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太空任务规划和航天器设计紧密耦合，需要一起考虑才能获得最佳性能；然而，这个集成优化问题会导致大规模的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，而该问题的求解十分具有挑战性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的解决该 MINLP 问题的方法，即遵循多学科设计优化 (MDO) 的理念，通过增强拉格朗日协调方法迭代求解一组耦合子问题。所提出的方法利用问题的独特结构，将其分解为一组不同类型的耦合子问题：任务规划的混合整数二次规划 (MIQP) 子问题和航天器设计的一个或多个非线性规划 (NLP) 子问题。由于可以将专门的 MIQP 或 NLP 求解器应用于每个子问题，因此所提出的方法可以有效地解决原本难以解决的集成 MINLP 问题。还提出了一种自动有效的方法来寻找这种迭代方法的初始解，这样就可以在不需要用户定义的初始猜测的情况下进行优化。在演示案例研究中，使用子系统级参数化航天器设计模型优化了载人月球探测任务序列。与最先进的方法相比，即使没有并行化，所提出的公式也可以在更短的计算时间内获得更好的解决方案。对于更大的问题，所提出的解决方法也可以轻松并行化，因此有望进一步发挥优势和可扩展性。
综合空间任务规划与航天器设计的多学科设计优化方法
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