根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下知识点：
标题《航天器太阳帆板伸展过程最优控制的粒子群优化算法》涵盖了如下几个核心概念：
1. 航天器太阳帆板伸展过程：太阳帆板是航天器上的一个重要组成部分，用于在太空中利用太阳光压进行推进。在空间中展开太阳帆板是一个复杂的过程，它涉及到航天器姿态的精细控制，以确保帆板能够正确展开并执行预定功能。
2. 最优控制：最优控制问题是控制理论中的一种问题，其目的在于寻找能够使某个性能指标达到最优（如最快、最省燃料、最精确等）的控制策略。在航天器帆板伸展过程中，最优控制涉及到计算控制输入，以便航天器能够以最高效的方式达到预期的飞行姿态。
3. 粒子群优化算法（PSO）：粒子群优化算法是一种群体智能优化技术，模拟鸟群的觅食行为。在PSO中，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解，粒子通过跟踪个体最优解和全局最优解来更新自己的位置和速度。由于其简单、易于实现、寻优能力强等特点，PSO在各种工程优化问题中得到了广泛应用。
文档内容中，孙凯和戈新生探讨了在航天器太阳帆板伸展过程中，如何利用粒子群优化算法来实现最优控制。他们在研究中首先利用多体动力学方法导出了带太阳帆板的航天器姿态运动方程。当系统角动量为零时，可以把带太阳帆板的航天器系统的姿态控制问题转化为非完整系统的运动规划问题。然后，通过粒子群优化算法来获取最优控制输入信号，并得到航天器在太阳帆板伸展过程中的最优轨迹。
文档中提及的关键词包括：多体动力学、航天器、太阳帆板、最优控制以及粒子群优化算法。这些关键词反映了文章的主旨所在，即使用粒子群优化算法来解决航天器在太阳帆板伸展过程中的姿态控制问题，实现最优控制。
文章中还提到了其他学者对于类似问题的研究。例如，李俊峰等研究了航天器附件伸展运动对航天器姿态运动的影响，而戈新生等则讨论了太阳帆板伸展过程中航天器姿态的最优控制问题，并尝试使用高斯-牛顿迭代方法和遗传算法来搜寻最优解。
文章中还提到了国家自然科学基金项目以及作者的研究背景，强调了该研究课题的学术性和实用性。
从文章的描述和内容来看，可以得出航天器太阳帆板伸展过程最优控制的粒子群优化算法研究是一个结合了航天动力学、控制系统设计和优化算法的高技术领域，其研究成果对于提高航天器的在轨操作能力和自主控制性能具有重要意义。
