Prediction and optimization for a threaded reusable spacecraft separation device

Tengfei Shi

doi:10.1016/j.actaastro.2025.04.040

Prediction and optimization for a threaded reusable spacecraft separation device

2025-06-12

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DOI：10.1016/j.actaastro.2025.04.040

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准确预测和优化航天器分离性能对于提升其在空间任务中的可靠性和适用性至关重要。然而，分离过程中涉及的复杂因素，如非线性接触和非光滑冲击，给预测和优化带来了显著挑战。因此，本文旨在基于高效动力学模型的仿真数据集，利用学习技术为螺纹分离装置开发一套综合的预测与优化框架。预测工作包括使用支持向量机构建分离状态分类模型，准确率超过99%，以及利用深度神经网络构建分离响应回归模型，均方根误差小于2%。分离设计的优化通过差分进化算法实现，其中快速学习的预测模型作为迭代模型，显著提升了优化速度。基于这些综合模型，对各种物理参数下的分离状态分类和响应评估进行系统研究，结果表明其与动力学模型具有高度一致性，但计算时间显著减少。此外，还针对不同重量组合下的分离性能进行了全面的优化研究，为装置设计提供指导。这些工作不仅为分离装置的设计提供了有价值的见解，也为其他复杂机械系统的预测与优化引入了新方法。

Keyword:

Spacecraft separation

Prediction

Optimization

Multibody dynamics

Prediction and optimization for a threaded reusable spacecraft separation device

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