一种新的多学科设计优化方法

针对协同优化方法自身结构存在的缺陷,对其加以改进,提出一种新的单级多学科设计优化方法(ACO)。将协同优化方法中的系统相容性约束作为另一个目标函数与原来系统级目标函数交替进行优化,从而直接避免了原协同优化方法中由于相容性等式约束而带来的系统级优化求解计算困难等问题。测试结果表明新方法是可行的。     

由子系统主导的协同优化算法

针对多学科设计优化中的协同优化算法在应用时存在不可避免的困难,在标准协同优 化问题分解模式的基础上提出了一种改进算法SLCO(Subsystem Leading Collaborative
Optimization)。SLCO充分利用了子系统优化结果来产生新的系统级期望值,将优化目标和 耦合处理都交给子系统来完成。从数学上证明了该算法的收敛性,并用测试算例进行验证, 结果表明,该算法稳定,寻优效果好,并且有一定的灵活性。     

基于增强协同优化的助推-滑翔导弹概念研究

针对一种两级运载器、滑翔级翼身组合体外形的导弹方案,采用多学科设 计优化方法研究了包括两级发动机装药量、工作时间、滑翔级翼面形状和助推-滑翔弹道在 内的优化设计问题。将系统分为总体、气动、发动机、弹道四个学科。采用增强协同优化方 法进行分解协调优化。目标函数为最大射程和最小总加热量的加权和,约束条件为驻点热流 、导弹质量、滑翔段终点速度、高度等。采用试验设计方法进行不同外形的气动力计算,并 构造响应曲面。结果表明该MDO方法可适用于助推-滑翔导弹的概念研究。
     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

协同优化在固体弹道导弹概念设计中的初步应用

讨论了标准协同优化方法的流程和特点,并针对固体弹道导弹系统的特点,设计了集成质量、动力、气动、外形和弹道5个学科的弹道导弹多学科设计优化模型.采用协同优化方法集成各学科的知识,协调处理各学科之间的耦合变量,应用合理的优化策略有效地解决了在弹道导弹多学科优化设计中的耦合关系所带来的计算问题,并对该模型成功进行了多学科优化设计,得到了优化方案.研究不但证明了协同优化方法在固体弹道导弹多学科优化设计中的有效性,还表明协同优化方法可使各子学科专注于本学科的优化设计,并使用本学科已有的分析工具,无需考虑对其他学科的影响,这方面相对于其他高要求的MDO方法具有较明显优势.     

异步并行的分布式协同进化MDO算法研究

为满足分布式计算机网络环境下多学科并行设计优化协调的要求，研究了分布工协同进化MDO算法的网络异步并行实现，给出了异步并行的分布式同进化MDO算法。对导弹设计的计算实例，与单机上顺序执行的分布式协同进行MDO算法相比，异步并行的分布式协同进化MDO算法可有效缩短运行时间，而二者的收敛性能相当。算法基于CORBA/C 实现，灵活性、容错性好，便于在飞行器一体化设计环境中应用。     

基于改进协同优化方法的固体运载火箭多学科设计优化

研究固体运载火箭多学科协同设计优化问题.建立固体运载火箭多学科设计优化相关学科模型,包括总体学科、推进学科、气动学科、质量学科和弹道学科模型,构建固体运载火箭协同优化设计框架；提出含序贯策略的改进协同优化方法,解决固体运载火箭学科间耦合变量过多带来的系统级设计变量规模过大问题,实现固体运载火箭多学科协同设计优化.仿真结...     

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。     

基于混合遗传算法的多目标动态优化设计

针对多目标动态优化设计中，解空间复杂、目标函数高度非线性、部分目标函数灵敏度容易求得等特点，综合利用多目标优化技术、遗传算法和梯度优化技术，提出了一种新的多目标混合遗传算法。这种算法在“并列选择遗传法”的基础上尽可能多地利用目标函数的灵敏度信息以加速收敛速度，同时通过各目标的重要程度和满意程度来决定相应的子种群大小以达到各目标的协同优化。在探讨了该方法的思想之后，着重研究了其实现步骤和关键技术，最后用一个浸水旋转壳的多目标动态优化设计为例，证明了本文方法的有效性。     

基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化

针对末端时间自由的上面级远程交会问题,提出一种基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化方法.首先建立了末端时间自由的上面级远程交会模型,通过约束松弛和线性化等方法将该模型转化为一组可以迭代求解的凸优化问题.其次结合上面级发动机推力较大的特点,采用双脉冲变轨的计算结果作为迭代初值,进而减少迭代次数.最后用对偶内点法求出远程...     

强约束条件下星座一体化优化设计方法研究

针对星座构形一体化设计时，由于约束条件复杂而导致求解困难的问题，提出了自适应序列约束边界法和约束邻域排斥策略，以进化算法为基础构成了星座构形一体化优化设计方法。应用此方法进行了全球导航星座构形一体化优化设计，设计结果表明该方法能够高效解决综合考虑多种设计因素、具有离散／连续混合变量、无导数信息的星座构形一体化优化设计问题。     

Dynamic modeling and optimization for space logistics using time-expanded networks

This research develops a dynamic logistics network formulation for lifecycle optimization of mission sequences as a system-level integrated method to find an optimal combination of technologies to be used at each stage of the campaign. This formulation can find the optimal transportation architecture considering its technology trades over time. The proposed methodologies are inspired by the ground logistics analysis techniques based on linear programming network optimization. Particularly, the time-expanded network and its extension are developed for dynamic space logistics network optimization trading the quality of the solution with the computational load. In this paper, the methodologies are applied to a human Mars exploration architecture design problem. The results reveal multiple dynamic system-level trades over time and give recommendation of the optimal strategy for the human Mars exploration architecture. The considered trades include those between In-Situ Resource Utilization (ISRU) and propulsion technologies as well as the orbit and depot location selections over time. This research serves as a precursor for eventual permanent settlement and colonization of other planets by humans and us becoming a multi-planet species.     

月球巡视器的系统设计优化方法研究

通过月球巡视器的任务分析,指出了巡视器设计中遇到的难题。针对这些难题,在系统工程方法的基础上,借鉴多学科设计优化的思想,提出了月球巡视器的系统设计优化方法。该方法基于月球巡视器的约束条件,在系统层和产品层两个层面开展设计优化,每层分成三个阶段。系统层强调系统设计,保证系统方案的最优,产品层强调单机或部组件设计,确保产品方案最优。嫦娥三号巡视器通过该方法的应用,使其在满足多项约束的前提下各项性能指标达到最优,也验证了该方法的正确性和合理性。此方法对功能复杂、约束严格的航天器具有一定的参考价值。     

吸气式超声速导弹爬升段多约束轨迹优化

针对吸气式超声速导弹飞行过程多约束及强耦合的特性,研究了超声速导弹爬升段的轨迹优化设计问题。考虑吸气式推进系统与气动力、飞行轨迹的耦合,对超声速导弹冲压发动机的性能进行分析,揭示了吸气式发动机推力、静压裕度以及余气系数随飞行状态的变化规律;在考虑过载、动压、终端弹道参数及发动机参数等约束的条件下,建立多约束条件下的轨迹优化模型,提出一种适用于此类飞行器飞行轨迹与推力规律的优化设计方法,并对最小油耗的爬升弹道进行优化设计分析。仿真结果表明,该方法能有效解决吸气式超声速导弹多约束轨迹优化问题,可为吸气式超声速导弹的弹道规划与制导律设计提供参考。     

卫星数传调度问题的速度可控粒子群优化算法

针对卫星数传调度这一类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度方向和尺度可控的粒子群优化求解算法。为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度迭代策略,实现了算法运行过程中粒子间吸引和排斥过程的动态调整,同时保证了算法的收敛速度。设计了卫星数传调度问题的编码和解码方式,并证明了该编码方式下最优可行解的存在性。通过仿真实例验证了算法的有效性,并分析了算法控制参数对优化结果的影响。     

深空环境下卫星编队飞行队形重构实时重规划

针对深空环境中卫星编队自主队形重构的机动问题,设计了队形重构过程中的实时重规划方案。在每次重规划过程中首先用Legendre伪谱法将当前时刻到终端时刻的重构问题离散化为非线性规划问题;其次,根据卫星编队飞行队形重构的特点,使用协同进化粒子群(CPSO)方法对每次重规划进行求解,该方法既避免了传统优化方法对复杂问题梯度的求解,又能在整个优化过程中保证约束条件的满足,并且能够事先为粒子群的进化提供大致方向,极大地提高了每次重规划的计算速度;最后,提出了重构过程中具体的重规划策略,以保证队形重构的顺利进行。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,在重构过程中,该方法能够在初始给定轨迹的基础上进一步优化,可以有效降低重构过程的能量消耗,并能够避免重构过程中碰撞的发生。     

基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

星箭分离减冲击环结构优化设计

针对星箭分离过程，建立了减冲击环结构模型，并分析了该结构的减冲原理。利用冲击响应谱的时域合成算法计算获得符合冲击谱规范的时域载荷，并以此作为结构优化设计中动力学模型的输入载荷工况。以减冲击环的连续层数、单层支撑块数、连续层厚度、支撑块层高度以及环的外半径和内半径6个结构参数为设计变量，以减冲效果和结构强度、刚度为约束，以质量最轻为目标，建立减冲击环的结构优化设计模型，这是一包含离散变量和连续变量的混合优化问题。为了在跨平台下求解该混合优化问题，采用代理模型策略和自适应模拟退火算法求解，并在最优点处开展结构性能对设计变量的敏度计算，对计算结果进行了分析评估。本研究对强冲击动力学环境下的航天器结构分析与设计有一定的指导意义。     

考虑高耗时约束的全电推进卫星多学科优化

为提高卫星系统整体性能与优化设计效率，本文采用多学科设计优化（MDO）方法进行全电推进卫星总体参数优化。主要考虑轨道转移、位置保持、空间环境、供配电、结构及质量六个学科，以整星质量最小为优化目标，考虑轨道转移时间等约束条件，建立了全电推进卫星MDO模型。提出一种基于增广拉格朗日乘子法的高效全局优化方法（ALM-EGO）以快速求解卫星MDO问题。标准数值算例对比研究表明，对于处理高耗时约束优化问题，ALM-EGO方法在全局收敛性与优化效率方面具有一定的优势。最后，采用ALM-EGO求解全电推进卫星MDO问题，优化后的全电推进卫星设计方案满足各类工程设计约束，实现整星减重161.09 kg，从而验证了本文所建立模型的合理性和ALM-EGO方法的有效性。