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神经网络在空间光学窗口热光学性能研究中的应用

宋朝辉  
【摘要】: 光学窗口作为空间详查相机光学系统的重要组成部分,对光学性能的要 求十分苛刻。不仅如此,由于窗口组件的外表面直接暴露在空间冷黑环境中, 受到太阳照射、地球热辐射及地球阳光反照的交替加热和冷却,使光学窗口 组件经受剧烈的高低温交变载荷的作用,引起较大的温度变化(包括温度水 平和温度梯度),导致窗口玻璃的镜面畸变和折射率梯度的变化,产生热光 学误差,致使窗口的光学性能下降。光学窗口苛刻的光学性能指标,要求窗 口需处于近似恒温的温度环境。为此,要对窗口组件进行热控制,以有效地 控制窗口与周围环境的热交换过程,使得窗口的温度恒定、均匀。窗口热控 制是在被动热控的基础上加以主动热控来控制窗口热状态的。由于窗口热控 指标较高,所处热环境恶劣,尖锐的矛盾使其成为热控的难点和重点。为了 确保空间热环境下窗口的光学性能,本文依据现有条件,通过热光学试验考 察了光学窗口的热光学性能;通过电加热试验检验了热控系统的工作性能; 探讨了光学窗口的热控策略。 论文首先介绍了研究热光学性能的热光学分析法和热光学试验法。说明 了通过热光学试验数据建立热光学性能模型的必要性,探讨了用人工神经网 络技术对复杂的、非线性的窗口热光学性能进行建模。在对窗口热交换过程 进行具体分析后,介绍了针对各漏热环节所采取的主动热控和被动热控措施 及其工作原理。 通过热光学试验考察了窗口组件的热光学性能。热光学试验是利用窗口 组件的主动热控系统(膜加热器与体加热器)人为地使窗口形成不同的温度分 布,通过测温系统测定某一时刻的瞬时温度分布(主要是用镜面上点的温度 值来代表),把相机作为光学检测系统,检测同一时刻的光学性能,从而建 立起窗口组件温度分布与光学性能之间的联系。 建立了窗口的热光学性能神经网络模型。把镜面上点的温度作为网络的 输入,光学分辨力作为网络的输出,建立一个三层BP网络。通过热光学试 验来获取网络的训练样本,利用这些已知的样本对网络进行训练后,神经网 络模型可以很好地模拟光学窗口的温度场与光学性能之间的映射规律。网络 模型实现了对窗口组件热平衡试验及空间环境热响应分析所获得的镜面温度 场分布的光学评价,为进一步优化热设计提供了重要依据。 一 摘 要 一 为了考察窗口外表面膜加热器电场与温度场分布的关系,进行了膜加热 器的电场一温度场试验c通过试验考察了膜加热器的工作性能,并分析了造 成温度场不均匀的主要原因。 被动热控为窗口提供了的热保护体系,加大了窗口的热容量,增强窗口 维持温度水平的能力c而温度场的不均匀性则需通过主动热控系统所形成的 温度场进行热补偿。在分析了空间外热流、体加热器形成温度场分布特点的 基础上,提出了以窗口外表面的中心点和边缘点的温差为控制变量的热控策 略。


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