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Surrogate model-based multi-objective optimization for modular spaceborne antenna panels
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AI
DOI：10.1016/j.actaastro.2026.07.059.png)
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摘要
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随着空间射电望远镜和天地一体化6G通信的快速发展，传统可展开索网天线难以满足高频段严苛的表面精度要求。具有实心面板的模块化天线因其高刚度和形状保持能力，已成为大尺度高频段空间天线系统的理想解决方案之一。然而，如何在轻量化设计与表面精度之间取得平衡仍是此类天线面临的重要挑战。为解决这一问题，本研究提出了一种基于均匀化建模和多目标优化的结构设计方法，旨在有效协调蜂窝模块化拼接反射面天线的轻量化与表面精度。首先，考虑蜂窝结构的周期性特征，建立了基于代表性体积单元（RVE）的等效均匀化模型，显著提升了全尺寸天线的热-力学分析效率。其次，为克服传统仿真优化的耗时问题，引入了人工旅鼠算法（ALA）优化神经网络，从而构建高精度代理模型，实现表面精度与结构重量的快速准确预测。最后，通过集成NSGA-II多目标遗传算法与TOPSIS决策方法，协同优化了天线面板的关键尺寸，获得了帕累托最优解集并选出了最佳折中方案。结果表明，优化后天线重量显著降低，表面精度明显提升，增益损失和指向偏差等关键电性能指标亦得到有效改善。本研究验证了所提方法在蜂窝空间天线轻量化与精度协同设计中的可行性与有效性，为同类航天载荷的结构优化提供了兼具理论价值和工程潜力的技术途径。
Keyword:
Modular assembled antenna
Surface accuracy
Lightweight design
Honeycomb structure
Multi-objective optimization
