基于混合优化的运载器大气层内上升段轨迹快速规划方法

针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。     

载人月面着陆过程的应急上升轨道优化设计

研究了月面软着陆过程发生故障后的应急上升轨道,建立了整个应急上升过程的优化设计模型,并针对构建的强约束轨道优化问题,设计了将Gauss伪谱法和直接打靶法结合的混合优化策略,求解得到了满足应急条件的上升轨道参数。仿真分析表明该方法可以有效解决月面应急上升轨道优化问题,且求解收敛性和鲁棒性较好,可为同类问题的求解提供参考。     

基于能量最优的敏捷遥感卫星在轨任务规划

针对敏捷遥感卫星对多个离散观测点在轨自主任务规划问题,在考虑姿态运动方程耦合性的基础上,将问题分解为空间资源调度问题和连续最优控制问题,进而提出了一种结合伪谱法和遗传算法的混合求解算法。该算法针对基于行商问题(TSP)模型建立的空间资源调度问题模型,选用二维编码结构对观测顺序和相对观测时间进行实数编码,并采用遗传算法求解观测序列和观测时间;针对判断观测时间可行性时涉及的时间最优控制问题、以及姿态转移过程中涉及的最小能量消耗问题,将其归结为连续最优控制问题,并基于Gauss伪谱协态变量映射定理,采用Gauss伪谱法进行求解。通过与基于单纯遗传算法的规划算法进行对比试验,本文所提出的基于伪谱法和遗传算法的混合求解策略针对目标问题,在典型工况下姿态转移过程中能量消耗降低60%。     

基于PSO优化算法的空间机械臂振动抑制研究

针对空间柔性机械臂的末端残余振动抑制问题,提出了一种基于逆运动学分析和粒子群优化算法的柔性机械臂笛卡尔空间轨迹规划和振动抑制的新方法。采用自然坐标法和绝对节点坐标法分别对柔性关节、柔性臂杆进行动力学建模,最终得到全面考虑柔性特性的柔性机械臂动力学模型;针对机械臂末端笛卡尔空间"点到点"和"静止到静止"的规划运动,采用五次多项式函数对末端轨迹进行离散规划,并通过逆运动学理论分析求解得到含冗余参数的关节空间电机转动轨迹;采用粒子群优化算法(PSO),将满足机械臂末端振动最小化的轨迹规划问题转换为待定冗余参数的优化问题,并迭代优化求解该参数;最后以三自由度柔性机械臂开展仿真研究。仿真结果表明,提出的规划方法具有很高的收敛速度,节约了计算时间;能够实现预定的机械臂轨迹规划;对机械臂末端点的残余振动能够进行有效地抑制。     

基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

多威胁障碍下翼伞系统的最优轨迹规划

针对翼伞系统在多威胁障碍环境下的最优轨迹规划问题,提出了一种结合改进RRT~*算法和高斯伪谱法的混合策略方法。根据翼伞运动模型特点,改进了原始RRT~*算法的距离度量和节点扩展方式,采用目标偏向的采样策略加快算法找寻初始轨迹的速度;根据翼伞系统的四自由度运动模型建立以控制量为目标函数的最优控制问题,利用高斯伪谱法将最优控制的轨迹规划问题转换为带约束的非线性规划问题,再将初始轨迹作为该非线性规划问题的初始解以减少迭代次数、加快收敛速度。仿真结果表明,所提方法在多威胁障碍环境下可以规划出满足要求的最优轨迹,且比原高斯伪谱法节约了大量运行时间。     

柔性臂空间机器人的一类运动学方程及轨迹规划

用柔性机械臂连杆末端的弹性变形以及变形角度来表示空间机器人柔性臂的弹性运动变量,克服了用无穷维振动模态变量来表示弹性变形给系统运动学建模带来的困难;基于广义雅可比矩阵的思想,建立了柔性臂空间机器人"双广义雅可比矩阵"形式的运动学模型,该运动学模型描述了柔性臂弹性变形对空间机器人的运动影响;以运动学方程为基础,设计了柔性臂空间机器人的惯性空间内连续轨迹规划算法。仿真表明,规划的机械臂关节运动规律可以补偿柔性连杆振动给机械臂末端位置带来的影响,使机械臂末端位置准确沿着期望的轨迹运动。     

一种新的SAR成像末制导弹道快速优化方法

基于一种求解最优控制的新方法——hp自适应伪谱法,对合成孔径雷达(SAR)成像末制导弹道优化问题进行了研究。以波束驻留时间最小为指标函数,考虑SAR成像约束、导弹过载约束、导弹动力学约束,建立了SAR成像末制导弹道优化模型,利用hp自适应伪谱法对模型求解。仿真结果表明,hp伪谱方法通过伪谱分段数和配点数目的自适应调节,融合了分段伪谱法计算效率高和全局伪谱法收敛速率快的优点,得到的弹道平滑、精度高,与采用直接打靶法的弹道优化相比,优化时间显著降低,可为SAR成像末制导工程设计提供有益参考。     

基于混合集合规划的机位分配约束规划模型

为解决现有数学规划方法只能简单描述停机位分配问题而且不能全局搜索最优解的问题,应用混合集合规划方法进行数据建模和逻辑建模,并设计切实可行的求解策略,从而实现全局搜索最优解。对典型实例进行了计算及对比分析,混合集合规划方法能够得出全局最优解,并且最优分配结果的优化目标提升了2%。结果表明,基于混合集合规划的约束规划模型有效可行。     

基于非线性规划的高超声速滑翔轨迹优化

研究了最大航程的无动力滑翔轨迹优化问题。为避免间接法的缺点,采用直接单重打靶法将轨迹优化问题转换为非线性规划问题,并利用非梯度优化算法和梯度优化算法相结合的混合优化策略得到最优轨迹。仿真结果表明,在采用更为真实的大气模型和动力学模型条件下,该方法具有较高的求解精度、收敛性以及鲁棒性,降低了初值要求;相对于最大升阻比轨迹,射程提高1.54%。     

基于Gauss伪谱法的UCAV对地攻击武器投放轨迹规划

研究无人作战飞机(UCAV)在对地攻击阶段的武器投放轨迹规划问题.针对传统方法在处理复杂的飞行器运动学、动力学约束上存在的困难,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的求解策略.首先,为了最大程度地逼近实际飞行环境,对UCAV的气动力特性、发动机推力特性、油耗特性及大气环境特性进行了高精度拟合,并充分考虑了飞行器各种...     

基于谐波平衡法的含Iwan模型干摩擦振子非线性振动

通过谐波平衡法,研究了由Iwan模型和1个质量块构成的干摩擦振子系统的自由振动和受迫振动问题.对于自由振动,推导了系统卸载和加载过程中各自对应的非线性运动方程;通过谐波平衡法,求得了各方程的1阶谐波解;为了得到方程正确的数值解,提出了确定零速度时刻的策略;数值算例结果表明:谐波平衡法与数值方法得到结果吻合较好,从而验证了谐波平衡法求解此类问题的有效性.对于系统微滑移下的受迫振动,采用谐波平衡法求得了系统的幅频关系.最后,对Iwan模型阻尼特性的研究发现,模型等效黏性阻尼比与其振幅存在非线性关系.      

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法（GPM）和线性时变模型预测控制（LTVMPC）的双层模型预测控制（MPC）算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。     

Real-time trajectory planning for UCAV air-to-surface attack using inverse dynamics optimization method and receding horizon control

This paper presents a computationally efficient real-time trajectory planning framework for typical unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing autonomous air-to-surface (A/S) attack. It combines the benefits of inverse dynamics optimization method and receding horizon optimal control technique. Firstly, the ground attack trajectory planning problem is mathematically formulated as a receding horizon optimal control problem (RHC-OCP). In particular, an approximate elliptic launch acceptable region (LAR) model is proposed to model the critical weapon delivery constraints. Secondly, a planning algorithm based on inverse dynamics optimization, which has high computational efficiency and good convergence properties, is developed to solve the RHCOCP in real-time. Thirdly, in order to improve robustness and adaptivity in a dynamic and uncer- tain environment, a two-degree-of-freedom (2-DOF) receding horizon control architecture is introduced and a regular real-time update strategy is proposed as well, and the real-time feedback can be achieved and the not-converged situations can be handled. Finally, numerical simulations demon- strate the efficiency of this framework, and the results also show that the presented technique is well suited for real-time implementation in dynamic and uncertain environment.     

利用二次优化实现柔性冗余度机器人关节力矩最小化研究

对基于振动抑制的柔性冗余度机器人关节力矩的最小化进行了研究。通过分析影响柔性机器人弹性动力响应的因素,得出了在结构参数不变的情况下可以通过适当调整关节运动参数来提高机器人动态性能的结论。在此基础上,通过对柔性冗余度机器人的关节运动进行研究,提出了通过自运动的适当选取从而抑制机器人柔性振动的方法。通过对满足抑振要求的自运动的选取进行分析,指出柔性冗余度机器人在实现振动抑制的基础上还具有二次优化的能力,并且利用这种二次优化的能力得出了基于振动抑制的最小化关节力矩的方法。数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于可行域调整的多相材料结构拓扑优化设计

针对多相材料结构柔顺度拓扑优化问题及其存在多个局部优化解的情况,提出一种新的多相材料结构柔顺度拓扑优化问题的求解方法, 并研究其获得多个局部优化解及寻找较好的优化解的能力。基于材料属性有理近似 （RAMP）模型,引入可行域调整技术,构建多相材料结构拓扑优化模型及近似优化模型。提出一种改进的交替主动相算法,该算法将多相材料结构拓扑近似优化模型分解为多个含2个主动相材料体积约束的系列二元相拓扑优化子模型,并利用光滑化对偶算法进行优化求解。与现有方法相比,采用多个不同的优化初始拓扑,提出的方法可找到更优的多相材料结构拓扑, 且为多相材料结构拓扑优化的多样性设计提供了一种有价值的思路与方法。     

基于混合遗传算法的压气机叶型自动优化设计

1引言遗传算法(Genetic A lgorithms,简称GA)是模拟生物在自然环境中的遗传选择和自然淘汰的进化过程而形成的一种全局优化概率搜索算法。遗传算法实施群体搜索,概率转移,不需要目标函数的导数信息,其全局搜索能力强,简单通用,适于并行处理,因而广泛应用于各种复杂系统的优化问     

High-precision shape approximation low-thrust trajectory optimization method satisfying bi-objective index

The shape approximation method has been proven to be rapid and practicable in resolving low-thrust trajectory; however, it still faces the challenges of large deviation from the optimal solution and inability to satisfy the specific flight time and fuel mass constraints. In this paper, a modified shape approximation low-thrust model is presented, and a novel constrained optimization algorithm is developed to solve this problem. The proposed method aims at settling the bi-objective optimization o...