题(例如多行星借力飞行轨迹)通常具有设计参数维数高、模型非线性强、局部极小值解多等特点[16],对于这类飞行轨迹进行优化求解获得其高质量解是非常困难的。同时,复杂探测任务飞行轨迹的设计指标通常并不唯一,对于实际探测任务而言,通常需要从多方面指标对飞行方案进行考察,这进一步增加了问题的难度[17]。如何通过发展有效的优化设计方法,进一步优化模型库是解决这一问题的关键。

以行星际多借力飞行轨迹模型为例,对模型级优化进行说明。该模型采用了外层全局迭代与内层局部迭代的双层优化设计算法,利用内部和外部两次循环相互融合,实现对解空间的全方位探索。外层全局搜索负责对整个解空间进行遍历搜索,直到找到满足约束条件的可行解;内层的局部搜索则在已找到的可行解附近进行局部摄动探索,直至局部解无法改进。通过对算法进行多次随机启动,可以有效地获得高质量的飞行轨迹最优解集,从而为飞行轨迹权衡分析与任务级迭代优化奠定了基础。

2)任务级优化

在各飞行轨迹模型库优化与封装基础上,利用软件平台功能,在发射窗口搜索选择、任务定义、各飞行阶段轨迹、不同飞行过程等多个环节通过人机结合进行各阶段轨迹参数的迭代设计与优化,实现任务级飞行轨迹的优化。任务级优化涉及的各环节如图4所示。

图4 任务优化的不同环节

2 深空探测全域轨迹优化设计平台设计技术

2.1 平台设计原则

平台方案设计遵循以下设计原则:

1)支持任务定义,适应深空探测任务多样性需求;

2)采用模型库驱动,充分利用模型库的开放性与协同性;

3)支持流程化设计,实现直观的探测任务飞行轨迹设计;

4)基于B/S架构,充分利用服务器计算资源与互联网数传能力,支持多用户、多工程、多飞行方案的设计;

5)支持多类别的模型库参数引用,支持模型库对任务常数、全局变量、前序模块输出参数、用户录入参数等的灵活引用;

6)支持多航天器间参数的相互引用,实现交会对接等多航天器任务的协同设计;

7)支持全过程飞行轨迹计算与调度,实现探测任务全流程设计与仿真的监视与调度;

8)支持全过程飞行过程可视化仿真,具备多天体、多视角的飞行轨迹可视化与演示;

9)支持MBSE接口,为后续开展基于模型的系统工程奠定基础。

2.2 平台架构设计

平台架构直接影响到平台开发效率、运行效率、扩展性、可测试性、可维护性与成本。综合考虑各方面因素,同时为了更好满足从多用户协同设计需求,深空探测全域轨迹优化设计软件平台基于B/S架构进行设计。从软件平台开发角度而言。选取一种逻辑层次清晰、模型可灵活扩展、算法策略可灵活选择的框架模式至关重要,通过对MVC[18-19]、HLA[20]等框架进行综合权衡,深空探测全域轨迹优化设计软件平台选取MVC框架模式进行软件系统开发。同时,基于SpringBoot自动配置的优势,实现对不同语言开发的模型库的统一管理与调用,降低了平台系统开发的复杂度。

深空探测全域轨迹优化设计平台的逻辑层分为四层,分别为服务层、数据层、业务层和交互层。服务层在最底层,主要为数据层、业务层与交互层提供基础服务,实现平台内部信息交互与系统调度,同时完成软件系统的部署和集成测试等系统构建的辅助工作;数据层为业务层、交互层提供业务数据与系统外部的交换、存储、查询工作,并对这些数据进行管理;业务层主要对数据进行业务处理,在深空探测全域轨迹优化设计平台中主要由各个模型库构成,负责完成探测任务飞行轨迹优化设计与计算分析等专业业务,并负责将计算数据提供给交互层进行展示,提供给数据层进行管理;交互层则负责将数据层和业务层提供的数据进行显示,并向服务层、数据层和业务层发送操作人员的控制命令。平台的逻辑结构如图5所示。

2.3 平台的组成

由于采用了B/S设计架构,平台硬件系统主要由服务器端设备和客户端设备组成,通过通用的千兆以太网实现服务器端设备与客户端设备的连接。服务器端的设备包括计算服务器、数据库服务器和磁盘阵列;客户端目前由2台工作站、2台移动工作站、1台MR交互台、2台大屏幕显示设备与1台绘图仪构成,后续可根据实际应用需求对设备进行扩充。平台的硬件系统组成如图6所示。

图6 硬件环境示意图

平台的运行环境方面,操作系统采用Windows系统,数据库采用SQL Server。平台采用的B/S架构使得其可实现多节点、多线程并行计算,支持多用户、多任务的提交、查看与执行。基于SpringBoot自动配置的便利性,同时考虑前期模型库的积累,平台中支持C/C++、Java、VUE、Fortran等多种语言对飞行轨迹模型库进行开发。

从功能角度,深空探测全域轨迹优化设计软件系统包括平台子系统、数据子系统、应用子系统和显示子系统四个子系统,软件系统组成如图7所示。

图7 软件系统组成图

平台子系统包括系统管理软件、任务定义软件和任务调度软件。系统管理软件实现平台系统的用户管理、日志管理、接口服务等功能。任务定义软件通过可视化界面支持用户实现各型深空探测任务的模型库上传和配置、工程系统组成设计、航天器设计、飞行过程设计、任务流程定义等功能。任务调度软件实现各型任务流程的统一调度和管理,对各个环节运行状态进行监控,收集模型库执行状态和异常信息。

数据子系统主要包括数据库支持软件、模型库管理软件、任务流程管理软件和方案库管理软件。数据管理主要内容如图8所示。数据库支持软件实现数据库创建与维护。模型库管理软件、任务流程管理软件、方案库管理软件对各类型模型库参数和输入数据、任务流程数据、轨迹优化计算结果数据等全流程模型及数据进行存档、管理与维护。

图8 数据库与模型库组成

应用子系统主要包括轨迹设计与优化软件和轨道动力学模型软件。实现的功能包括不同探测任务的发射窗口搜索、发射弹道设计、转移轨迹设计、目标环绕轨道设计、目标捕获轨迹设计、月球/火星软着陆轨迹和起飞轨迹设计、地球返回再入轨迹设计、小行星探测目标选择、小行星附近轨道设计等功能,同时可实现探测任务全过程飞行轨道的拼接与计算。

显示子系统包括显示分析软件和二、三维可视化软件。显示分析软件具备文本、表格、曲线、图形等显示分析能力。二、三维可视化软件支持读取轨道数据文件,支持二维图形和三维图形显示方式。二维图形中,可以显示飞行轨道的星下点轨迹等信息,三维图形中,可以以不同视角显示空间天体与探测器飞行轨道。同时能够对具体探测器进行精细化模型显示,例如对深空探测器、火箭等模型的三维显示。

2.4 平台接口设计

2.4.1外部接口

平台系统的外部输入主要包括模型库、配置参数、三维模型文件等,输出为XML、TXT等格式的任务定义文件、飞行轨道星历文件、关键飞行事件数据文件等。

2.4.2内部接口

平台系统的内部接口如图9所示。

图9 软件子系统间接口示意图

1)平台子系统是整个系统平台软件的核心,用户通过平台子系统的交互界面完成对应用子系统、数据子系统、显示子系统的模型库提交、任务定义、任务流程配置、任务仿真计算分析等工作。应用子系统、数据子系统和显示子系统之间则没有直接的调度和数据接口;

2)用户和平台子系统间的接口,通过Web界面进行系统配置,模型库配置,任务定义,全域轨迹任务计算和分析;

3)应用子系统与平台子系统之间存在模型库提交接口,平台子系统与应用子系统间有模型库调度接口,包括指令和参数文件;

4)平台子系统和数据子系统之间有模型参数和数据库查询接口,数据子系统向平台子系统反馈系统参数、模型参数和小行星数据库等查询结果;

5)显示子系统负责接收应用子系统的显示调度指令和轨道星历计算结果,启动二三维展示界面,并完成数据展示。

2.5 平台运行流程

平台系统基于发展的深空探测任务定义技术,能够实现月球、火星、小行星、太阳系边际等探测任务的发射窗口搜索,以及转移轨道、交会对接轨道、探测器着陆/上升/返回轨迹等全过程任务轨道优化设计与分析功能。平台系统的主要运行流程分为4个步骤,如图10所示。

图10 系统运行流程图

具体而言,用户首先上传按标准格式编译完成的模型库,配置发射场、测控站、运载火箭等任务相关信息;然后,创建探测任务,进行工程系统组成设计和航天器设计参数配置;进一步,通过任务流程配置界面进行飞行过程设计,按时间顺序配置探测器从发射、飞行、返回、着陆等步骤的任务流程,明确各步骤运行的约束条件;最后,调度软件自动调用各阶段飞行轨迹模型库,依次完成计算过程,生成探测器任务全过程飞行轨迹方案,并对结果进行分析与展示。

3 平台实现及应用

3.1 平台的实现

3.1.1总体思路

遵循提出的任务定义的设计思想,在突破关键技术的基础上,建设了硬件环境,综合运用宇航动力学知识、运载火箭总体知识、天文知识及工作流、数据库、模型库、三维显示等软件技术,合理分解分系统功能,科学设计分系统接口,按照软件工程过程,开发实现了具备任务定义、全过程任务飞行轨迹计算和三维仿真功能的全时域、全空域深空探测任务设计平台。

3.1.2模型库建立

深空探测任务飞行轨迹优化设计需要基于模型库开展,模型库管理则是平台系统能力扩展重要环节。平台的模型库管理实现了模型导入、模型查询、参数配置、模型删除等功能。在研发各类模型库时,尽量降低模型与任务之间耦合性,为后期平台软件系统的可升级与可扩展提供基础[21]。同时,各类飞行轨迹模型录入模型库时,接口需按标准规则进行定义并进行正确性检测。平台目前具备了9大类模型库共50余种飞行轨迹设计模型,这些模型的组合应用可以实现多类型深空探测任务设计与分析。

3.1.3任务的定义

平台支持以任务定义的方式完成深空探测工程的飞行轨迹设计与分析。采用多用户多任务模式,对用户任务进行统一管理显示,提供任务增加、删除、修改等入口。每一名用户可以创建多个工程,每一个工程可以创建多个飞行方案。任务定义主要通过以下任务设计过程实现。

1)创建工程。选择不同的工程类型,创建新的航天工程,如嫦娥五号工程,平台系统将建立相应的数据体系。

2)工程系统组成设计。完成工程各大系统组成设计,如探月工程一般由探测器、运载火箭、发射场、测控与回收、地面应用系统组成。

3)探测器模块及总体参数设计。为任务执行设置舱段组成,初始条件,任务设计探测器长宽高、重量参数、姿态控制发送机参数等,舱段参数(位置、尺寸、重量)等。探测器模块组成与总体参数设计界面如图11所示。

4)任务过程设计。创建任务节点以及任务节点逻辑顺序,设置各节点局部参数以及绑定相关模型,并以流程图形式创建任务流程,直观显示任务流程,其中每个节点均配置相应的模型及模型的输入参数。设计完成后,平台将任务转化至系统可识别的规则文件,保证自动调度模块根据规则进行模型调用和任务计算。飞行任务流程设计界面如图12所示。

图12 嫦娥五号任务定义设计示意图

3.2 典型任务应用

基于深空探测全域轨迹优化设计平台对嫦娥五号月球探测任务、火星交会探测任务、太阳系边界探测任务的全过程飞行轨迹进行了优化设计。

首先采用上节介绍的任务定义过程对各探测任务流程进行设计,基于流程设计后的标准规则文件,自动调度模块依据设计师保存的标准流程文件,逐一调用模型库中的相应模型进行各阶段飞行轨迹优化设计,并通过人工交互与平台子系统实现各飞行轨迹的拼接与迭代优化。各模型计算完成后将标准格式星历文件数据传递给显示子系统,通过对数据文件进行解析后,选用合适的视角和坐标系实现任务全过程飞行轨迹的显示。

嫦娥五号全过程飞行轨迹优化设计调度界面、运载火箭飞行可视化仿真与探测器飞行可视化分别如图13和14所示。

图13 运载火箭发射弹道仿真界面

图14 探测器飞行过程仿真界面

采用该平台设计的火星交会探测任务和太阳系边际探测任务的飞行轨迹分别如图15和16所示。

图15 火星探测任务飞行轨迹

图16 太阳系边际探测任务飞行轨迹

4 结 论

本文提出了基于任务定义的复杂航天任务轨迹优化设计概念,研制开发了深空探测全域轨迹优化设计软件平台;详细阐述了该平台的关键技术、系统架构与实现途径;利用该平台对嫦娥五号探月任务、火星交会探测任务以及太阳系边际探测任务的全过程飞行轨迹进行了优化设计与分析。深空探测全域轨迹优化设计平台实现了知识产权自主可控,支持与MBSE和工程全要素管理系统接口,将直接服务于探月工程四期、行星探测工程的深空探测任务论证与设计工作,可为提升工程任务方案探索、工程论证、总体设计能力提供重要技术支撑,也为后续国际合作、协同设计等工作奠定了平台基础。