深空探測全域軌跡優化設計平臺研究與實現

劉繼忠，尚海濱，劉 勇，任俊杰，葛 平，王 瓊，王銘實，周國棟，簡抗抗，節德剛，康 焱，陳 鵬

(1. 探月與航天工程中心，北京 100190；2. 深空探測實驗室，北京 100195；3. 北京理工大學宇航學院，北京 100081；4. 北京航天飛行控制中心，北京 100094)

0 引 言

深空探測領域是國家利益新的戰略制高點,是各國競相爭奪的競技場[1]。以月球探測為代表的深空探測活動,不僅可以深化人類對地球、太陽系以及宇宙起源與演化等方面的研究與認識,更可以拓展人類的活動疆域,利用豐富的空間資源。

據歐洲咨詢公司發布的《空間探索前景》報告分析,過去10年,美、歐、俄、中、日和印等6個國家/機構共發射超過20次深空探測任務;未來10年,全球預計將陸續啟動近80次探測任務,其中包括50次月球探測和10次火星探測任務[2]。近年來,美國成功實施第9次火星軟著陸[3],“帕克號”首次飛入日冕[4],“旅行者2號”飛出日球層[5],“新視野號”飛掠柯伊伯帶小行星[6]。同時,美國密集出臺國家月球與行星探測新戰略,宣布重返月球,并確定了2018—2024年的深空探測路線圖,提出“5年內完成載人登月”;國際上其他航天大國或機構也加快了深空探測的步伐,日本“隼鳥2號”抵達目標小行星并釋放著陸器[7],俄羅斯公布了其月球計劃實施路線圖,歐盟穩步推進深空探測計劃。

中國探月工程的“繞、落、回”三步走規劃圓滿收官,首次火星探測任務成功實現了火星的“繞、落、巡”,中國已進入國際深空探測領域的先進行列[8]。目前,中國探月工程四期與行星探測工程已獲得批復立項,后續將陸續開展多次的深空探測任務。深空探測任務普遍具有飛行距離遠、任務時間長、環境變化大、狀態變化多、攝動因素雜、自主要求高的特點[9-10]。同時,深空探測任務又各有不同,在探測目標、任務目標、飛行方案等方面都體現出各自的特點。如何緊密圍繞深空探測重大科學問題的探尋與研究,實現深空探測任務的整體長遠規劃、構建系統體系能力是需要解決的重要問題[11]。

探測器飛行軌跡是深空探測任務設計的基準線。構建適應不同探測目標、不同探測器配置、不同飛行方案,以及能夠覆蓋深空探測全域的飛行軌跡設計能力是開展深空探測任務的核心技術基礎,是深空探測中長期任務規劃、工程立項論證、任務設計及實現的重要手段。國外相關航天機構為了提高任務總體規劃與設計效率,避免各系統之間低效的反復溝通迭代,開發了多樣的任務方案設計與分析軟件系統。例如,美國噴氣推進實驗室開發的行星際飛行方案設計與分析軟件系統、NASA開發的用于月球和行星系探測軌道計算與仿真軟件平臺GMAT[12]、ESA開發的用于全局優化設計行星系轉移軌道的軟件系統PaGMO[13]以及著名的航天器軌道計算與仿真分析軟件STK等。這些軟件系統的開發與使用為深空探測任務方案的規劃、設計與分析提供了極大的便利。特別是ESA,在集成了STK等軟件基礎上,形成了多學科協同設計系統CDF[14],大大提高了任務級的設計能力。

在月球與行星探測工程牽引下,中國深空探測任務飛行軌跡設計工作近年來取得了豐碩的成果,積累了豐富的經驗[15]。同時,也存在著以下主要問題:1)復雜任務設計能力弱,仍以局部優化、分段拼接的方式為主,造成整體方案優化不足、設計效能不高;2)缺乏全域優化設計系統,仍以工程各系統、各單位獨立設計的方式開展工作,任務設計效率低、周期長,難以適應不同類型任務需要;3)缺乏適應性、通用性較強的設計平臺。針對這些問題,本文提出了基于任務定義的飛行軌跡設計概念,給出了復雜任務定義、自適應模型庫與多環節迭代優化等關鍵技術的解決途徑。同時,針對開發的深空探測全域軌跡優化設計軟件平臺,系統介紹了該平臺的設計思想、實現原理與方案。最后,通過深空探測任務實例對軟件平臺的有效性進行了驗證。

1 基于任務定義的深空探測全域軌跡設計技術

1.1 設計思想

以實現深空探測全域軌跡優化設計為目標,針對深空探測任務的復雜性和多樣性,重點解決深空探測任務的一般性描述與定義、飛行軌跡模型庫的完備性與重用性,以及復雜任務飛行過程流程化建模等關鍵問題。在此基礎上,發展探測任務全過程飛行軌跡的計算分析與可視化仿真技術,從而實現同一平臺支持快速構建任務場景,支持不同方案論證、總體設計、任務優化、技術協調的能力。

1.2 基于XML和Activiti的探測任務定義技術

任務定義與描述是深空探測飛行軌跡設計及仿真的基礎。深空探測任務有兩個典型特點:一是系統組成復雜,整個探測任務由探測器、運載火箭、發射場、測控回收、科學應用等諸多系統組成;二是任務過程和飛行軌跡復雜,不同任務的探測天體目標、探測方式、發射窗口、動力配置、飛行軌道、科學載荷類型、返回地球與否各不相同。因此,為了適用不同任務需求,實現探測任務的一般性描述與定義,需要綜合考慮時空基準、任務對象、飛行階段、任務環境的特點,對任務涉及的模型進行抽象和轉化,約定描述規則,完成科學的描述設計。本文將探測任務定義要素抽象為任務對象、行為基準、行為、行為記錄、環境、約束等要素,如圖1所示,基于這些要素發展了復雜探測任務的定義方法。同時,通過對文本、關系數據庫、XML、自然語言處理等技術的綜合比較,確定了XML文件作為存儲方式,并確定了相應的語法規則。

圖1 航天任務定義要素示意圖

1.3 基于任務定義的自適應模型庫構建技術

以往深空探測任務中,使用的各飛行軌跡模型庫各有特點,效率與精度也高低不一。有些模型庫專門針對特定探測任務設計,難以滿足其他任務的需求;有些模型庫的模塊化、平臺化不足,不便于擴展新的功能;有些模型庫則停留在自用軟件層面,軟件工程化程度較低、可維護性較差。

為了滿足深空探測全域軌跡優化設計軟件平臺開發需求,本文提出了模型庫構建的總體要求:1)系統性,能夠滿足主要探測任務的需求;2)開放性,能夠不斷進行擴充;3)協同性,能夠相互配合,完成不同飛行過程的描述與計算;4)適應性,模型庫的管理和應用要滿足不同模型的實現、模型出入庫的管理、任務設計過程的調用、計算過程的調度等要求。同時,依據不同模型的輸入、輸出特性實現平臺UI的自適應,如圖2所示;5)配置性,在調用過程中不需要用戶進行代碼修改與系統編譯,這也是模型庫優于函數庫的重要特點之一。

圖2 模型庫管理調用技術

為了實現模型庫總體要求,結合探測任務多類型場景特點,對各類飛行軌跡模型的輸入、計算流程與輸出進行了相應設計,實現了針對不同任務需求的自適應模型庫構建。各模型庫按照統一標準編譯成DLL文件,配置相應輸入輸出文件,可快速靈活的嵌入平臺中。進一步,基于已實施的探月工程歷次任務(如CE-2、CE-3、CE-5)和首次火星探測任務等實際工程任務數據,對模型庫所采用的軌跡設計與計算方法進行數據比對與復核,驗證模型庫的正確性與效率,通過反復迭代修正各模型庫,提高其計算精度與效率。

深空探測全域軌跡優化設計平臺已實現9大類模型庫的設計與開發,具體包括:

1)天體與空間環境數據庫,主要包括天文常數、時間系統、坐標系統、月球與行星星歷庫、地球與火星大氣模型、行星及衛星引力場模型、柯伊伯帶和小行星帶引力場模型、小行星數據庫等;

2)軌道基礎計算模型庫,主要包括各天體引力場軌道動力學模型、軌道初值求解模型、軌道邊值求解模型、數值積分算法模型等;

3)行星發射軌跡模型庫,主要包括地球發射模型、月球起飛模型、火星起飛模型等;

4)發射窗口搜索模型庫,主要包括月球探測發射窗口搜索模型、行星發射窗口搜索模型、小行星探測目標選擇、小行星發射窗口搜索模型等;

5)月球與行星際飛行模型庫,主要包括、行星際直接轉移模型、行星際采樣返回轉移模型、行星際脈沖式借力飛行轉移模型、行星際連續推力借力飛行轉移模型、平衡點周期軌道模型、奔平動點轉移模型、平動點軌道維持模型等;

6)地球及天體進入模型庫,主要包括地球再入返回模型(彈道、半彈道、跳躍式),月球著陸模型,火星著陸模型等;

7)天體環繞飛行軌道模型庫,主要包括環繞軌道變軌模型、軌道調相模型、交會對接模型等;

8)小行星附近飛行模型庫,主要包括小行星伴飛模型、小行星附著模型、小行星采樣模型、小行星捕獲模型等;

9)飛行軌跡分析模型庫,主要包括測控弧段計算模型,覆蓋性計算模型(含發射、飛行、再入返回),信道電平余量分析模型,光照條件計算模型等。

平臺的主要模型庫組成如圖3所示。該平臺涵蓋了實現了相對全面的開放式航天飛行動力學模型庫,可以實現不同探測任務飛行軌跡優化設計需求。

圖3 主要的模型庫組成圖

1.4 復雜深空探測任務多環節迭代優化技術

對于天體采樣返回、火星采樣返回,以及太陽系邊際探測等復雜深空探測任務,探測器全過程飛行軌跡的優化難以通過單一的優化算法或某幾個微服務組合來解決。為了解決這一問題,本文采用了模型級優化與人機結合任務級(多環節迭代)優化兩個層次的優化組合來實現。

1)模型級優化

復雜深空探測任務飛行軌跡設計問題(例如多行星借力飛行軌跡)通常具有設計參數維數高、模型非線性強、局部極小值解多等特點[16],對于這類飛行軌跡進行優化求解獲得其高質量解是非常困難的。同時,復雜探測任務飛行軌跡的設計指標通常并不唯一,對于實際探測任務而言,通常需要從多方面指標對飛行方案進行考察,這進一步增加了問題的難度[17]。如何通過發展有效的優化設計方法,進一步優化模型庫是解決這一問題的關鍵。

以行星際多借力飛行軌跡模型為例,對模型級優化進行說明。該模型采用了外層全局迭代與內層局部迭代的雙層優化設計算法,利用內部和外部兩次循環相互融合,實現對解空間的全方位探索。外層全局搜索負責對整個解空間進行遍歷搜索,直到找到滿足約束條件的可行解;內層的局部搜索則在已找到的可行解附近進行局部攝動探索,直至局部解無法改進。通過對算法進行多次隨機啟動,可以有效地獲得高質量的飛行軌跡最優解集,從而為飛行軌跡權衡分析與任務級迭代優化奠定了基礎。

2)任務級優化

在各飛行軌跡模型庫優化與封裝基礎上,利用軟件平臺功能,在發射窗口搜索選擇、任務定義、各飛行階段軌跡、不同飛行過程等多個環節通過人機結合進行各階段軌跡參數的迭代設計與優化,實現任務級飛行軌跡的優化。任務級優化涉及的各環節如圖4所示。

圖4 任務優化的不同環節

2 深空探測全域軌跡優化設計平臺設計技術

2.1 平臺設計原則

平臺方案設計遵循以下設計原則:

1)支持任務定義,適應深空探測任務多樣性需求;

2)采用模型庫驅動,充分利用模型庫的開放性與協同性;

3)支持流程化設計,實現直觀的探測任務飛行軌跡設計;

4)基于B/S架構,充分利用服務器計算資源與互聯網數傳能力,支持多用戶、多工程、多飛行方案的設計;

5)支持多類別的模型庫參數引用,支持模型庫對任務常數、全局變量、前序模塊輸出參數、用戶錄入參數等的靈活引用;

6)支持多航天器間參數的相互引用,實現交會對接等多航天器任務的協同設計;

7)支持全過程飛行軌跡計算與調度,實現探測任務全流程設計與仿真的監視與調度;

8)支持全過程飛行過程可視化仿真,具備多天體、多視角的飛行軌跡可視化與演示;

9)支持MBSE接口,為后續開展基于模型的系統工程奠定基礎。

2.2 平臺架構設計

平臺架構直接影響到平臺開發效率、運行效率、擴展性、可測試性、可維護性與成本。綜合考慮各方面因素,同時為了更好滿足從多用戶協同設計需求,深空探測全域軌跡優化設計軟件平臺基于B/S架構進行設計。從軟件平臺開發角度而言。選取一種邏輯層次清晰、模型可靈活擴展、算法策略可靈活選擇的框架模式至關重要,通過對MVC[18-19]、HLA[20]等框架進行綜合權衡,深空探測全域軌跡優化設計軟件平臺選取MVC框架模式進行軟件系統開發。同時,基于SpringBoot自動配置的優勢,實現對不同語言開發的模型庫的統一管理與調用,降低了平臺系統開發的復雜度。

深空探測全域軌跡優化設計平臺的邏輯層分為四層,分別為服務層、數據層、業務層和交互層。服務層在最底層,主要為數據層、業務層與交互層提供基礎服務,實現平臺內部信息交互與系統調度,同時完成軟件系統的部署和集成測試等系統構建的輔助工作;數據層為業務層、交互層提供業務數據與系統外部的交換、存儲、查詢工作,并對這些數據進行管理;業務層主要對數據進行業務處理,在深空探測全域軌跡優化設計平臺中主要由各個模型庫構成,負責完成探測任務飛行軌跡優化設計與計算分析等專業業務,并負責將計算數據提供給交互層進行展示,提供給數據層進行管理;交互層則負責將數據層和業務層提供的數據進行顯示,并向服務層、數據層和業務層發送操作人員的控制命令。平臺的邏輯結構如圖5所示。

2.3 平臺的組成

由于采用了B/S設計架構,平臺硬件系統主要由服務器端設備和客戶端設備組成,通過通用的千兆以太網實現服務器端設備與客戶端設備的連接。服務器端的設備包括計算服務器、數據庫服務器和磁盤陣列;客戶端目前由2臺工作站、2臺移動工作站、1臺MR交互臺、2臺大屏幕顯示設備與1臺繪圖儀構成,后續可根據實際應用需求對設備進行擴充。平臺的硬件系統組成如圖6所示。

圖6 硬件環境示意圖

平臺的運行環境方面,操作系統采用Windows系統,數據庫采用SQL Server。平臺采用的B/S架構使得其可實現多節點、多線程并行計算,支持多用戶、多任務的提交、查看與執行。基于SpringBoot自動配置的便利性,同時考慮前期模型庫的積累,平臺中支持C/C++、Java、VUE、Fortran等多種語言對飛行軌跡模型庫進行開發。

從功能角度,深空探測全域軌跡優化設計軟件系統包括平臺子系統、數據子系統、應用子系統和顯示子系統四個子系統,軟件系統組成如圖7所示。

圖7 軟件系統組成圖

平臺子系統包括系統管理軟件、任務定義軟件和任務調度軟件。系統管理軟件實現平臺系統的用戶管理、日志管理、接口服務等功能。任務定義軟件通過可視化界面支持用戶實現各型深空探測任務的模型庫上傳和配置、工程系統組成設計、航天器設計、飛行過程設計、任務流程定義等功能。任務調度軟件實現各型任務流程的統一調度和管理,對各個環節運行狀態進行監控,收集模型庫執行狀態和異常信息。

數據子系統主要包括數據庫支持軟件、模型庫管理軟件、任務流程管理軟件和方案庫管理軟件。數據管理主要內容如圖8所示。數據庫支持軟件實現數據庫創建與維護。模型庫管理軟件、任務流程管理軟件、方案庫管理軟件對各類型模型庫參數和輸入數據、任務流程數據、軌跡優化計算結果數據等全流程模型及數據進行存檔、管理與維護。

圖8 數據庫與模型庫組成

應用子系統主要包括軌跡設計與優化軟件和軌道動力學模型軟件。實現的功能包括不同探測任務的發射窗口搜索、發射彈道設計、轉移軌跡設計、目標環繞軌道設計、目標捕獲軌跡設計、月球/火星軟著陸軌跡和起飛軌跡設計、地球返回再入軌跡設計、小行星探測目標選擇、小行星附近軌道設計等功能,同時可實現探測任務全過程飛行軌道的拼接與計算。

顯示子系統包括顯示分析軟件和二、三維可視化軟件。顯示分析軟件具備文本、表格、曲線、圖形等顯示分析能力。二、三維可視化軟件支持讀取軌道數據文件,支持二維圖形和三維圖形顯示方式。二維圖形中,可以顯示飛行軌道的星下點軌跡等信息,三維圖形中,可以以不同視角顯示空間天體與探測器飛行軌道。同時能夠對具體探測器進行精細化模型顯示,例如對深空探測器、火箭等模型的三維顯示。

2.4 平臺接口設計

2.4.1外部接口

平臺系統的外部輸入主要包括模型庫、配置參數、三維模型文件等,輸出為XML、TXT等格式的任務定義文件、飛行軌道星歷文件、關鍵飛行事件數據文件等。

2.4.2內部接口

平臺系統的內部接口如圖9所示。

圖9 軟件子系統間接口示意圖

1)平臺子系統是整個系統平臺軟件的核心,用戶通過平臺子系統的交互界面完成對應用子系統、數據子系統、顯示子系統的模型庫提交、任務定義、任務流程配置、任務仿真計算分析等工作。應用子系統、數據子系統和顯示子系統之間則沒有直接的調度和數據接口;

2)用戶和平臺子系統間的接口,通過Web界面進行系統配置,模型庫配置,任務定義,全域軌跡任務計算和分析;

3)應用子系統與平臺子系統之間存在模型庫提交接口,平臺子系統與應用子系統間有模型庫調度接口,包括指令和參數文件;

4)平臺子系統和數據子系統之間有模型參數和數據庫查詢接口,數據子系統向平臺子系統反饋系統參數、模型參數和小行星數據庫等查詢結果;

5)顯示子系統負責接收應用子系統的顯示調度指令和軌道星歷計算結果,啟動二三維展示界面,并完成數據展示。

2.5 平臺運行流程

平臺系統基于發展的深空探測任務定義技術,能夠實現月球、火星、小行星、太陽系邊際等探測任務的發射窗口搜索,以及轉移軌道、交會對接軌道、探測器著陸/上升/返回軌跡等全過程任務軌道優化設計與分析功能。平臺系統的主要運行流程分為4個步驟,如圖10所示。

圖10 系統運行流程圖

具體而言,用戶首先上傳按標準格式編譯完成的模型庫,配置發射場、測控站、運載火箭等任務相關信息;然后,創建探測任務,進行工程系統組成設計和航天器設計參數配置;進一步,通過任務流程配置界面進行飛行過程設計,按時間順序配置探測器從發射、飛行、返回、著陸等步驟的任務流程,明確各步驟運行的約束條件;最后,調度軟件自動調用各階段飛行軌跡模型庫,依次完成計算過程,生成探測器任務全過程飛行軌跡方案,并對結果進行分析與展示。

3 平臺實現及應用

3.1 平臺的實現

3.1.1總體思路

遵循提出的任務定義的設計思想,在突破關鍵技術的基礎上,建設了硬件環境,綜合運用宇航動力學知識、運載火箭總體知識、天文知識及工作流、數據庫、模型庫、三維顯示等軟件技術,合理分解分系統功能,科學設計分系統接口,按照軟件工程過程,開發實現了具備任務定義、全過程任務飛行軌跡計算和三維仿真功能的全時域、全空域深空探測任務設計平臺。

3.1.2模型庫建立

深空探測任務飛行軌跡優化設計需要基于模型庫開展,模型庫管理則是平臺系統能力擴展重要環節。平臺的模型庫管理實現了模型導入、模型查詢、參數配置、模型刪除等功能。在研發各類模型庫時,盡量降低模型與任務之間耦合性,為后期平臺軟件系統的可升級與可擴展提供基礎[21]。同時,各類飛行軌跡模型錄入模型庫時,接口需按標準規則進行定義并進行正確性檢測。平臺目前具備了9大類模型庫共50余種飛行軌跡設計模型,這些模型的組合應用可以實現多類型深空探測任務設計與分析。

3.1.3任務的定義

平臺支持以任務定義的方式完成深空探測工程的飛行軌跡設計與分析。采用多用戶多任務模式,對用戶任務進行統一管理顯示,提供任務增加、刪除、修改等入口。每一名用戶可以創建多個工程,每一個工程可以創建多個飛行方案。任務定義主要通過以下任務設計過程實現。

1)創建工程。選擇不同的工程類型,創建新的航天工程,如嫦娥五號工程,平臺系統將建立相應的數據體系。

2)工程系統組成設計。完成工程各大系統組成設計,如探月工程一般由探測器、運載火箭、發射場、測控與回收、地面應用系統組成。

3)探測器模塊及總體參數設計。為任務執行設置艙段組成,初始條件,任務設計探測器長寬高、重量參數、姿態控制發送機參數等,艙段參數(位置、尺寸、重量)等。探測器模塊組成與總體參數設計界面如圖11所示。

4)任務過程設計。創建任務節點以及任務節點邏輯順序,設置各節點局部參數以及綁定相關模型,并以流程圖形式創建任務流程,直觀顯示任務流程,其中每個節點均配置相應的模型及模型的輸入參數。設計完成后,平臺將任務轉化至系統可識別的規則文件,保證自動調度模塊根據規則進行模型調用和任務計算。飛行任務流程設計界面如圖12所示。

圖12 嫦娥五號任務定義設計示意圖

3.2 典型任務應用

基于深空探測全域軌跡優化設計平臺對嫦娥五號月球探測任務、火星交會探測任務、太陽系邊界探測任務的全過程飛行軌跡進行了優化設計。

首先采用上節介紹的任務定義過程對各探測任務流程進行設計,基于流程設計后的標準規則文件,自動調度模塊依據設計師保存的標準流程文件,逐一調用模型庫中的相應模型進行各階段飛行軌跡優化設計,并通過人工交互與平臺子系統實現各飛行軌跡的拼接與迭代優化。各模型計算完成后將標準格式星歷文件數據傳遞給顯示子系統,通過對數據文件進行解析后,選用合適的視角和坐標系實現任務全過程飛行軌跡的顯示。

嫦娥五號全過程飛行軌跡優化設計調度界面、運載火箭飛行可視化仿真與探測器飛行可視化分別如圖13和14所示。

圖13 運載火箭發射彈道仿真界面

圖14 探測器飛行過程仿真界面

采用該平臺設計的火星交會探測任務和太陽系邊際探測任務的飛行軌跡分別如圖15和16所示。

圖15 火星探測任務飛行軌跡

圖16 太陽系邊際探測任務飛行軌跡

4 結 論

本文提出了基于任務定義的復雜航天任務軌跡優化設計概念,研制開發了深空探測全域軌跡優化設計軟件平臺;詳細闡述了該平臺的關鍵技術、系統架構與實現途徑;利用該平臺對嫦娥五號探月任務、火星交會探測任務以及太陽系邊際探測任務的全過程飛行軌跡進行了優化設計與分析。深空探測全域軌跡優化設計平臺實現了知識產權自主可控,支持與MBSE和工程全要素管理系統接口,將直接服務于探月工程四期、行星探測工程的深空探測任務論證與設計工作,可為提升工程任務方案探索、工程論證、總體設計能力提供重要技術支撐,也為后續國際合作、協同設計等工作奠定了平臺基礎。