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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114417629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210088626.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法是由杨癸庚;汤奥斐;元振毅;思悦;张燕飞;王琪龙;郭伟超;孔令飞设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法，包括：确定环形可展开天线的基本参数；根据天线基本参数，建立几何模型Gt、Gc、Ga；获取驱动绳索的最优收纳轨迹，得到制参数x0；建立并求解网状天线展开动力学分析模型；建立并求解基于动力学代理模型的天线展开过程轨迹优化模型；输出天线展开过程规划结果。本发明通过基于动力学代理模型的迭代优化策略，可以减少构建代理模型所需的总样本点数目，提高设计效率；设计结果可以大幅度降低展开过程中的冲击和功耗，具有良好的工程应用价值。

本发明授权基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法在权利要求书中公布了：1.基于动力学代理模型的网状天线展开过程规划方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，确定环形网状天线的基本参数，包括：环形桁架的四边形单元数目Nt、桁架单元横杆长度L1、桁架单元竖杆长度L2、横杆外径D1、横杆壁厚t1、竖杆外径D2、竖杆壁厚t2、索网拓扑结构、索网初始节点坐标R0、驱动绳索的外径Dd、索网结构材料参数Mc、桁架结构材料参数Mt及驱动绳索的材料参数Md；步骤2，根据步骤1建立的基本参数建立天线环形桁架结构几何模型Gt、张拉索网结构几何模型Gc及整体结构几何模型Ga；步骤3，基于运动学分析对天线的展开过程进行轨迹规划，获取驱动绳索的最优收纳轨迹，得到决定驱动索收纳长度变化规律的控制参数，记为x0；步骤4，建立并求解包含驱动绳索-滑轮系统的网状天线展开动力学分析模型；所述步骤4的具体过程为：步骤4.1，建立网状天线的展开动力学分析模型；所述步骤4.1的具体过程为：步骤4.1.1，将步骤2得到的环形桁架结构几何模型导入ADAMS软件中，得到环形桁架结构力学模型；步骤4.1.2，基于ADAMSCable模块在桁架的各个五杆铰链处创建3个导向滑轮；步骤4.1.3，建立驱动绳索，保证驱动绳索通过导向滑轮且贯穿于斜杆中；步骤4.1.4，设置天线模型中的摩擦系数，具体包括：铰链间的摩擦系数和驱动绳索与滑轮间的摩擦系数；步骤4.1.5，施加约束：将驱动绳索收放处的五杆铰链设定为固定端，并对与该五杆铰链相连的竖杆施加固定约束；步骤4.1.6，确定索网作用力：根据步骤2得到的张拉索网结构几何模型，确定天线展开过程中索网作用在各个桁架铰链处的作用力随展开角的变化规律；步骤4.1.7，将步骤4.1.6得到的索网作用力施加到各个桁架铰链处，即可完成网状天线展开动力学分析模型的建立；步骤4.2，求解天线展开动力学分析模型，并输出结果；所述步骤4.2的具体过程为：步骤4.2.1，选择决定驱动索收纳长度变化规律的控制参数x作为输入参数；步骤4.2.2，采用ADAMSSolver模块的GSTIFF求解器对步骤4.1建立的天线展开动力学分析模型进行求解，得到天线展开角加速度的时间历程数据和驱动功率的时间历程数据；步骤4.2.3，提取天线展开过程中的展开角加速度峰值和驱动功率峰值作为输出参数，表示为： 式中，为天线展开角加速度峰值，为驱动功率峰值；步骤5，建立并求解基于动力学代理模型的天线展开过程轨迹优化模型；所述步骤5的具体过程为：步骤5.1，生成用于构建动力学代理模型的初始样本集；步骤5.2，建立代理模型：根据样本集[X,Y]，基于Kriging模型建立输出参数y与输入参数x之间的代理模型如下： ；式中，和分别为输入参数x对应的天线展开角加速度峰值和驱动功率峰值的代理模型近似值；步骤5.3，建立并求解天线展开过程规划的优化模型；所述步骤5.3的具体过程为：步骤5.3.1，建立天线展开过程规划的优化模型如下： 式中，设计变量为输入参数x，为的第j个分量，为设计变量x的维数，和分别为设计变量的上、下限值，和分别为展开角加速度峰值和驱动功率峰值的上限值；步骤5.3.2，采用多目标遗传算法，分别对步骤5.3.1建立的优化模型进行局部搜索和全局搜索，局部搜索得到的最优解为，目标函数最优值的代理模型近似值为；全局搜索得到的最优解为，目标函数最优值的代理模型近似值为；和表示为： 式中，下标l和g分别表示局部搜索和全局搜索得到的结果；和分别为局部搜索得到的展开角加速度峰值和驱动功率峰值的代理模型近似值；和分别为全局搜索得到的展开角加速度峰值和驱动功率峰值的代理模型近似值；步骤5.3.3，分别将步骤5.3.2得到的最优解和作为输入参数，重复执行步骤4.2，得到局部搜索下目标函数最优值的真实值和全局搜索下目标函数最优值的真实值，表示为： 式中，和分别为局部搜索得到的展开角加速度峰值和驱动功率峰值的真实值；和分别为全局搜索得到的展开角加速度峰值和驱动功率峰值的真实值；步骤5.4，判断目标函数的最优值是否满足优化收敛条件；若满足，则迭代终止，若不满足，则转步骤5.5；收敛条件如下： ； ； ； ；式中，下标k-1和k分别对应第k-1和第k次迭代优化得到的目标函数最优值；、、、为收敛精度；步骤5.5，构建加点准则，增加新的样本点；若步骤5.3的结果满足或，选择新样本点为，否则，选择新样本点为；在样本集[X,Y]里增加新样本点，并重复步骤5.2~5.4，直到满足优化收敛条件为止；步骤6，输出天线展开过程最优规划结果。

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