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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116227296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310238416.6，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法及系统是由赵强强;陈雨欣;洪军;吴腾飞;张进华;姜冬磊设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法及系统，通过在轨实时温度场进行杆系误差训练，确定轨道热环境、杆系装调误差与SAR天线形面精度之间的耦合影响规律，通过对在轨实时温度场的学习与训练，实现SAR天线在轨运行时任意角度与位置的热变形与形面精度的实时预测。同时，通过研究在轨温度场与杆系装调误差对形面精度的耦合规律，利用深度学习算法与优化算法可实现随着SAR天线在轨运行不同时刻与位置的形面精度“预测‑调整‑优化‑再预测‑再调整”，实现在轨形面精度的主动预测与调整。

本发明授权一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大型平面SAR天线形面精度在轨实时主动调整方法，其特征在于，包括： 采集大型星载可展开天线零部件的几何参数和物理参数，并构建理论仿真模型； 基于空间轨道热环境进行大型平面SAR天线在轨热分析，实时采集在轨温度场； 基于在轨温度场，对热与杆系误差的热力耦合分析，获取热力耦合变形结果； 基于热力耦合变形结果，拟合平面并计算SAR天线面板平面度； 确定温度变化、杆系误差对天线形面精度的影响规律，基于理论仿真模型，建立杆系误差与形面精度之间的深度学习模型； 基于深度学习模型预测当前SAR天线在轨位置形面精度，建立形面精度优化模型； 基于天线杆系进行主动调整，对随着SAR天线在轨运行不同时刻与位置的形面精度不断优化，直至实现最优化的形面精度，获取高形面精度SAR天线有限元预测与优化模型； 所述基于热力耦合变形结果，拟合平面并计算SAR天线面板平面度，具体为： 将热力耦合分析结果进行提取，得到SAR天线面板变形场，基于最小二乘法将三维空间散点拟合为平面并计算SAR天线面板平面度； 平面方程为n个空间点拟合所得，将该平面作为星载SAR天线形面基准面，以各空间点看作实际平面上的点，获取各个点到该拟合平面的偏离量；即： 式中：为原坐标点Z方向坐标；z为该点在基准面上的投影的坐标；为法化因子； 由定义得平面度误差为： 其中，E为平面度误差； 所述建立形面精度优化模型，具体为： 以仿真模型形面精度为目标函数，以星载SAR天线形面精度最高为优化目标，隐函数为深度学习模型；以平面度误差降低大小、各支撑杆尺寸调整量和前后两代优化结果差值为约束条件，基于粒子群优化算法对形面精度进行优化设计，获得最优的杆系调整量； 式中：E为施加杆系调节后天线形面平面度误差值；a1、a2、…、a7为SAR天线各根杆原始误差；为各支杆的调整量； 约束条件为： 其中，K为迭代次数；所述基于粒子群优化算法对形面精度进行优化设计，获得最优的杆系调整量，具体为： 初始化粒子群，采用随机数的方法给定粒子的初始位置及速度； 设定星载SAR天线阵面平面度误差为优化目标，以有限元仿真模型平面度为目标函数，依据目标函数评估初始化状态下各粒子的适应度，作为粒子初始状态最优形面精度的位置，通过对比获得全局最优形面精度的位置； 判断初始位置各粒子适应度是否满足需求，满足则结束；不满足结束条件则进入下一步，依据当前状态更新每个粒子的速度和位置； 根据目标函数再次评估每个粒子的形面精度；将每个粒子当前状态下的形面精度与个体最优相比较，取更优的位置作为新的个体极值； 将每个粒子的形面精度与全局最优对应的形面精度作比较，所有粒子中最高且高于当前状态全局最优位置下的适应值作为新的全局极值； 判断该位置是否满足大型平面SAR天线形面精度要求，如未满足则继续优化计算；直至满足要求，算法达到设定的最大迭代次数或实现最优适应值满足最小界限则结束优化计算。

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