本發明屬于網狀天線，涉及基于自適應進化及高斯校正的網狀天線有限元模型修正方法，可應用于網狀天線地面調整階段，指導地面調整，提升工作效率。
背景技術：
1、網狀天線有限元模型是為了加快網狀天線在地面試驗階段實驗周期并降低成本，通過對實驗物理樣機模擬建立的，為了避免由于網狀天線有限元模型與實驗物理樣機存在差異，無法準確模擬實際工況下實驗物理樣機狀態的缺陷，就需要對有限元模型中索段和桁架的彈性模量、密度、熱膨脹系數，和索段的索長、索力，以及建立網狀天線有限元模型時進行網格劃分和簡化假設造成的模型不確定性導致的前網面節點位移中的部分參數進行修正，以提升模型在多物理場下的整體預測精度。
2、由于實驗物理樣機存在松弛的索段，而現有修正方法在對實驗物理樣機對應的網狀天線有限元模型進行修正時都是在以不存在松弛索段的前提下進行的，且沒有對因模型不確定性導致的前網面節點位移進行修正，例如授權公告號為cn114547937b的專利文獻，提供了一種基于多場景實驗的網狀天線模型修正方法，該發明確定網狀可展開天線中的彈性模量、密度、前索網面節點等效質量；初始索長、初始索力和各部分熱膨脹系數；建立網狀可展開天線的有限元模型；分別利用模態試驗數據和模態分析數據、調整索實驗數據和靜力學仿真數據何天線熱變形試驗數據和熱-結構仿真數據對天線有限元模型中各部分的彈性模量、密度、前索網面節點;初始索長、初始索力和各部分熱膨脹系數進行修正，三次更新得到基于多場景實驗的網狀可展開天線修正模型。該發明實現了對網狀可展開天線有限元模型的多參數修正，提高了建模的精度，但由于該發明在對索段索力進行修正時只選取了一次待修正索段，未考慮松弛索段以及模型不確定性導致的實驗物理樣機與網狀天線有限元模型的偏差，影響了修正精度的進一步提升。
技術實現思路
1、本發明的目的在于克服上述現有技術存在的缺陷，提出了一種基于自適應進化及高斯校正的網狀天線模型修正方法，用于解決現有技術中存在的修正精度較低的技術問題。
2、為實現上述目的，本發明采取的技術方案包括如下步驟：
3、（1）初始化網狀天線有限元模型參數：
4、初始化與試驗物理樣機對應的網狀天線有限元模型中索段的數量為，前網面中節點的數量為；第次修正每個索段的索力為，并令；
5、（2）選取待修正的敏感索段：
6、計算在預應力變化量作用下引起的當前網狀天線有限元模型前網面形面每根索段的均方根誤差變化量，并選取誤差變化量最大的根索段與所有中間副斜拉索并集的共根索段作為敏感索段，其中，；
7、（3）基于自適應進化算法對當前敏感索段的索力進行修正：
8、在考慮松弛索段存在的條件下，基于自適應進化算法，通過第根敏感索段的最優調整系數對第次修正后的每根敏感索段的索力進行修正，得到本次每根敏感索段修正后的索力為的網狀天線有限元模型，；
9、（4）對索力修正后的網狀天線有限元模型前網面形面均方根誤差進行評估：
10、判斷第次索力修正后的網狀天線有限元模型的前網面形面均方根誤差與預先設定的目標閾值是否滿足，若是，得到最終索力修正后的網狀天線有限元模型，并執行步驟（6），否則，執行步驟（5）；
11、（5）對前網面形面均方根誤差變化量進行評估：
12、判斷第次索力修正后的網狀天線有限元模型的前網面形面均方根誤差變化量與預先設定的觸發閾值是否滿足，若是，令，并執行步驟（2），否則令，并執行步驟（3）；
13、（6）對最終索力修正后的網狀天線有限元模型前網面節點坐標進行高斯校正：
14、通過高斯過程回歸gpr模型對最終索力修正后的網狀天線有限元模型的前網面節點坐標矩陣的幾何特征與物理拓撲特征進行預測，并對預測得到的低維特征向量進行pca逆變換，得到前網面節點坐標修正矩陣為的網狀天線有限元模型。
15、本發明與現有技術相比，具有以下優點：
16、（1）本發明采用自適應進化算法，在考慮松弛索段存在的條件下通過最優調整系數對每次修正選取的不同敏感索段的索力進行修正，避免了現有技術未考慮松弛索段且僅對單次選取的索段的索力進行修正的缺陷，有效提高了修正精度。
17、（2）本發明通過高斯過程回歸gpr模型獲取最終索力修正后的網狀天線有限元模型的前網面節點坐標矩陣的低維特征向量，并對其進行pca逆變換，避免了實驗物理樣機與網狀天線有限元模型不確定性導致的節點坐標位置偏差，進一步提高了修正精度。
1.基于自適應進化及高斯校正的網狀天線有限元模型修正方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（1）中所述的網狀天線有限元模型，包括由多個扇形子索網組成的索網，所述索網中的個索段包括連接在中心立柱（1）與桁架（2）之間的由多個前網面索段組成的前網面（6）和由多個背網面索段組成的背網面（7）、連接在中心立柱（1）頂端與桁架（2）之間的多個主斜拉索段（3）、連接在前網面（6）與背網面（7）之間的多個張力索段（5），以及由連接在中心立柱（1）下端與桁架（2）、背網面（7）中間、背網面（7）中心之間的多個外側斜拉索、多個中間副斜拉索、多個內側副斜拉索組成的多個副斜拉索段（4）；個前網面中節點包括前網面（6）與中心立柱（1）和桁架（2）連接的多個邊界節點以及除邊界節點以外前網面（6）上剩余的多個自由節點。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（2）中所述的均方根誤差變化量，計算公式為：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（2）中所述的第根敏感索段的最優調整系數，獲取方法為：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（3）中所述的對第次修正后的每根敏感索段的索力進行修正，修正公式為：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（4）中所述的前網面形面均方根誤差，計算公式為：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（6）中所述的高斯過程回歸gpr模型，包括級聯的特征融合模塊、參數計算模塊和特征存儲模塊。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟（6）中所述的網狀天線有限元模型的前網面節點坐標矩陣，獲取方法為：將網狀天線有限元模型作為輸入，輸入仿真軟件，然后提取并輸出前網面節點坐標矩陣。
9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟（6）中所述的對前網面節點坐標矩陣進行預測，實現步驟為：
10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（6）中所述的對預測得到的低維特征向量進行pca逆變換，變換公式為：