火星大气进入轨迹伪谱凸优化设计方法

为解决火星大气进入末端高度最大化问题,提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解.首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型,从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题,避免优化末端时间;同时相比基于能量的模型,不必已知末端高度和速度,因此可以求解末端高度最大化问题.然后将状态微分方程在Legendr...     

上面级发射MEO轨道设计及运载能力优化研究

针对导航卫星中轨道（MEO）轨道提出一种上面级发射MEO轨道直接入轨设计方案，建立轨道动力学方程和轨道迭代计算模型。为优化轨道设计,将更多有效载荷送入轨道，从分析影响轨道运载能力的因素出发，应用成熟优化算法——自适应遗传算法，建立上面级发射MEO轨道优化模型，采用数值仿真方法验证设计结果和优化方法的有效性。结果表明发射轨道优化设计对运载能力有一定的提升效果，实现了最优化设计。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

混合遗传算法在远程交会轨道设计中的应用

远程交会是交会过程中能量消耗最大、时间消耗最长的阶段,属于多变量、多极值优化问题,传统的优化算法很难求得全局最优解。本文在对四冲量远程交会制导方法建模和分析的基础上,利用混合遗传算法对基于轨道要素的轨道设计进行了优化和仿真分析。仿真结果表明,遗传算法能够弥补传统优化算法的不足,对远程交会进行轨道优化设计。     

一种用于远程交会的末段制导优化方法

研究了E制导方法实现空间飞行器远程交会末制导的问题.在能量最省指标约束下,采用函数极值方法求解出最优交会时间.针对E制导方法对发动机推力可变的要求,采用PWPF调节器对具有常推力轨道发动机的空间飞行器推力加速度进行调制,得到E制导方法要求的"变推力".仿真结果表明该方法可以实现远程交会末制导且精度较高.     

火箭垂直回收多阶段最优轨迹规划方法

针对火箭高空再入定点回收，基于凸优化方法提出一种考虑气动力和推力控制的多阶段轨迹优化方法。在气动减速段，通过控制总攻角，实现气动升力和阻力的调制。由于气动力连续变化，使用Legendre-Gauss-Radau伪谱离散方法进行离散化，利用较少的离散点实现较高的数值精度。在动力减速段，推力矢量为控制变量。由于推力调节可能出现不连续，采用等距离散方法进行离散。在此基础上，将发动机开、关机时间也作为优化变量，并考虑各种约束，构建了多阶段离散最优控制模型。使用无损凸化方法对升力约束和推力约束进行松弛，并通过逐次凸化消除由气动力、自由时间变量以及质量引入的非凸约束，最终将问题描述为序列迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP)。通过仿真校验，经过少量的逐次凸化迭代，可快速收敛到最优解，且落点调节范围更大，燃料更省。     

空间交会调相综合变轨优化

基于近圆轨道偏差线性方程研究了摄动交会调相综合变轨问题,建立了综合变轨两层非线性优化模型:上层问题以变轨点纬度幅角为优化变量,下层问题以脉冲向量为优化变量.为了快速获得上层问题全局优化性较好的摄动解,采用了并行模拟退火算法与序列二次规划算法相结合的混合策略;下层问题使用基于可行域最速下降的线性迭代方法求解.采用一个两天近地轨道调相问题测试了本文的综合变轨求解策略,并将综合变轨与特殊点变轨、综合变轨混合优化与遗传算法优化进行了比较.结果表明,建立的两层优化模型是有效的,本文的求解策略有着良好的全局收敛性和较高的收敛效率,综合变轨相对于特殊点变轨可以显著地节省燃料.     

空间轨道交会非线性优化方法研究

利用非线性规划方法研究了多脉冲最优轨道交会问题,考虑地球扁率J_2摄动影响,建立普遍适用的空间飞行器数学模型。以迭代的方法确定空间预定交会点,在此基础上建立了用于求解多脉冲最优轨道交会的非线性规划模型,并对双脉冲固定时间交会轨道进行优化,得到了最优速度增量的大小、方向和作用时间,通过仿真与Lambert轨道规划方法进行比较,验证了此方法的有效性和优越性。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

序列凸优化的小天体附着轨迹优化

针对小天体附着多约束轨迹优化问题，提出一种基于序列凸优化的轨迹优化方法。首先采用内球谐引力场模型对目标小天体附近的不规则引力场进行精确建模，内球谐引力场模型是对经典球谐系数法的改进，形式简单，计算量小，并且克服了经典球谐系数模型在形状不规则的小天体附近不收敛的问题。对于小天体附着多约束轨迹优化问题，通过约束松弛、线性化、离散化过程，转化为一个可以迭代求解的二阶锥规划问题（SOCP），进而采用内点法进行解算。数学仿真结果显示，优化结果符合各项约束条件，以零速度到达了目标着陆点，且符合燃耗最优的优化目标。利用序列凸优化算法进行小天体附着燃耗最优轨迹设计，推导简便，计算速度快，精度高，具有应用价值。     

系统可靠性优化方法

介绍了性优化的各种模型：组合优化模型、两类失效模式优化模型、可靠必优化分配模型、多目标优化模型以及可靠性模糊优化模型等。分析了可靠性优化分配模型各种解法的优缺点。研究认为，蒙特卡罗法具有简单和广泛适用性特点，因而推荐使用该法。     

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。     

基于多学科设计优化算法的再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化问题通常是在气动外形和质量等总体参数给定的情况下建立起来的。所设计的最优轨迹从飞行力学的角度来看是最优的，但从系统角度来看未必是最优的。在总体初步设计阶段，考虑气动外形和质量等其他学科影响的再入轨迹优化对于提高RLV的系统性能无疑具有重要意义。此时再入轨迹优化将是一个静态，动态多学科混合优化问题。以球头双锥的升力体构型RLV为例，以最小化热防护系统质量和最大横向机动距离为指标，采用两种典型的多学科优化算法来研究考虑气动外形、轨迹和热防护系统三个学科的再入轨迹优化设计问题。仿真结果表明多学科优化算法能够用来求解静态，动态多学科混合优化的再入轨迹优化设计问题，是RLV初步外形设计和任务轨迹规划的重要工具。     

基于凸优化理论的含约束月球定点着陆轨道优化

针对月球精确定点软着陆问题,考虑导航及障碍检测敏感器视场约束及制动发动机推力大小约束,对月球动力下降段轨道优化方法进行了研究。首先建立了含约束条件的三维定点软着陆轨道优化问题模型,根据庞德亚金极小值原理推导了最优推力开关方程,并给出了推力奇异区间不存在的证明。针对优化模型中的复杂非线性约束,引入凸优化理论将问题转化为二阶锥优化问题,并采用内点法求解了最优标称轨迹。最后给出了月球软着陆制动段、接近段的仿真结果,验证了该着陆轨道优化方法的有效性。     

空中发射运载火箭弹道优化设计

以现有空中发射运载火箭"飞马座"(Pegasus)为研究对象,研究了空中发射运载火箭的弹道优化设计方法。在建立的空中发射运载火箭动力学模型的基础上,考虑空中发射火箭独特气动外形,设计发射全过程的飞行控制模型;给出了使用遗传算法(GA)筛选弹道优化问题全局最优初值,并交叉运用起作用集算法(ASM)与内点法对GA算法获得的初值二次寻优,从而获得空中发射火箭弹道的分级优化设计方法,另与"飞马座"空中发射运载火箭的弹道数据对比,验证了该分级优化方法相比传统弹道优化设计方法,适用的目标轨道范围广阔,发射位置灵活,能够更大程度挖掘空中发射运载火箭的运载能力。     

小行星探测器轨迹优化方法

对小行星探测器轨迹优化方法进行了综述。介绍了直接法中的直接打靶法、直接配点法、伪谱法、微分包含法,以及间接法两种典型的轨迹优化方法,分析了其优缺点,以及在小行星轨迹优化中的应用。介绍了智能优化算法中的遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法和多目标进化算法,分析了其相对传统优化方法的优缺点,以及相应的改进方法。     

探月返回飞行器跳跃式再入轨迹优化

基于节点自适应稀疏配点法,提出一种高精度求解探月返回飞行器跳跃式再入轨迹优化问题的方法。该方法的基本策略是：首先,应用节点自适应稀疏配点法对完整的跳跃式再入轨迹进行优化;然后,根据优化得到的控制变量对再入动力学方程进行数值积分;当积分至跳跃轨迹的最高点时,以积分得到的状态变量值作为新的初始条件,对二次再入轨迹重新优化。仿真结果表明：1)对二次再入轨迹重新优化能够显著提高跳跃式再入轨迹的优化精度,否则轨迹优化精度低,终端误差较大;2)在跳跃轨迹的最高点进行的二次优化是一种准实时优化,在跳跃式再入轨迹的制导领域具有潜在应用价值。     

基于等几何分析的板壳结构形状拓扑协同优化

板壳结构轻量化设计是工程中的常见问题，采用有限元法对板壳结构进行拓扑优化时，难以获得高质量的网格以精准描述几何模型，且单独使用拓扑优化受制于初始设计空间。提出了一种基于等几何分析的形状拓扑协同优化方法，该方法执行先形状优化、后拓扑优化的步骤，在最佳结构形状的基础上实现最佳材料布局的优化目标。相比于其他组合形式的优化机制，极大地提高了计算精度与计算效率。采用3个数值算例验证了本方法的有效性与高效性，结果表明，与经典等几何拓扑优化方法相比，可得到更高性能的优化结构，有助于进一步拓宽结构优化的应用范围。     

协同优化在卫星多学科设计优化中的初步应用

探讨以遗传算法为优化上具的协同优化方法在卫星总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系。首先对基本协同优化方法的流程及特点进行了探讨，然后以对地观测卫星总休优化设计为对象，研究如何利用协同优化方法建立此问题的优化模型。研究结果表明，融合了遗传算法的协同优化方法能够有效地解决对地观测卫星总休优化设计，学科间耦合设计变量以及耦合状态变量的一致性误差均接近0．01％。     

导弹垂直发射转弯规律优化设计

防空导弹垂直发射转弯控制是一非线性最优控制问题。在优化设计垂直发射转弯规律时,粒子群算法存在易早熟而陷入停滞问题,而变尺度法对俯仰角规律初值敏感容易发散,且计算量大。利用粒子群算法无需手动设定初始值、速度快的特点,将其优化结果作为后者的初始值,然后利用变尺度法较强的局部搜索能力逼近最优解。采用这2种算法简单串联的方法优化得出的垂直发射转弯控制规律,经仿真验证可满足速度、攻角、过载等约束条件,俯仰角速度和攻角变化规律与工程经验一致。