本发明专利技术提供了一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法及装置，首先建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型；并基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到多个备选方案，以及理想方案；然后确定备选方案与理想方案的贴近度；继续执行采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案，直至贴近度满足收敛条件；最后基于备选方案的贴近度，从多个备选方案中确定最优方案。本发明专利技术提高了对航天运载器的设计方案评估决策的全面性。的设计方案评估决策的全面性。的设计方案评估决策的全面性。
【技术实现步骤摘要】
类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法及装置
[0001]本专利技术涉及飞行器设计
，尤其是涉及一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法及装置。
技术介绍
[0002]相关技术中，通常对小型运载火箭的连续型属性进行多学科参数化建模和设计优化，并将优化结果与专家打分获得的离散型属性评估数据相结合，应用多属性决策方法开展小型运载火箭设计方案综合评估，得到了不同设计方案的优劣。然而该方式可能会遗漏更符合目标需求的方案，不够全面。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法及装置，以提高对航天运载器的设计方案评估决策的全面性。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法，包括：建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型；基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到多个备选方案，以及理想方案；确定备选方案与理想方案的贴近度；如果贴近度不满足预设的收敛条件，继续执行基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案的步骤，直至贴近度满足收敛条件；基于备选方案的贴近度，从多个备选方案中确定最优方案。
[0005]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型的步骤，包括：分别建立类固液动力航天运载器的连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型以及离散型非技术属性模型；运用基于模糊理论的不确定性优化原理，将离散型非技术属性模型转换为连续型评估模型；基于连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型及连续型评估模型，生成类固液动力航天运载器的全属性连续模型。
[0006]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述优化算法包括遗传算法；基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案及理想方案的步骤，包括：基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，确定参数可行空间；参数可行空间包括设定数量的参数对应的可行子空间；采用预设的遗传算法对参数可行空间进行处理，得到设定组数的参数备选值；一组参数备选值包括设定数量的参数对应的备选值；备选值在对应的参数对应的可行子空间范围内；基于设定组数的参数备选值，生成设定数量的备选方案，以及理想方案；设定数量与设定组数相匹配。
[0007]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，基于设定组数的参数备选值，生成理想方案的步骤，包括：针对每个
参数，基于参数在备选方案中的备选值，得到参数的异化程度；基于参数的异化程度，确定参数的权重；基于设定数量的参数的权重及备选方案，建立备选方案的决策矩阵；基于决策矩阵，确定每个参数的最优解；基于设定数量的参数的最优解，生成理想方案。
[0008]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述每个备选方案对应设定数量的参数对应的备选值；理想方案对应于设定数量的参数的最优解；确定备选方案与理想方案的贴近度的步骤，包括：针对每个备选方案，基于参数的备选值、最优值及参数对应的权重，计算备选方案的贴近度。
[0009]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述基于备选方案的贴近度，从多个备选方案中确定最优方案的步骤，包括：将贴近度最大的备选方案确定为最优方案。
[0010]第二方面，本专利技术实施例还提供一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策装置，包括：模型建立模块，用于建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型；优化模块，用于基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到多个备选方案，以及理想方案；贴近度确定模块，确定备选方案与理想方案的贴近度；如果贴近度不满足预设的收敛条件，继续执行基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案的步骤，直至贴近度满足收敛条件；方案确定模块，用于基于备选方案的贴近度，从多个备选方案中确定最优方案。
[0011]结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述模型建立模块用于：分别建立类固液动力航天运载器的连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型以及离散型非技术属性模型；运用基于模糊理论的不确定性优化原理，将离散型非技术属性模型转换为连续型评估模型；基于连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型及连续型评估模型，生成类固液动力航天运载器的全属性连续模型。
[0012]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例还提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述方法。
[0014]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0015]本专利技术实施例提供了一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法及装置，首先建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型；并基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及全属性连续模型，采用预设的优化算法得到多个备选方案，以及理想方案；然后确定备选方案与理想方案的贴近度；继续执行采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案，直至贴近度满足收敛条件；最后基于备选方案的贴近度，从多个备选方案中确定最优方案。该方式提高了对航天运载器的设计方案评估决策的全面性。
[0016]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合
所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术实施例提供的一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例提供的另一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法的流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例提供的另一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法的流程图；
[0022]图4为本专利技术实施例提供的基于熵权法的TOPSIS本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种类固液动力航天运载器嵌套式多属性评估决策方法，其特征在于，包括：建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型；基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及所述全属性连续模型，采用预设的优化算法得到多个备选方案，以及理想方案；确定所述备选方案与所述理想方案的贴近度；如果所述贴近度不满足预设的收敛条件，继续执行基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及所述全属性连续模型，采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案的步骤，直至所述贴近度满足所述收敛条件；基于所述备选方案的贴近度，从多个所述备选方案中确定最优方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立类固液动力航天运载器的全属性连续模型的步骤，包括：分别建立类固液动力航天运载器的连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型以及离散型非技术属性模型；运用基于模糊理论的不确定性优化原理，将所述离散型非技术属性模型转换为连续型评估模型；基于所述连续型技术属性模型、连续型非技术属性模型及所述连续型评估模型，生成类固液动力航天运载器的全属性连续模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法包括遗传算法；基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及所述全属性连续模型，采用预设的优化算法得到设定数量的备选方案及理想方案的步骤，包括：基于预设的设计变量、约束条件、优化目标以及所述全属性连续模型，确定参数可行空间；所述参数可行空间包括设定数量的参数对应的可行子空间；采用预设的遗传算法对所述参数可行空间进行处理，得到设定组数的参数备选值；一组所述参数备选值包括设定数量的参数对应的备选值；所述备选值在对应的参数对应的可行子空间范围内；基于所述设定组数的参数备选值，生成设定数量的备选方案，以及理想方案；所述设定数量与所述设定组数相匹配。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述设定组数的参数备选值，生成理想方案的步骤，包括：针对每个参数，基于所述参数在备选方案中的备选值，得到所述参数的异化程度；基于所述参数的异化程度，确定所述参数的权重；基于所述设定数量的参数的权重及所述备选方案，建立备选方案的决策矩阵；基于所述决策矩阵，确定每个所述参数的最优解；基于所述设定数量的参...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱浩，徐维乐，王鹏程，肖明阳，李心瞳，李志，蔡国飙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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