固体火箭冲压发动机导弹一体化遗传算法优化设计

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，适合工程优化设计要求。研究以固体火箭冲压发动机为动力的导弹的冲仑方案设计，探讨采用遗传算法实现冲压发动机导弹一体化优化设计，给出满足战术技术指标的最优总体方案和冲压发动机方案。算例表明，遗传算法是用于固体火箭冲压发动机导弹一体化优化设计的很好的优化算法，通过一体化优化设计，可以提高冲压发动机和导弹的总体性能。     

高超声速飞行器操纵性/控制律一体化设计方法

高超声速飞行器主要飞行阶段包括助推分离段、巡航段和下降段,在分离段操纵面的任务是快速抑制分离扰动,而巡航段主要用于高精度姿态控制。针对分离段和巡航段对舵面操纵性要求差别较大的特点,本文探讨从满足控制要求的角度对操纵面尺寸进行优化设计的方法,即操纵性/控制律一体化设计。采用最优控制方法对飞行器自动驾驶仪增益进行优化,并基于多目标遗传算法的并行子空间优化方法,得到了高超声速飞行器最优舵面外形尺寸和相应的控制律。仿真结果表明,最优舵面在分离段能够快速抑制分离扰动对飞行器姿态的影响,并将飞行器姿态迅速调整到发动机点火窗口;在巡航段能够快速抑制阵风干扰对飞行器姿态的影响,稳定飞行器姿态,为高超声速飞行器操纵性设计提供了依据。     

吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹优化

针对吸气式高超声速巡航飞行器建立了纵向平面内的二维轨迹优化模型(包括火箭助推段和吸气式飞行段),其中大气模型、气动力模型和发动机模型均建立了比较详细的模型,能够比较全面、准确地描述吸气式高超声速巡航飞行器的特征;基于配点法建立了适用于高超声速巡航飞行器助推-巡航轨迹优化的方法,在求解非线性规划时引入了规范化处理、稀疏分析和偏导数计算方法等,以提高优化效率;对吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹进行了优化研究,分析了典型设计参数变化对最优轨迹的影响。仿真结果表明:所建立的方法能够快速、高精度求解吸气式高超声速巡航飞行器轨迹优化问题,并且能够方便地分析设计参数变化对最优轨迹的影响,可用于吸气式高超声速飞行器飞行剖面设计与优化。     

状态/输入约束下飞-推一体化的保性能安全控制

基于飞行-推力一体化思想提出了一种针对搭载超燃冲压发动机的吸气式高超声速飞行器速度通道的状态/输入约束自适应鲁棒保性能安全控制方案。首先根据超燃冲压发动机的机理分析与计算流体动力模型数据，建立了安全子系统与性能子系统面向控制的仿射非线性模型。之后基于障碍Lyapunov理论与动态面设计方法设计了一套安全子系统状态约束控制器，从理论上保证了飞行器在跟踪指令的全过程中，发动机相关状态不会触碰安全边界，并结合自适应技术与辅助系统提高了该控制系统的鲁棒性。针对性能子系统设计了一套鲁棒自抗扰控制器，达到“保证安全的前提下不折损性能”的目的。仿真结果表明所设计的控制系统可以在保障安全的同时达到预想的性能，并显著放宽了超燃冲压发动机对飞行器飞行姿态的约束，保证了高超声速飞行器的机动灵活性。     

吸气式冲压发动机多点优化设计

为满足高超声速飞行器宽速域范围内发动机高性能工作要求,基于实验设计方法和代理模型,建立了吸气式冲压发动机的多点优化设计方法,获得了宽速域范围内性能均较好的发动机最优构型。以推力系数、升力系数和力矩系数为优化目标,以某型高超声速飞行器为对象,选取三个典型状态点进行了冲压发动机的多点优化设计研究,得到了最优构型方案,并将多点最优构型和传统单点最优构型在宽速域范围内的性能进行了对比分析。分析结果显示,多点优化设计方法得到的最优构型在大部分飞行状态下都具有较好的性能,即多点优化设计方法在宽速域范围内确实能够提高冲压发动机性能,证实了该方法的有效性和优势。     

基于能量法的超声速飞航导弹/冲压发动机一体化研究

参考飞机/发动机一体化设计的思路,建立了基于能量法的超声速飞航导弹/冲压发动机一体化设计的约束分析和任务分析模型.简述了超声速飞航导弹任务剖面、约束条件的给定、导弹的质量组成以及冲压发动机安装模型.利用高超声速飞行器的升阻特性,对超声速飞航导弹的升阻特性进行了预测.分析了冲压发动机性能、导弹升阻比对导弹发射总重的影响.约束分析和任务分析的计算结果表明,所建立的一体化约束分析与任务分析模型是合理可行的.     

降低气动非线性的高超飞行器总体优化方法研究

针对高超声速飞行器严重气动非线性特性给控制系统设计提出的高要求,基于推广的随控布局思想,从控制系统设计角度对高超声速飞行器总体提出气动非线性程度低的优化设计指标。引入高超声速飞行器气动非线性特性度量——非线性度的定义,通过气动工程估算建立非线性度与飞行器总体外形参数关系的表征模型,将非线性度表示为总体外形参数的函数;采用遗传算法求解以总体外形参数为决策变量和以非线性度最小为目标函数的优化问题;最终确定随控优化思想下的高超声速飞行器总体优化策略。算例分析表明,本文提出的总体随控优化方法对于改善高超声速飞行器的气动非线性特性简单有效。     

高超声速乘波飞行器气动实验研究

以绕楔高超声速流场为基础，用流线追踪法生成了一种高超声速飞行器气动概念构形、初步探索了高超声速飞行器机身/推进系统一体化气动构形设计方法，开展了高超声速测压实验，结果表明：该类构形飞行器在高超声速飞行时，可以产生较高的升阻比，前体的预压缩效果明显，是以吸气式冲压发动机动力的有效途的飞行器构形。     

高超声速飞行器气动/隐身优化设计方法

针对高超声速飞行器气动布局设计中气动设计与隐身设计矛盾的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于直接全局优化算法、二次曲线参数化方法和Kriging代理模型的多学科优化设计平台,并对典型高超声速布局升力体外形开展气动/隐身一体化优化设计研究。结果表明：升力体布局典型状态下升阻比由3.13提高到3.69,考虑垂直极化和水平极化状态,俯仰±30°的雷达散热截面（RCS）均值下降60%以上,表明该平台具有良好的寻优能力,风洞试验结果验证了优化算法的可行性;高超声速飞行器的机身和翼/舵等部件具有显著的绕射特性,物理光学法等高频算法不能准确捕捉前后缘绕射,应当采用矩量法计算其RCS特性;高超声速飞行器的垂直极化和水平极化的RCS特性差异巨大,在设计中应当予以考虑。     

采用利希滕贝格图的高超声速飞行器轨迹优化

针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法（Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA）,为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法（APLA＿GPM）,实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA＿GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。     

吸气式高超声速飞行器爬升段关键任务点的鲁棒优化

针对吸气式高超声速飞行器爬升段飞行任务，考虑飞行器气动/推进特性及参数不确定性问题，采用鲁棒优化思路，结合巡航性能指标，优选了飞行器爬升段的关键任务点。首先，由能量状态法结合发动机工作约束，确定了飞行器的爬升起始任务点；其次，依据飞行器巡航性能分析方法，提出了兼顾气动/推进效率的性能指标，优化得到了高超声速飞行器爬升末端任务点；最后考虑飞行器质心位置的不确定性，采用鲁棒优化方法确定了爬升段末端的飞行任务窗口。仿真结果表明，设计的优选流程快速可行，飞行任务窗口能同时满足飞行器的巡航飞行性能要求及不确定性最坏情况的约束，具有较强的鲁棒性。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用

根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率。以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究。算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力。该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径。     

滑跃式高超音速巡航飞行器设计初步研究

在分析国外滑跃式高超音速巡航飞行器的发展现状基础上,提出了高超音速巡航飞行器的概念设计,对滑跃式高超音速巡航飞行器总体方案提出了设想。选择乘波构型建立了滑跃式高超音速巡航飞行器的气动布局,采用Euler方程数值解法Dahlem-Buck公式和切楔法对气动布局的亚、跨、超、高超音速气动特性进行了计算分析。由结果可见,建立的气动布局可满足总体方案设想中飞行任务要求。对滑跃式高超音速巡航飞行器的动力技术进行了初步研究,分析了采用火箭基组合循环发动机(RBCC)方案所需的燃料消耗。由初步分析计算结果可见,对于Ma≈10的滑跃式高超音速巡航飞行器,采用RBCC作为推进系统,可满足总体方案的技术要求。     

一种高超声速飞行器再入轨迹优化方法

针对高超声速飞行器的再入轨迹优化问题，提出了一种基于动态自适应樽海鞘群算法和高斯伪谱法的混合优化方案。首先，为了使樽海鞘群算法探索和利用之间的平衡更加合理，提出了一种新颖的动态自适应樽海鞘群算法。然后，针对传统高斯伪谱法在轨迹优化过程中对初始猜测值敏感的不足，借助动态自适应樽海鞘群算法强大的全局搜索能力，先利用该算法对控制量进行全局寻优，将求得的近似全局最优解作为高斯伪谱法优化的初始猜测值，接着再利用高斯伪谱法对控制量进行全局寻优。仿真结果表明所提出的动态自适应樽海鞘群算法和混合优化方案的有效性和可行性。     

高超声速滑翔飞行器引入段弹道优化

高超声速飞行器弹道优化设计的目的足得到高超声速飞行的控制指令，从而得到方案弹道，针对其数学模型，寻找一个作为输入的攻角规律使得弹道最优。我们将此弹道问题转化成最优控制问题，通过极大值原理得到最优弹道的一阶必要条件。我们采用遗传算法求解了此两点边值问题。首先从次优化弹道得到攻角的变化规律，然后由从次优化弹道估计出的攻角范围推导出初始伴随变量的变化范围，再用遗传算法在此范崮内优化初始伴随变量得到了伞局最优弹道和相应的初始伴随变量。通过一个实例求得了满足热流约束的最大终端速度弹道，通过比较可知优于次优化弹道，从数值计算例子还可以看到遗传算法是求解两点边值问题的一种比较好的方法。     

亚轨道飞行器的固液火箭发动机的高维多目标设计优化

为完成应用在亚轨道飞行器上的固液火箭发动机系统设计优化,且考虑到系统设计优化问题的复杂性以及采用单目标优化难以获得全局最优解,建立了固液火箭发动机系统设计的4目标设计优化模型,采用非支配排序遗传算法获得超空间Pareto 解集。利用基于变偏好区间的超径向可视化技术对超空间Pareto解集进行直观地分析,提高最优解选择的效率。最终获得了全局最优的固液火箭发动机系统设计方案,验证了建立的优化模型的准确性和相比于单目标优化的优势,论证了固液火箭发动机应用在亚轨道飞行器上切实可行以及变偏好区间超径向可视化技术处理超空间Pareto解集的高效性。