基于Hopfield网络的飞机设计

Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束优化.神经网络作为求解乘子法的子问题的动力学方法,仅需计算一阶导数.引入逐渐衰减的高斯噪声信号构造随机神经网络.同时针对随机网络受初始温度制约,跳出局部极小值能力有限的问题,网络运行采用结合模拟退火的欧拉法.用该方法对某喷气教练机进行总体优化设计,结果表明,算法的数值稳定性较好,求解精度高.并基于拉氏乘子提供的约束敏度信息,做了设计要求权衡.最后研究了某型干线旅客机的机翼气动/结构综合设计问题.      

空间交会中多圈Lambert变轨算法研究

用两个位置和飞行时间来决定轨道的问题 ,即Gauss问题 ,是航天动力学中的一个基本问题。而Lambert交会问题是Gauss问题在航天器空间交会领域的具体化。文中提出了一种新的算法 ,解决了航天器多圈Lambert变轨的求解问题 ,由此来寻求在飞行时间较长的情况下 ,航天器的Lambert交会燃料最优轨道 ;并由算例验证了这种算法的正确性和鲁棒性     

免疫遗传算法在百叶窗最优化热设计中的应用

考虑优化过程中辐射能量交换的特殊性,为了加速优化过程的进行,通过引入漫反射系统单元表面间辐射传递系数与角系数之间的关系来处理百叶窗的辐射能量交换;同时为了克服传统优化算法存在的缺陷,提出了一种免疫遗传算法,并且应用于百叶窗最优化热设计中。优化设计表明,与标准遗传算法相比,该优化算法具有较强收敛度与全局寻优能力,可以较好地用于最优化热设计中。     

一种无奇异的求解Lambert变轨的普适变量法

传统的普适变量法求解Lambert转移轨道的变轨点速度时,在两位置矢量夹角为180°处出现奇异,且用牛顿迭代法求解普适变量会丢失部分重要的解.通过公式变换消除奇异项而推导出一种无奇异的速度求解公式;且根据转移轨道的圈数对普适变量的取值范围进行分段,在每个区间用人工免疫算法AIA(Artificial Immune Algorithm)搜索普适变量正确解,解出所有Lambert转移轨道并从中选择最优转移轨道.仿真算例表明:这种改进的普适变量法能有效避免传统普适变量法的奇异性,而且能求得所有的Lambert转移轨道并得到燃料消耗最优的转移轨道.     

航天刚-弹-液耦合系统的弹-液耦合研究

航天刚-弹-液耦合动力学中的弹-液耦合问题是关系到航天刚-弹-液耦合系统液固耦合机理研究和大规模液固耦合建模计算研究的重要课题。通过分析刚-弹-液耦合动力学拟变分原理的泛函,说明刚-弹-液耦合中的刚-弹耦合、刚-液耦合和弹-液耦合的特点。应用Lagrange乘子法,将无际边界条件纳入泛函中,通过识别Lagrange乘子,逐步说明弹-液耦合的机理。通过对泛函求驻值发现,无际边界条件由原来的先决条件转化为驻值条件,实现了从协调元到杂交元的过渡。通过分析泛函识别Lagrange乘子前后的驻值条件,明确了识别Lagrange乘子可以有效地减少计算自由度。      

Hierarchical approach for fast searching optimal launch opportunity in a wide range

Launch opportunity search is crucial for preliminary design of interplanetary trajectories. However, it is difficult to obtain the optimum solution efficiently when the range of search is wide. In this paper, a new fast search algorithm based on a modified hierarchical approach is proposed. At the top level, a simplified Pork-Chop diagram is plotted by sampling interpolation to delimit the candidate regions of the optimal solution. Each candidate region contains only one optimal solution, which fundamentally avoids the local optimal problem of genetic algorithms. At the bottom level, a hybrid optimization approach combining the genetic algorithm and the conjugate directions method is used to solve the accurate optimal solution of each candidate region and obtain the global optimal launch opportunity in the whole wide range of search. Simulation results show that the proposed hierarchical approach can quickly and robustly find the global optimal launch opportunity in a wide search space.     

基于蚁群算法和Powell法的Lambert转移

研究了两次脉冲时刻均不固定的Lambert轨道转移的优化问题,目标是找到施加两次脉冲的最优时刻,使燃料和转移时间的加权和最小.鉴于传统的优化算法难以获得该优化问题的全局最优解,提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的优化算法,给出了算法的设计步骤.该算法结合了蚁群算法的全局搜索能力和Powell法的局部寻优能力,在保证全局搜索能力的同时,提高了算法的局部寻优能力和精度,减少了寻优时间.通过两个算例验证了这种结合的有效性和准确性.     

可重复使用运载器再入轨迹次实时优化

新一代可重复使用运载器RLV(Reusable Launch Vehicle)再入时应具备自主导航的能力,其实现的关键是用机载计算机近实时或实时地生成一条满足各种约束条件的再入轨迹.根据RLV再入的特点,引入了新的假设,对再入轨迹方程进行简化处理,优化难度降低,工作量减少.另外引入次优化轨迹的概念,对控制量(迎角和滚转角)的优化分两步进行,每步只对当中一个控制量进行优化.这样处理能在很大程度上加快算法的收敛速度.仿真结果表明,只需10s左右的时间就能产生一条满足终端约束条件、控制量约束条件和加热率约束条件的次优化轨迹.其结果具有较好的工程应用价值.      

混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

航天器交会中的Lambert问题

应用Lagrange转移时间方程研究空间交会中的Lambert问题,包括经典Lambert问题(飞行弧段不足一圈的椭圆型轨道转移)与多圈Lambert问题(飞行圈数超过一圈的轨道转移),阐述转移轨道的几何特性与转移轨道类型,分析转移时间与转移轨道参数及变轨速度增量之间的关系。对航天器交会中常用的圆轨道之间的双冲量转移,给定转移角与转移时间,阐述最小变轨速度增量所对应的转移圈数与轨道参数的求解方法,提出满足最小变轨速度增量要求的轨道转移的图解法。对给定的初始分离角与交会时间,按最小变轨速度增量要求,确定航天器交会的初始漂移时间、双冲量轨道转移时间与终端停泊时间。     

基于动态指标的飞机方案多目标优化方法

为提高飞机方案多目标优化过程中最优解的搜索效率,对多目标方案的比较评价方法及其在优化中的应用进行了研究.提出了可用于多目标方案对比评价的基准指标,并建立了利用新生成方案的目标值对基准指标进行动态更新的动态指标.通过采用动态指标构造适应度函数改进了多目标遗传算法,进行的双目标优化算例表明,改进的算法能够获得更优的Pareto前沿.采用改进的多目标优化方法对一种轻型战斗机概念方案进行了优化设计,设置了重量、气动、隐身等4个优化目标,优化结果验证了基于动态指标改进的多目标遗传算法在飞机概念方案设计优化中的有效性.      

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system

The problem of the Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system (the model defined by the JPL ephemeris DE405) is considered in this paper. First, this problem is investigated in the model of circular restricted three-body problem, since the fuel consumption is closely related to the Jacobi integral of the transfer trajectory, a method based on Jacobi integral is proposed and eight optimal trajectories are obtained. These optimal trajectories provide initial information (the flight time and the braking velocity impulse) to search the optimal low energy trajectories in the real system through optimization techniques. Considering the merit and drawback of particle swarm optimization and differential evolution algorithm in solving the space trajectory problem, an improved cooperative evolutionary algorithm is put forward. Result shows that the low energy trajectories in the real system are more fuel-efficient than the corresponding ones under the circular restricted three-body problem.     

多种群合作学习的多模态多目标路径规划算法

为同时规划出满足多种目标需求的多条可行路径,提高规划路径的鲁棒性与实用性,提出一种基于多种群合作学习的路径规划算法。基于粒子群算法的基本思想,先针对单一种群在多维目标空间内搜索时容易陷入局优的问题,提出基于多目标分解的子种群划分策略,平衡算法在目标空间内各个维度上的搜索能力。再依据地图中栅格点的出入度信息提取关键路径点。在编码阶段,根据关键路径点提供的维度信息,利用实数编码的方式初始化种群,降低解空间大小;在解码阶段,提出利用精英解的解码经验指导可行解的快速搜索,使解码经验能够被有效传递,降低解码的不确定性,提高了算法的寻优能力。最后,将多个种群的搜索结果进行非支配排序,得到满足优化目标的所有路径。实验结果表明:与标准粒子群算法相比,基于解码经验表指导的多种群合作学习算法具有更强的搜索能力和寻优能力,能够解决多模态多目标路径规划问题。      

Optimal solar sail trajectory approximation with finite Fourier series

The heliocentric transfer of a solar sail-based spacecraft is usually studied from an optimal perspective, by looking for the control law that minimizes the total flight time. The optimal control problem can be solved either with an indirect approach, whose solution is difficult to obtain due to its sensitivity to an initial guess of the costates, or with a direct method, which requires a good estimate of a feasible (guess) trajectory. This work presents a procedure to generate an approximate optimal trajectory through a finite Fourier series. The minimum time problem is solved using a nonlinear programming solver, in which the optimization parameters are the coefficients of the Fourier series and the positions of the spacecraft along the initial and target orbits. Suitable constraints are enforced on the direction and magnitude of the sail propulsive acceleration vector in order to obtain feasible solutions. A comparison with the numerical results from an indirect approach shows that the proposed method provides a good approximation of the optimal trajectory with a small computational effort.     

基于Logistic回归麻雀算法的图像分割

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明：所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）及特征相似性（FSIM）3种度量指标验证了其良好的分割性能。     

基于伪光谱方法月球软着陆轨道快速优化设计

根据软着陆轨道的特征和优化算法的特点,对探月器软着陆轨道状态方程进行合理的转化处理,使其更适合优化数值解法求解。在此基础上,使用伪光谱方法将软着陆轨道优化问题转为一个约束参数优化问题,然后采用乘子法处理约束条件,采用变尺度法求解处理后的参数优化问题,仿真结果表明此方法具有收敛速度快、对初始控制量不敏感、鲁棒性强的优点。     

空间交会中多圈Lambert问题的算法改进与实现

针对目前多圈Lambert问题多种算法的不足之处,如精确性不高和难以编程实现等,利用问题解集的分布特点改进算法,编写可直接调用的Matlab程序,为多圈Lambert转移的拓展提供必要条件.以空间交会两动点间的轨道转移为例,建立二层优化的数学模型,并提出结合智能算法的解题思路.通过应用算例验证了程序的正确性和有效性.