CN108931987A - 一种姿态控制***设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种姿态控制***设计方法，涉及小型运载火箭技术领域，所述步骤包括：接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；根据所述任务参数生成初始化模型；利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值；判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型，得到小型运载火箭姿态控制***的最优设计方案，以解决现有技术中无法确定小型运载火箭姿态控制***设计最优方案的技术问题，并且通过***的设计方案，节约大量的科研成本的同时，也缩短了研发周期。
Description
技术领域
本发明涉及小型运载火箭技术领域，尤其是涉及一种姿态控制***设计方法。
背景技术
随着世界航天产业的发展方向趋于低成本化，民营化，越来越多高校和院所开始从事小型低成本运载火箭的研发。现有的小型运载火箭，姿态控制***设计方案多采用对已有方案的改进，最后确定的往往并不是可执行方案中的最优方案，这样会带来过多的冗余或并不能很好实现控制要求。
对于小型运载火箭姿态控制***新设计方案的提出，则需要通过大量的试验进行尝试和验证，存在较大的盲目性，会极大的提高研发成本，加长研发周期，并且也无法确定试验最优方案是否为真实最优方案。不合适的姿态控制***会大大增加无效载荷，降低小型运载火箭性能。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种姿态控制***设计方法，以解决现有技术中无法确定小型运载火箭姿态控制***设计最优方案的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种姿态控制***设计方法，所述姿态控制***应用于小型运载火箭中，所述方法包括如下步骤：
接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；
根据所述任务参数生成初始化模型；
利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值；
判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：
若所述最优初始值不满足预设工程实现规则，根据所述最优初始值生成用于筛选初始值的限定条件；
利用遗传算法对满足所述限定条件的初始值进行计算，得到新的最优初始值，继续判断所述新的最优初始值是否满足预设工程实现规则，直至得到的所述新的最优初始值满足所述预设工程实现规则。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述任务参数包括：轨道参数、各子级结构质量、结构尺寸、推进剂种类；所述根据所述任务参数生成初始化模型，包括：
根据所述小型运载火箭的轨道参数确定初始化模型的轨道判定条件；
根据所述小型运载火箭的各子级结构质量确定初始化模型的质量判定条件；
根据所述小型运载火箭的结构尺寸确定初始化模型的尺寸判定条件；
根据所述小型运载火箭的推进剂种类确定初始化模型的推进剂判定条件；
根据所述轨道判定条件、质量判定条件、尺寸判定条件和推进剂判定条件生成所述初始化模型。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述质量判定条件，包括：
其中，s.t.为约束条件，g为重力加速度，a1i为姿态控制***最大俯仰过载，a2i为姿态控制***最大偏航过载，a3i为姿态控制***最大滚转过载，V为变量矩阵，前j级小型运载火箭结构总质量m0j、第i级小型运载火箭结构的总质量m0i和第i级小型运载火箭主级发动机质量mmotori的计算结果作为约束条件中的常数项；
所述m0j、所述m0i和所述mmotori通过以下方式计算：
m0i＝msi+mmotori+mti
mmotori＝mmotorsi+mmotori,f+mmotori,o
其中m0j为前j级小型运载火箭结构总质量，mu为有效载荷质量，m0i为第i级小型运载火箭结构的总质量，msi为第i级小型运载火箭发动机以外结构质量，mmotori为第i级小型运载火箭主级发动机质量，mti为第i级小型运载火箭舱段连接结构质量，mmotorsi为小型运载火箭发动机消极质量，mmotori,f为主发动机燃料质量，mmotori,o为主发动机氧化剂质量。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述尺寸判定条件，包括：
其中，di＝kdi×Di，di为第i级姿态控制***发动机直径，Di为i级主发动机直径，kli为两者之比，li＝kli×Di，li为第i级姿态控制***的发送动机长度，Di为i级主发动机直径，kdi为两者之比，kmotor,d和kmotor,l为工程经验系数。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值，包括：
针对每一组初始值，在初始值组中选取与预设推力器布局参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推力器布局方案以及所述推力器布局方案中包含推力器的数量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机参数对应的初始值，确定与获取初始值对应的发动机类型，计算所述发动机的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设燃烧室形状参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的燃烧室形状，计算所述燃烧室的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂供应装置参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂供应装置，计算所述推进剂供应装置的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设喷注器参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的喷注器，计算所述喷注器的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机喷管类型参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的发动机喷管类型，计算所述发动机喷管的质量；
将所述质量全部相加后乘以推力器的数量，得到姿态控制***的总质量，将得到的若干总质量利用遗传算法优化器进行迭代计算，直至得到最优初始值。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量，包括：
根据所述推进剂种类，计算所述推进剂的质量；
根据所述推进剂种类选择贮箱，计算所述贮箱的质量。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述推进剂和贮箱的质量计算公式：
mtank＝dtankStankAtank
其中，mp为推进剂质量流量，mp,o为氧化剂质量流量，mp,f为燃料质量流量，r为氧燃比，F为单台姿态控制发动机推力，t为工作时间，Is为比冲，mtank为贮箱质量，dtank为贮箱材料密度，Stank为贮箱壁厚，Atank为贮箱表面积。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，燃烧室的质量计算公式：
其中，mc为燃烧室质量，Dc为燃烧室直径，Sc为燃烧室壁厚，Lc为燃烧室长度，CF为推力系数，[e]c为应力强度极限，L*为特征长度，Pc为燃烧室压强，Xe为喷管收缩比，θi为喷管收缩半角。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第九种可能的实施方式，其中，所述喷注器的质量计算公式：
其中，minj为喷注器质量，Sinj为喷注器厚度，ΔPinj为喷注器压降，[e]inj为喷注器应力强度极限。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例通过接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；根据所述任务参数生成初始化模型；利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值；判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型，得到小型运载火箭姿态控制***的最优设计方案，以解决现有技术中无法确定小型运载火箭姿态控制***设计最优方案的技术问题，并且通过***的设计方案，节约大量的科研成本的同时，也缩短了研发周期。
本发明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，或者通过实施本发明而了解。本发明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。
为使本发明的上述目的、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
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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。
图1为本发明实施例提供的一种姿态控制***设计方法流程图；
图2为本发明实施例提供的姿态控制***初始化模型建立流程图；
图3为本发明实施例提供的最优初始值计算流程图；
图4为本发明实施例提供的另一种姿态控制***设计方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前对于小型运载火箭姿态控制***新设计方案的提出，则需要通过大量的试验进行尝试和验证，存在较大的盲目性，会极大的提高研发成本，加长研发周期，并且也无法确定试验最优方案是否为真实最优方案，基于此，本发明实施例提供的一种姿态控制***设计方法，以解决现有技术中无法确定小型运载火箭姿态控制***设计最优方案的技术问题，并且通过***的设计方案，节约大量的科研成本的同时，也缩短了研发周期。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种姿态姿态控制***设计方法进行详细介绍，如图1所示的一种姿态控制***设计方法流程图，所述方法包括如下步骤：
步骤S101，接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；
在本发明实施例中，所述任务参数包括：轨道参数、各子级结构质量、结构尺寸、推进剂种类。具体任务参数内容依据实际作业需求而定，此处不做限定
步骤S102，根据所述任务参数生成初始化模型；
在本发明实施例中，如图2所示的姿态控制***初始化模型建立流程图，所述根据所述任务参数生成初始化模型，包括：
步骤S201，根据所述小型运载火箭的轨道参数确定初始化模型的轨道判定条件；
步骤S202，根据所述小型运载火箭的各子级结构质量确定初始化模型的质量判定条件；
在本发明实施例中，所述质量判定条件，包括：
其中，s.t.为约束条件，g为重力加速度，a1i为姿态控制***最大俯仰过载，a2i为姿态控制***最大偏航过载，a3i为姿态控制***最大滚转过载，V为变量矩阵，前j级小型运载火箭结构总质量m0j、第i级小型运载火箭结构的总质量m0i和第i级小型运载火箭主级发动机质量mmotori的计算结果作为约束条件中的常数项；
所述m0j、所述m0i和所述mmotori通过以下方式计算：
m0i＝msi+mmotori+mti
mmotori＝mmotorsi+mmotori,f+mmotori,o
其中m0j为前j级小型运载火箭结构总质量，mu为有效载荷质量，m0i为第i级小型运载火箭结构的总质量，msi为第i级小型运载火箭发动机以外结构质量，mmotori为第i级小型运载火箭主级发动机质量，mti为第i级小型运载火箭舱段连接结构质量，mmotorsi为小型运载火箭发动机消极质量，mmotori,f为主发动机燃料质量，mmotori,o为主发动机氧化剂质量。
步骤S203，根据所述小型运载火箭的结构尺寸确定初始化模型的尺寸判定条件；
在本发明实施例中，所述尺寸判定条件，包括：
其中，di＝kdi×Di，di为第i级姿态控制***发动机直径，Di为i级主发动机直径，kli为两者之比，li＝kli×Di，li为第i级姿态控制***的发送动机长度，Di为i级主发动机直径，kdi为两者之比，kmotor,d和kmotor,l为工程经验系数。
步骤S204，根据所述小型运载火箭的推进剂种类确定初始化模型的推进剂判定条件；
在本发明实施例中，根据推进剂种类即其供应***确定推进剂判定条件。例如：选择双组元液体推进剂，则需要两个贮箱和两套推进剂供应***，姿控***的质量模型选用相应的质量模型；如选择固体推进剂，则无需推进剂供应***，姿控***的质量模型选用相应的质量模型。同时、判断有无共用部分元件等特殊优化的方式，若有，如冷气推进***，推进剂可以直接从主发动机供应***增压装置中分流氮气，无需单独的气瓶作为容器；如姿控发动机推进剂与主发动机推进剂相同，则可以共用一套推进剂供应***，无需推单独的进剂供应***。可在初始化模型中设立特殊的约束条件。
步骤S205，根据所述轨道判定条件、质量判定条件、尺寸判定条件和推进剂判定条件生成所述初始化模型。
其中，所述任务参数包括：轨道参数、各子级结构质量、结构尺寸、推进剂种类，但不仅限于此，初始化模型的过程即根据任务参数中每一个具体参数确定判定条件，再根据所有的判定条件，生成初始化模型，至此完成初始化模型的建立，并作为基本模型，适用于后续的优化计算。通过上述方法，采用***式的设计方法，生成初始化模型，免去大量实验工作，并且能够得到一个精确度高的初始化模型。
步骤S103，利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值；
在本发明实施例中，所述利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值，如图3所示的最优初始值计算流程图，所述步骤包括：
步骤S301，针对每一组初始值，在初始值组中选取与预设推力器布局参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推力器布局方案以及所述推力器布局方案中包含推力器的数量；
步骤S302，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机参数对应的初始值，确定与获取初始值对应的发动机类型，计算所述发动机的质量；
步骤S303，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量；
在本发明实施例中，所述在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量，包括：
根据所述推进剂种类，计算所述推进剂的质量；
根据所述推进剂种类选择贮箱，计算所述贮箱的质量。
所述推进剂和贮箱的质量计算公式：
mtank＝dtankStankAtank
其中，mp为推进剂质量流量，mp,o为氧化剂质量流量，mp,f为燃料质量流量，r为氧燃比，F为单台姿态控制发动机推力，t为工作时间，Is为比冲，mtank为贮箱质量，dtank为贮箱材料密度，Stank为贮箱壁厚，Atank为贮箱表面积。
步骤S304，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设燃烧室形状参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的燃烧室形状，计算所述燃烧室的质量；
在本发明实施例中，燃烧室的质量计算公式：
其中，mc为燃烧室质量，Dc为燃烧室直径，Sc为燃烧室壁厚，Lc为燃烧室长度，CF为推力系数，[e]c为应力强度极限，L*为特征长度，Pc为燃烧室压强，Xe为喷管收缩比，θi为喷管收缩半角。
步骤S305，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂供应装置参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂供应装置，计算所述推进剂供应装置的质量；
步骤S306，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设喷注器参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的喷注器，计算所述喷注器的质量；
在本发明实施例中，所述喷注器的质量计算公式：
其中，minj为喷注器质量，Sinj为喷注器厚度，ΔPinj为喷注器压降，[e]inj为喷注器应力强度极限。
步骤S307，在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机喷管类型参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的发动机喷管类型，计算所述发动机喷管的质量；
步骤S308，将所述质量全部相加后乘以推力器的数量，得到姿态控制***的总质量，将得到的若干总质量利用遗传算法优化器进行迭代计算，直至得到最优初始值。
在本发明实施例中，所述遗传算法利用轮盘赌博选择机制选择适应度高的个体遗传到下一代，每一代的适应度高低取决于本发明中通过将所述质量全部相加后乘以推力器的数量，得到姿态控制***的总质量。在遗传算法中，所述适应度与目标函数计算出来的值为正比，但本步骤中要求选取总质量最低的姿态控制***，所以通过取倒数的方法来获得目标函数(总质量的倒数)，以实现姿态控制***的总质量最低，适应度越高的目的。每一代的目的在于淘汰总质量高的值对应的初始值组，保存下来的值大概率为总质量低的值对应的初始值组，直至得到最优初始值组。所述遗传算法的出口，设置为三出口，条件一：目标函数每一代之间相差小于1e-3；条件二：初始值组中每一变量每一代之间相差小于1e-3；条件三：达到最大预设步数时，停止计算。当满足条件一且满足条件二时，输出最优初始值，无论是否满足条件一和条件二，当满足条件三时候，将当前输出的初始值作为最优初始值输出。通过遗传算法计算得到最优初始值，减少了大量的实验工作，缩短了科研周期，且能够赋值给姿态控制***初始化模型一个最优初始值。
步骤S104判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型。
在本发明实施例中，所述工程实现规则是人为建立的判断条件的库，依据大量的实验和经验判断数据而建立，例如：判断第i级姿控发动机长细比，其中kλ为工程经验最大长细比；判断第i级姿控发动机推进剂质量，Mpi≤kp,mMp,majori，其中Mpi为第i级姿控发动机推进剂质量，Mp,majori为第i级火箭主发动机推进剂质量，kp,m为姿控发动机最大推进剂质量系数；判断第i级姿控发动机贮箱壁厚，Stank,i>Stank,k，其中Stank,k为工程生产中最小壁厚。若以上条件等工程实现规则任一不能满足，则修改优化模型，根据所述最优初始值生成用于筛选初始值的限定条件，再利用遗传算法对满足所述限定条件的初始值进行计算，得到新的最优初始值，继续判断所述新的最优初始值是否满足预设工程实现规则，直至得到的所述新的最优初始值满足所述预设工程实现规则。通过上述迭代反馈的方式，最终得到更为精确的最优初始值，以解决现有技术中无法确定小型运载火箭姿态控制***设计最优方案的技术问题，并且通过***的设计方案，节约大量的科研成本的同时，也缩短了研发周期。
在本发明的又一实施例中，如图4所示的所述方法包括：
步骤S101，接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；
在本发明实施例中，所述任务参数包括：轨道参数、各子级结构质量、结构尺寸、推进剂种类。具体任务参数内容依据实际作业需求而定，此处不做限定
步骤S102，根据所述任务参数生成初始化模型；
步骤S103，利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值，判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则；
步骤S104，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型。
步骤S105，若所述最优初始值不满足预设工程实现规则，根据所述最优初始值生成用于筛选初始值的限定条件；
步骤S106，利用遗传算法对满足所述限定条件的初始值进行计算，得到新的最优初始值，继续判断所述新的最优初始值是否满足预设工程实现规则，直至得到的所述新的最优初始值满足所述预设工程实现规则。
在本发明实施例中，所述工程实现规则是人为建立的判断条件的库，依据大量的实验和经验判断数据而建立，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种姿态控制***设计方法，其特征在于，所述姿态控制***应用于小型运载火箭中，所述方法包括如下步骤：
接收用于配置所述小型运载火箭执行飞行任务的任务参数；
根据所述任务参数生成初始化模型；
利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值；
判断所述最优初始值是否满足预设工程实现规则，若所述最优初始值满足预设工程实现规则，输出使用所述最优初始值作为变量的初始化模型。
2.根据权利要求1所述的姿态控制***设计方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述最优初始值不满足预设工程实现规则，根据所述最优初始值生成用于筛选初始值的限定条件；
利用遗传算法对满足所述限定条件的初始值进行计算，得到新的最优初始值，继续判断所述新的最优初始值是否满足预设工程实现规则，直至得到的所述新的最优初始值满足所述预设工程实现规则。
3.根据权利要求1所述的姿态控制***设计方法，其特征在于，所述任务参数包括：轨道参数、各子级结构质量、结构尺寸、推进剂种类；所述根据所述任务参数生成初始化模型，包括：
根据所述小型运载火箭的轨道参数确定初始化模型的轨道判定条件；
根据所述小型运载火箭的各子级结构质量确定初始化模型的质量判定条件；
根据所述小型运载火箭的结构尺寸确定初始化模型的尺寸判定条件；
根据所述小型运载火箭的推进剂种类确定初始化模型的推进剂判定条件；
根据所述轨道判定条件、质量判定条件、尺寸判定条件和推进剂判定条件生成所述初始化模型。
4.根据权利要求3所述的姿态控制***设计方法，其特征在于，所述质量判定条件，包括：
其中，s.t.为约束条件，g为重力加速度，a1i为姿态控制***最大俯仰过载，a2i为姿态控制***最大偏航过载，a3i为姿态控制***最大滚转过载，V为变量矩阵，前j级小型运载火箭结构总质量m0j、第i级小型运载火箭结构的总质量m0i和第i级小型运载火箭主级发动机质量mmotori的计算结果作为约束条件中的常数项；
所述m0j、所述m0i和所述mmotori通过以下方式计算：
m0i＝msi+mmotori+mti
mmotori＝mmotorsi+mmotori,f+mmotori,o
其中m0j为前j级小型运载火箭结构总质量，mu为有效载荷质量，m0i为第i级小型运载火箭结构的总质量，msi为第i级小型运载火箭发动机以外结构质量，mmotori为第i级小型运载火箭主级发动机质量，mti为第i级小型运载火箭舱段连接结构质量，mmotorsi为小型运载火箭发动机消极质量，mmotori,f为主发动机燃料质量，mmotori,o为主发动机氧化剂质量。
5.根据权利要求3所述的姿态控制***设计方法，其特征在于，所述尺寸判定条件，包括：
其中，di＝kdi×Di，di为第i级姿态控制***发动机直径，Di为i级主发动机直径，kli为两者之比，li＝kli×Di，li为第i级姿态控制***的发送动机长度，Di为i级主发动机直径，kdi为两者之比，kmotor,d和kmotor,l为工程经验系数。
6.根据权利要求1所述的姿态控制***设计方法，其特征在于，所述利用遗传算法对预先为所述初始化模型中变量设置的若干组初始值进行计算，得到最优初始值，包括：
针对每一组初始值，在初始值组中选取与预设推力器布局参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推力器布局方案以及所述推力器布局方案中包含推力器的数量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机参数对应的初始值，确定与获取初始值对应的发动机类型，计算所述发动机的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设燃烧室形状参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的燃烧室形状，计算所述燃烧室的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂供应装置参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂供应装置，计算所述推进剂供应装置的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设喷注器参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的喷注器，计算所述喷注器的质量；
在所述初始值组，在初始值组中选取与预设发动机喷管类型参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的发动机喷管类型，计算所述发动机喷管的质量；
将所述质量全部相加后乘以推力器的数量，得到姿态控制***的总质量，将得到的若干总质量利用遗传算法优化器进行迭代计算，直至得到最优初始值。
7.根据权利要求6所述的态控制***设计方法，其特征在于，所述在所述初始值组，在初始值组中选取与预设推进剂种类参数对应的初始值，确定与获取所述初始值对应的推进剂种类，计算所述推进剂和贮箱的质量，包括：
根据所述推进剂种类，计算所述推进剂的质量；
根据所述推进剂种类选择贮箱，计算所述贮箱的质量。
8.根据权利要求7所述的态控制***设计方法，其特征在于，所述推进剂和贮箱的质量计算公式：
mtank＝dtankStankAtank
其中，mp为推进剂质量流量，mp,o为氧化剂质量流量，mp,f为燃料质量流量，r为氧燃比，F为单台姿态控制发动机推力，t为工作时间，Is为比冲，mtank为贮箱质量，dtank为贮箱材料密度，Stank为贮箱壁厚，Atank为贮箱表面积。
9.根据权利要求6所述的态控制***设计方法，其特征在于，燃烧室的质量计算公式：
其中，mc为燃烧室质量，Dc为燃烧室直径，Sc为燃烧室壁厚，Lc为燃烧室长度，CF为推力系数，[e]c为应力强度极限，L*为特征长度，Pc为燃烧室压强，Xe为喷管收缩比，θi为喷管收缩半角。
10.根据权利要求6所述的态控制***设计方法，其特征在于，所述喷注器的质量计算公式：
其中，minj为喷注器质量，Sinj为喷注器厚度，ΔPinj为喷注器压降，[e]inj为喷注器应力强度极限。
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