华中科技大学丁烈云院士、周诚教授团队在《中国科学：技术科学》英文版发表文章，研究滚筒式月壤采集器智能设计与优化方法。

近年来，随着人类深空探测技术的不断发展，世界航天强国纷纷提出月球基地建造设想，以推动从月球到火星以及更远星体的生命探寻和深空探测。原位资源利用技术（In-Situ Resource Utilization, ISRU）成为实现这些目标的关键。无论是原位利用月球表面的月壤进行月球基地建造，还是原位开发月壤中蕴含的水冰、氢、氧和金属矿产资源，都离不开月壤采集装备的高效可靠运行，从而为月球长期驻留和科考活动提供重要物质支撑和保障。因此，围绕滚筒式月壤采集器这一核心机构，如何优化设计并进一步提高月面复杂工况下的采集效率，以满足月球基地建造与资源利用的需求，受到了学术界的广泛关注与讨论，已成为地外建造和工程机械交叉领域的研究前沿。

月壤采集器机构的数值仿真模拟可以进行工作效率分析和优化，但计算成本高、耗时长且多目标优化结果难以收敛。针对这一矛盾，该研究提出了一种针对月基复杂工况的滚筒式月壤采集器智能设计与优化方法，设计了三种智能代理（RBF、GPR、SVR）模型并进行组合，用于预测月壤采集器参数化设计和DEM仿真计算模型的结果，从而实现不同设计参数和工况下采集器与月壤颗粒相互作用过程的快速分析。通过自适应调整三种智能代理模型的选择，结合误差信息对各个采样点在解空间中的不同表现进行优化，从而提升智能代理模型的预测精度和优化效率。在此基础上，基于IGD和HV指标，对月壤采集器的设计参数组合进行多目标优化并对比分析了MOPSO、NSGA-II、SPEA-II和PESA-II四种算法的优化性能。经过优化后，滚筒式月壤采集器的填充效率、采集速率、排空速率等指标分别提升10.353%、13.275%、12.070%，实现了月基复杂工况下滚筒式月壤采集器设计参数组合的多目标优化高效求解。

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Li Haoran, Gao Yuyue, Ding Lieyun, Zhou Cheng, Wen Shifeng, Zhou Yan, Multi-objective optimization of bucket drum for lunar regolith collectors with multi-surrogate model based on adaptive invocation mechanism, SCIENCE CHINA Technological Sciences, 2025, ISSN 1674-7321, doi：10.1007/s11431-024-2879-8.

来源: 《中国科学》杂志社