大气空间和季节性气候特征对RLV升力式再入飞行的影响.pdf
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1、第 45 卷第 1 期 2024 年 1 月宇 航 学 报Journal of AstronauticsNo.12024JanuaryVol.45大气空间和季节性气候特征对RLV升力式再入飞行的影响杜涛1,廖雨舟2,张曙光2,程旋3,胡雄3,李静琳1,王紫扬1(1.北京宇航系统工程研究所,北京 100076;2.北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京 100191;3.中国科学院国家空间科学中心太阳活动与空间天气国家重点实验室/中国科学院空间环境态势感知技术重点实验室,北京 100190)摘要:为提升重复使用运载器(RLV)竞争力精细化设计边界,在融合3颗卫星载荷采集的大气数据基础上,采用大
2、/小尺度扰动分别建模的方法,建立了沿RLV再入飞行轨道的全域参考大气模型,开展了大气密度空间性和季节性(1月、4月、7月和10月)气候变化对跟踪RLV高纬度升力式再入标准轨道的影响分析。结果显示季节性和轨道空间性变化带来的大气密度偏差特性和散布特性,会强烈影响跟踪标准轨道的终端分布特征。这表明引入大气参考模型可以提升RLV性能,降低运行成本。关键词:重复使用运载器(RLV);再入飞行;参考大气模型(GRAM);季节性气候特征中图分类号:V412.4 文献标识码:A 文章编号:1000-1328(2024)01-0081-10 DOI:10.3873/j.issn.1000-1328.2024.
3、01.009Effects of Spatial and Seasonal Climatic Characteristics of Atmospheric Perturbation on RLV Lifting Reentry FlightDU Tao1,LIAO Yuzhou2,ZHANG Shuguang2,CHENG Xuan3,HU Xiong3,LI Jinglin1,WANG Ziyang1(1.Beijing Institute of Astronautics System Engineering,Beijing 100076,China;2.School of Transpor
4、tation Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;3.National Key Lab for Solar Activity and Space Weather,Key Laboratory of Science and Technology on Environmental Space Situation Awareness,National Space Science Center,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)Abstract:I
5、n order to improve the competitiveness of reusable launch vehicles(RLV),a global reference atmospheric model along the RLV reentry trajectory is established by integrating the atmospheric data collected by the three satellite payloads of TIMED,Aura and Envisat and using the method of large-and small
6、-scale disturbance modeling respectively.The effects of atmospheric density spatial and seasonal(in January,April,July and October)climate change on the high-latitude lifting reentry standard trajectory tracking RLV are analyzed.The results show that the characteristics of atmospheric density deviat
7、ion and dispersion caused by seasonal and spatial changes strongly affect the terminal distribution characteristics of the tracking standard trajectory.This indicates that the introduction of atmospheric reference model can improve the performance of RLV and reduce the operating cost.Key words:Reusa
8、ble launch vehicle(RLV);Reentry flight;Global reference atmosphere model(GRAM);Seasonal climatic characteristics0引言成本低廉、安全可靠的重复使用运输系统(RLV),是航天运输的未来发展方向1。航天飞机的飞行成功证明RLV的工程研制是可行的,但数量级式降低空间进出成本,从而取代一次性运载火箭的初衷并未实现。反因高昂成本黯然退出历史舞台。各国航天届反思基础上投入新方案的探索2-4。收稿日期:2023-04-01;修回日期:2023-10-29基金项目:国家自然科学基金(11872128
9、)宇航学报第 45 卷究其根源在于提升RLV经济性和可靠性还有大量科学和技术难题需要解决1。其中亟待解决的难题之一是RLV的核心问题再入飞行同大气间的复杂作用机制5。再入飞行研究长期以静态大气为主,忽视大气动态的复杂性和影响。受对流层活动、太阳辐射和空间天气等因素影响,大气参数表现出空间(高度、经/纬度)和季节性气候特性,以及时间/空间相关的多重尺度复杂变化。大气动态性影响飞行安全评估和边界制定,能够帮助提升在线系统接近极限运行,降低飞行成本5。航天飞机研制6和运行7上,NASA 提出了高精度大气环境保障要求。研究成果体现在全球参考大气模型(GRAM)的建立和发展8-9,并应用于X-37B等项
10、目10。GRAM源于早期卫星和探空火箭等数据的MAP(Middle Atmosphere Program)手册9,分辨率较低(经/纬度 1020,高度 5 km)。NASA利用飞行遥测数据等不断改进GRAM7。根据中国航天运输系统发展路线图11-13,2035年RLV取代一次性火箭,2045年实现航班化运输,因此开展RLV与动态大气相互作用的研究有着现实意义和紧迫性。国内现有的大气模型14-15,不能满足提升RLV经济竞争力要求,也无法支撑智能化赋能和信息化驱动的先进性发展要求13。随着大气探测技术的发展,逐步开展了大气扰动建模和影响研究。肖存英等16基于TIMED卫星SABER载荷探测数据,
11、将大气表征为气候平均值与扰动值叠加模型17。程旋等18划分扰动为大/小尺度,建立了大气密度参考模型,引入物理约束关系19建立全球化临近空间热力学参量模型。刘一博等20利用酒泉地区2年探空密度数据与GRAM比较,在近地高度构建区域参考大气模型。陈闽慷等21采用SABER探测数据,分析了85 km高度大气参数纬度和季节变化对热环境的影响。程旋等22分析了密度月份变化引起的热环境极值分布。航天飞机采用了升力式(升阻比大于0.7)无动力再入,大气层飞行距离长、跨越经/纬度广,大气气候特征影响显著。本文将基于卫星测量大气数据,采用自研大气建模方法18-19,提供分辨率优于GRAM的全域参考大气模型,研究
12、季节性典型月份和空间特征对类航天飞机跟踪再入标准轨道的影响,评估偏离终端目标的特征。1全域参考大气模型的建立1.1原始大气数据的来源原始大气数据来自3颗卫星测量数据。TIMED卫星于2001年12月7日发射,至今在轨运行。轨道高度 625 km,倾角 74.1,周期约为 1.6 h。搭载SABER 探测器采用临边扫描方式测量大气 CO2红外辐射,反演温度和密度等参量。高度范围 20100 km。数据精度参见文献 23。Aura卫星于2004年7月15日发射,至今在轨运行。轨道高度705 km,倾角98.2,周期约为1.6 h。搭载MLS探测器采用微波临边探测大气辐射信息,反演大气温度和成分信息
13、。高度范围896 km,纬度覆盖范围为82N,经度覆盖全球。文献 24 提供了MLS数据的精度分析。Envisat卫星于2002年3月1日发射,2012年4月8日结束任务。轨道高度796 km,倾角98.54,平均日轨道数为14.4圈。搭载MIPAS探测器临边测量获得大气温度和成分信息。高度范围570 km,覆盖全球。文献 25 给出了数据有效性分析。1.2数据处理及建模方法采用文献 16,22 方法对20022019年TIMED/SABER,20042019 年 Aura/MLS 和 20022012 年Envisat/MIPAS这3颗卫星的观测数据进行垂直插值和水平网格划分,垂直分辨率为1
14、 km,水平分辨率为 2.52.5。在网格划分时,按照月份对每个水平网格内累年的月平均值和标准偏差进行计算,以卫星在网格内的数据量为依据进行加权统计融合。无数据的网格点采用6阶球谐函数拟合填补,作为模型底层数据。采用团队自研建模方法18-19,温度、密度和气压平均值和扰动值之间满足理想气体和静力平衡约束关系,并考虑参量时间和空间相关性。大气周期性大尺度扰动(潮汐波和行星波)以三角函数表征,随机性小尺度扰动(重力波和湍流)采用一阶自回归随机过程表征,方法可靠性验证见文献 18。后续该大气模型(统称:全域参考大气模型)仿真生成RLV再入轨道上典型月份的大气参数。2升力式再入返回任务的制定和制导方法
15、RLV完成在轨任务后进入返回程序。升力式返回划分为四个飞行段:离轨、再入、末端能量管理82第 1 期杜涛等:大气空间和季节性气候特征对RLV升力式再入飞行的影响和自动着陆。再入段从进入120 km高度开始,任务是消耗庞大的初始能量,引导至合适的能量状态和位置范围,进入末端能量管理初始窗口结束。升力式再入制导可分为标称轨道制导和预测-校正制导26。本文采用曾应用于美国航天飞机的跟踪标称轨道制导方法27。制导方法的不同对大气扰动的适应性有差异,但是不会有质的影响。2.1再入任务以使用升阻比1.1的美国航天飞机公开数据为研究对象28,选择4条标准轨道中遭遇最大大气离散事件的高轨道倾角任务29。目标落
16、点为我国“神舟”飞船着陆场30。据此确定再入端点参数见表1。2.2标称轨道设计与跟踪再入段需满足热流、动压、过载等硬约束27,与平衡滑翔软约束组成再入走廊如图1所示。标称轨道设计为高度-速度的3次曲线,在再入走廊中取4个参考点,用待定系数法得到预选标称轨道如图1所示。滚转角是再入过程控制量,调节大小跟踪标称轨道。轨道制导滚转角的控制律:cos=mgLcos-mV2cosLr+tanDL-mLcos2hh(Vsin-href)+h2(h-href)(1)式中:L为升力;D为阻力;为轨道倾角;V为速度;h为仿真模型计算得到(地心距r)高度;href为标称剖面高度;阻尼比h和频率h为设计参数;m为运
17、载器质量;g为重力加速度。在与预期落点弧线距离和航向偏离角度过大时,设计滚转角反转逻辑控制航向。大气密度采用美国1976年标准大气模型14。仿真显示RLV成功到达终端位置,并满足约束要求如图2所示。3大气扰动对再入制导特性的影响分析3.1标准大气的拉偏模型评估大气扰动影响目前做法是标准大气拉偏,包络大气偏离。通常假定随高度恒定且随机性符合正态分布:(h)=nom(h)1+,N(0,2)(2)式中:nom(h)为高度h的标准密度;为偏差,满足均值为0、标准差为的正态分布。本文取3为标准密度的30%。也有文献采用更高的40%31。3.2全域参考大气模型3.2.1全域参考大气模型的生成由第1节建立的
18、全域参考大气模型提供飞行轨道1月、4月、7月和10月的密度。轨道上每点密度除受季节、地理经纬度的影响,也受弹道点相互之间在时间/空间上的相关性影响。图3提供了随机产生的7月1 000条沿轨道的密度曲线在轨道45 km高度点上的频数统计结果,其他高度和季节也类似,为拟正态分布,同GRAM一致9。3.2.2全域参考大气模型的特点分析图4提供了标称轨道典型高度上4个典型月份表1再入端点条件和参数要求Table 1Reentry initial/terminal conditions项目再入初始条件再入终端条件再入终端参数范围要求内容高度 120 km;速度 7.9 km/s;轨迹角-1.5;经度-4
19、5;纬度66;航向角18。经度111.71;纬度41.53;高度30 km。到达30 km高度,希望水平距离偏差在140 km范围内,速度范围在9001 300 m/s区间。1 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 000020406080100120标称轨道热流约束动压约束过载约束平衡滑翔约束高度/km速度/(ms1)图1再入走廊与标称轨道Fig.1Reentry corridor and nominal trajectory30507090初始位置目标落点仿真落点仿真轨迹50 30 101030507090 110 130020406080100120高度/
20、km纬度/()经度/()50 30 101030507090 110 130经度/()(a)轨道高度-经度(b)轨道纬度-经度图2标称轨道飞行仿真结果Fig.2Simulation result of nominal reentry trajectory83宇航学报第 45 卷的密度分布,红色虚线的正态分布代表标准大气模型的拉偏模型。60 km以上参考大气模型的月度散布较大,与拉偏模型较为一致;低于60 km高度后,月度散布明显出现收窄趋势。为分析需要,定义月度密度均值偏差(h):(h)=mean()h-nom()hnom()h 100%(3)式中:mean(h)为高度h上月度平均大气密度;n
21、om(h)为该高度上的标准大气密度。定义密度的月度相对标准偏差r(h)如下:r(h)=(h)mean(h)100%(4)式中:(h)为高度h上月度大气密度的标准偏差。图5提供了大气密度月度均值偏差(h)随轨道高度变化。夏季7月变化复杂,同其他月份不同。最大负偏差出现在100 km高度(-58%),之后随高度降低快速单调增加;在77 km高度出现最大正偏差+58%,之后随高度下降向标准大气回归。相反,1月、4月和10月密度均值偏差整体为负偏差。4月密度偏差最小,接近标准大气模型。1月和10月分布高度一致,峰值同样出现在 77 km 高度上,接近-40%,之后随高度下降向标准大气回归。低于50 k
22、m高度后同标准大气无显著差异。图6提供沿标称轨道高度的大气密度相对标准偏差r(h),表征分散度。r(h)在90 km高度有明显趋势反转。90 km之上7月的偏差最为剧烈,其他3个月份规律较为一致。低于90 km后,冬季1月的离散度最大,达到15%,反而夏季7月离散度最小,低于5%。4月和10月的大气离散度高度一致。简单概括,春季的均值最接近标准大气模型,夏季均值偏离标准大气最严重。冬季大气离散度最大,夏季离散度最小。大气这种复杂气候特性是标准大气拉偏无法提供的。文献 32 提供了 GRAM 模拟航天飞机 104倾角再入任务1月和7月密度,与本文趋势基本一致,区别在于 1月密度在 100 km高
23、度从正偏差向负偏差穿越,7 月扰动更大。这可能体现经度不同的影响。1.81.92.02.12.22.32.4050100150数量密度/(kgm3)103密度分布高斯分布US76 密度图3飞行轨道典型高度密度统计分布(7月)Fig.3Typical height density distribution model for July30405060708090100806040200204060全域参考大气模型密度月度均值相对偏差/%高度/km1月密度均值偏差4月密度均值偏差7月密度均值偏差10月密度均值偏差标准密度标准密度30%图5全域参考大气模型密度月度均值相对偏差Fig.5Relativ
24、e deviation of monthly mean density in global reference atmospheric model012301234概率密度46810120510概率密度23401234概率密度0.81.01.200.51.01.52.0概率密度34501 0002 0003 0004 000概率密度1.52.02.50200400600800概率密度密度/(kgm3)密度/(kgm3)密度/(kgm3)密度/(kgm3)密度/(kgm3)密度/(kgm3)1051041041041月密度分布10月密度分布4月密度分布标准密度7月密度分布标准密度30%偏差内正态
25、分布(a)高度80 km(c)高度60 km(e)高度40 km(b)高度70 km(d)高度50 km(f)高度30 km105105104103103102图4飞行轨道典型高度上各月份全域参考大气模型分布Fig.4Global reference atmospheric model distribution for each month at the typical altitude of the trajectory84第 1 期杜涛等:大气空间和季节性气候特征对RLV升力式再入飞行的影响3.2.3全域参考大气模型的大气动力学分析标准大气模型表征北半球中纬度地区在中等太阳活动条件下的理想
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