适应于RBCC运载器的轨迹优化建模研究

根据RBCC动力系统工作原理,分析了RBCC运载器上升段轨迹特点和设计矛盾。针对此类飞行器工作模态多、冲压模态约束条件复杂、传统优化模型无法求解其全局最优解的问题,以Radau伪谱法为基础,建立了基于混合积分变量的全程最优轨迹求解模型,并引入连接条件模型。该模型可以有效处理RBCC运载器多段飞行轨迹约束条件,克服了传统建模方法的不足。采用50km、Ma8运载任务算例校验优化模型,优化结果显示,所研究模型符合RBCC运载器工作特点和任务需要,可快速求解此类运载器上升段最优轨迹。     

基于RBCC的天地往返运载器动力方案研究

基于火箭基组合循环发动机(RBCC)的结构组成、工作过程和特点,结合某吸气式重复使用天地往返运载器所提出的动力需求,分析了采用RBCC组合循环发动机作为该运载器动力方案的可行性和动力系统指标,设计并计算了RBCC组合循环发动机在各个工作模态下的性能参数.针对相同的运载器使用要求,采用相同的总体和气动力参数,通过飞行弹道仿真,计算和比较了采用RBCC发动机和纯火箭发动机两种动力方案的天地往返运载器方案.研究结果表明,相对于纯火箭动力,采用RBCC动力能明显减小运载器的燃料消耗,并增大其航程.     

组合动力运载器上升段轨迹智能优化方法

针对组合动力水平起飞可重复使用运载器，开展了上升段轨迹优化模型设计与轨迹优化方法研究。首先，针对跨大空/速域飞行须采用多种动力形式协调工作这一问题，考虑动力/气动/轨迹/指标间的复杂耦合关系，建立了运载器动力和气动模型。其次，为降低轨迹优化问题的求解难度，设计了一种全新的飞行剖面，实现了关键优化参数的提取和攻角约束的自动满足，减少了优化算法需要处理的约束数量。然后，提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法完成求解；在收敛性分析的基础上，引入强化学习机制对PSO寻优过程进行自主智能控制，从本质上提升了PSO算法的求解效率。最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性。     

吸气式组合动力高超声速飞行器上升段制导方法研究

针对涡轮/冲压/火箭三组合动力水平起降高超声速飞行器爬升段飞行轨迹设计和制导律设计问题，首先考虑宽速域组合动力发动机多模态特性和高低速气动特性差异，分别开展了涡轮段、引射段、纯冲压段及冲压火箭段的飞行策略研究，提出了不同阶段的飞行攻角剖面构型和火箭流量剖面构型，将无穷维轨迹优化问题转化为有限维参数规划问题，进而完成了组合动力上升段飞行轨迹的优化设计；在此基础上，结合轨迹线性化控制方法，开展了组合动力上升段轨迹跟踪制导律设计研究，给出了保证闭环稳定性和控制品质的制导律参数设计准则，最后通过开展仿真分析说明了提出轨迹设计及制导方法的有效性。     

火箭引射模态下一次火箭流量优化方法研究

对火箭基组合循环(RBCC)发动机火箭引射模态下一次火箭流量优化方法开展了研究,并对飞行条件下一次火箭流量的变化规律进行了分析。提出了采用有效比冲作为优化目标的一次火箭流量单目标优化模型;建立了求解与一次火箭流量相匹配的二次燃料流量的比例控制方法;在考虑发动机性能优化与弹道分析耦合作用的基础上,采用试验设计和遗传算法,建立了火箭引射模态下一次火箭流量优化方法。针对空中载机发射的RBCC发动机,开展了火箭引射模态下一次火箭流量优化,并根据弹道分析结果,给出了飞行条件下一次火箭流量变化规律。结果表明,为了克服飞行过程中声障阻力,一次火箭流量在Ma=1.0附近达到最大,此时对发动机提出较高的推力设计要求;在Ma=1.5附近,来流空气的冲压作用占主导地位,一次火箭流量出现较大程度的节流,此时对发动机提出较高的比冲设计要求;超过Ma=1.5后,一次火箭以较小的流量状态维持稳定工作;火箭引射模态下一次火箭流量调节比达到了5.0。     

RBCC发动机火箭-冲压模态理想热力循环优化分析

基于RBCC发动机工作原理,开展了特定燃烧组织模式下,RBCC发动机火箭-冲压模态的理想热力循环优化分析.根据火箭-冲压模态发动机工作特点,建立了工质热力循环过程模型,计算获得了最佳压缩点温度及其对应的最佳压缩比、最大循环功、热效率等参数.同时,给出了燃烧室最高温度、空燃比对最佳压缩比、最大循环功和热效率的影响规律,以及RBCC发动机热力循环的优化方向.研究结果表明,通过提高一级燃烧室最高温度、降低引射比、调整进气道压缩比至最佳压缩比等措施均可有效提高RBCC发动机最大循环功及循环效率.     

基于分段高斯伪谱法的组合动力飞行器火箭挂飞轨迹规划

为解决受涡喷发动机技术水平限制,导致试验飞行器无法直接达到试验所需高度和马赫数的问题,采用可回收式助推火箭挂飞后分离的方法,基于分段式高斯伪谱法搭建弹道优化模型,结合引射火箭与飞行器特性设计试验窗口,设计了弹道优化模型的约束条件;以末端高度最高、速度最大及轨迹平滑作为单项性能指标,以其加权和作为总性能指标,通过改变单项性能指标的权重系数,改变了助推火箭与飞行器的分离点,建立了组合动力飞行器火箭挂飞最优轨迹。仿真结果表明,本文方法建立的弹道状态变量变化平缓,满足约束条件,可为组合动力飞行器高空飞行试验轨迹规划提供依据。     

基于改进型伴随方法的高超声速飞行器上升段轨迹优化

建立了大气层内高超声速飞行器轨迹优化无因次数学模型,提出了一种求解最优两点边值问题的改进型伴随方法,并证明其算法收敛性,将其用于以固体火箭发动机为动力的高超声速飞行器稠密大气层内上升段轨迹优化问题中,在有弯曲力矩约束的前提下,间接得到一组平滑控制量.仿真结果表明,该方法快速、有效、可靠.     

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。     

基于DMSJ发动机流道的RBCC发动机设计

首先完成了一种典型DMSJ发动机流道型面和燃烧组织设计,该发动机在M_∞=4.0和6.0时的比冲分别为1 029.6 s和899.9 s。以此DMSJ发动机流道为基础,在隔离段一侧布置火箭发动机,形成RBCC发动机流道。数值模拟研究表明,低马赫数时,火箭台阶及下游流道型面变化对发动机性能影响有限;保持DMSJ发动机燃料喷注方案不变,RBCC发动机在M_∞=4.0时,冲压模态比冲可达到1 052.8 s。高马赫数时,由于燃烧组织位置靠前,必须对DMSJ发动机原有的燃料喷注方案进行调整,才能确保RBCC发动机达到与前者相当的比冲水平,经过调整本文RBCC发动机M_∞=6.0时冲压比冲达到了887.8 s。因此,基于目前较成熟的DMSJ发动机进行高马赫数RBCC发动机设计,是一条快速可行的技术途径。     

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。     

基于Gauss伪谱法的固体运载火箭上升段轨迹快速优化研究

研究Gauss伪谱法在多级固体运载火箭上升段轨迹快速优化设计中的应用。针对多
级固体运载火箭上升段轨迹优化的特点,研究了求解多阶段最优控制问题的Gauss伪谱法,
引入连接点概念处理间断点,设计了边界控制变量计算方法。为进一步提高轨迹优化速度,
设计了含初值生成器的Gauss伪谱法串行轨迹优化策略,实现了固体运载火箭上升段轨迹快
速优化。仿真结果表明,采用提出的优化方法优化一条上升段轨迹所用时间为2~3分钟,终
端约束和路径约束均得到很好满足,算法求解精度高,对初值依赖性小,设计的边界控制变
量计算方法可行。     

高超声速飞行器多约束再入轨迹快速优化

针对高超声速飞行器再入过程中面临测控区和绕飞区的再入轨迹设计问题，提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的分段轨迹优化策略。将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题，进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化，将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题(NLP)进行求解。所得再入轨迹能够使得飞行器在满足各种约束条件的情况下成功进入测控区并且有效规避绕飞区，最终到达指定点。此外，本文综合考虑飞行器再入飞行的快速性和工程实用性，并提出了再入时间、弹道倾角以及航向角相关指标的加权性能指标，同时保证了轨迹规划快速、再入轨迹平滑以及控制量变化平缓等实际需求，提高了计算效率。仿真结果表明，本文所提出的分段优化方案能够快速规划出适应不同飞行任务的再入轨迹。     

基于Gauss伪谱法的多UAV协同航迹规划

将伪谱法应用于多无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）协同航迹规划,给出了基于Gauss伪谱法（Gauss Pseudospectral Method, GPM）的多UAV协同航迹规划方法。根据UAV的物理特性,结合协同规划的要求,建立了多UAV协同规划的最优控制模型。此模型包括UAV机动性能约束、路径约束、多UAV协同打击约束和集结区约束;利用GPM将最优控制问题转化为非线性规划问题,并用非线性规划软件求解。仿真结果表明,该方法能够满足多UAV的协同规划要求,具有较高的求解精度。     

火箭返回制导动力着陆段的自适应启动方法

针对重复使用火箭垂直返回着陆问题,提出了一种燃料最优的动力着陆段自适应启动方法。首先,将燃料最优启动点对应的动力着陆轨迹的推力剖面和攻角剖面描述为解析的形式,该解析形式中攻角剖面由状态量唯一确定,推力剖面仅含一个待定参数。随后,通过预测具有上述解析剖面形式的轨迹判断是否启动动力着陆。计算中引入松弛终端位置约束的策略求解推力剖面待定参数,由终端位置约束判断是否满足燃料最优启动条件。上述策略将燃料最优启动条件的判断问题简化为单一变量求解问题,实现了该问题的快速求解。仿真结果表明,该方法得到的启动点与数值优化方法得到的燃料最优启动点接近,且求解过程稳定、计算效率高。     

采用Gauss伪谱法的小推力日-火Halo轨道转移优化设计

针对日-地Halo轨道到日-火Halo轨道的小推力轨道转移问题,给出一种基于不变流形理论和Gauss伪谱法的优化设计方法。首先,在日心惯性坐标系中建立小推力轨道优化模型,并基于不变流形理论给出轨道转移中流形出口和入口的选择原则,应用该原则在日-地系统中选择流形出口,在日-火系统中选择流形入口,并将其作为轨道转移的初末状态;然后基于Gauss伪谱法将最优控制问题离散化为非线性规划(NLP)问题,并采用基于逆多项式的形状算法给出了NLP初值的计算方法;最后对该轨道转移问题进行了数学仿真。仿真结果表明：Gauss伪谱法可有效用于小推力日-火Halo轨道转移的优化,且采用逆多项式形状算法得到的初值具有初始误差小,使得NLP收敛速度快的特点。     

不确定条件下采用协方差描述函数法的再入轨迹鲁棒优化

Uncertainties are taken into account in reentry trajectory optimization and a robust trajectory optimization model is constructed based on the robust optimization theory. There are computational difficulties in solving this robust trajectory optimization problem due to the random variables associated with the uncertainties. To overcome these difficulties, the covariance analysis describing function technique (CADET) is employed to convert the robust trajectory optimization model into an equivalent deterministic trajectory optimization formulation, which is then solvable by using the existing pseudo spectral method. In the case study, a robust reentry trajectory optimization problem considering the uncertainties of aerodynamic parameters is solved to obtain the robust optimal trajectories. By comparing with the traditional deterministic optimal trajectories, the robust optimal trajectories are significantly less sensitive to the uncertainties of aerodynamic parameters, showing the effectiveness of the presented method.      

基于全模式遗传算法的导弹/固体冲压发动机一体化优化

在综合考虑固体火箭冲压发动机设计、导弹气动特性和外弹道关系的情况下,详细分析了各设计变量,并建立了空空导弹总体／冲压发动机一体化设计优化模型。针对在优化过程中遇到的无显式约束问题,提出了一种高效全模式遗传算法,并分析了其收敛性。计算结果表明,与其它算法相比,全模式遗传算法具有极强的全局寻优及高速收敛能力：一体化优化设计优于工程设计方法,可有效提高导弹总体性能。