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。     

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。     

基于SQP方法的常推力月球软着陆轨道优化方法

月球软着陆是未来月球探测中的一项关键技术。针对这项技术，本文给出了一种基于SQP方法的常推力月球软着陆轨道优化方法。该方法通过将常推力月球软着陆轨道离散化，利用离散点处状态连续作为约束条件，把常推力月球软着陆轨道优化问题归结为一个非线性规划问题，对于此问题的求解，其初值均为有物理意义的状态和控制量，从而避免了采用传统优化方法在解决此优化问题时对没有物理意义变量初值的猜测。最后，利用SQP方法求解了此轨道优化问题。仿真计算结果表明这种离散化的方法应用于此轨道优化问题可以避免传统轨道优化方法对初值敏感的问题。     

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...     

地球-火星的燃料最省小推力转移轨道的设计与优化

小推力转移轨道的设计与优化一直是深空探测轨道设计方面的难点。针对这些问题，提出了一种基于等高线图的初始发射机会搜索方法，该方法通过绘制探测器一火星距离的等高线图寻找满足任务约束的小推力转移轨道发射机会；同时，本文还给出了一种小推力轨道的直接优化算法，该算法通过将连续的控制变量参数化，把轨道优化问题转化为参数优化问题，然后基于所提搜索方法，采用逐次二次规划方法进行求解。数值计算验证了该发射机会初值猜测方法和优化算法的有效性。     

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。     

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。     

基于速度增量序列凸化的固体运载火箭制导算法

针对高低温偏差下固体发动机推力、耗尽时间和秒耗量散布大的问题，提出了一种以速度模值增量为自变量的固体运载火箭序列凸优化制导算法。该算法以速度增量替代传统的飞行时间为自变量建立动力学模型，采用序列凸优化算法求解多约束耗尽关机制导问题，并基于速度模值增量在线辨识高低温工况，修正内弹道模型。该方法相比以飞行时间为自变量的序列凸优化算法具有更高的制导精度和鲁棒性。最后，通过某型固体运载火箭高空飞行段制导数值仿真，验证了以速度增量为变量的序列凸优化算法和内弹道修正模型的有效性。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

基于遗传算法的多级固体火箭总体/发动机一体化设计优化研究

在综合考虑发动机设计、火箭气动特性和外弹道关系的情况下,建立了多级固体火箭总体发动机一体化设计优化模型.该模型具有如下特点一是不能保证目标函数和约束是凸集上的凸函数,存在"多峰"现象,二是设计变量含连续/离散混合设计变量.根据上述特点,优化方法选用遗传算法,并对遗传算法进行了改进研究,给出了一种改进的基于方向的变异算子.应用该算法完成了某三级固体火箭总体/发动机十五个设计参数的优选,取得了满意结果.     

基于特征参数的吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化

针对吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化问题,提出并研究了基于特征参数的轨迹优化方法。首先,建立了吸气式高超声速飞行器动力学模型,给出了气动力和推力模型。根据上升段轨迹特性,建立了基于指数函数和多项式的控制变量的取值模型。该模型取决于若干特征参数,从而将一个求解泛函的最优控制问题转化为求解特征参数的非线性规划问题,并采用序列二次规划算法求解。针对初值敏感性,提出了基于遗传算法的初值选取方法,以及基于物理意义的手动选取方法。     

基于间接伴随法的大气层内高超声速飞行器最优上升轨迹研究

利用修正的无量纲因子,建立了适用于大气层内高速飞行器数值优化的数学模型。创新地采用欧氏空间中超立方体顶点坐标作为协状态初始值的方法解决了伴随方法的初始值估计难题,实现了间接伴随法在最优轨迹优化中的应用。完成并给出了该方法在真空状态和有空气动力存在的情况下轨迹优化结果,并在控制约束存在的前提下,对上升段轨线进行重规划,仿真结果表明,该方法快速、有效,且具有在线制导的应用潜力。     

高超声速飞行器上升段最优制导间接法研究

高超声速飞行器的机身－推进一体化设计使得气动和推进之间存在强非线性耦合,本文针对高超声速飞行器的特点,提出了求解最优上升轨迹的一种可行方案。在零侧滑角和力矩瞬间平衡假设下对上升段飞行问题进行最优建模,将质量引入为状态量,以最省燃料为指标,以推力方向为最优控制量,根据极大值原理推导一阶最优条件。为数值求解两点边值问题,以解析解作为初始猜想,应用经典的有限差分方法和改进的牛顿法,在满足攻角过程约束下,通过同伦算法迭代求解最优轨迹。仿真在给定的初始约束和终端约束下进行,结果表明该制导算法能够实现对高超声速飞行器上升轨迹的优化,以参考面积为同伦参数的迭代方法,能够保证算法的收敛性和快速性。
     

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。     

基于序列凸规划的运载火箭轨迹在线规划方法

针对大气层内气动力对轨迹规划求解实时性与收敛性的影响,提出一种基于模型补偿序列凸规划的大气层内火箭轨迹规划方法。该方法的核心思想是通过设计一种序列补偿的方式,将火箭动力学中非线性项(气动力加速度与重力加速度)与过程约束项(动压、过载约束等)进行凸化,从而将轨迹规划问题转化为序列凸规划问题而得到快速求解。在此基础上,本文理论分析了该序列凸规划方法的收敛性,保证该方法能够收敛到原问题的最优解。数值仿真表明,该方法能够完成大气层内的火箭上升段与垂直着陆段轨迹在线规划任务,方法的收敛速度能满足轨迹在线生成的实时性要求。     

基于Gauss伪谱法的临近空间飞行器上升段轨迹优化

综合考虑密度变化、声速变化、发动机推力变化及地球引力等因素对飞行轨迹的影响,研究了与实际飞行环境更加相符的临近空间飞行器燃料最优爬升轨迹。针对该问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,提出一种基于Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method,GPM)的求解策略。首先,依据气动数据特点,设计拟合模型对气动参数进行高精度拟合;其次,为避免间接法和传统直接法的缺点,将Gauss伪谱法和序贯二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)相结合,对存在边值及加速度约束的轨迹优化问题进行求解,获得最优飞行轨迹。仿真结果表明,在更为真实的飞行环境下,利用GPM和SQP相结合的方法可在5.83s获得一条精度为10-4～10-6左右的飞行轨迹。     

一种新型火星定点着陆轨迹快速优化方法

针对火星定点着陆任务大气进入段的轨迹规划问题,给出了一种基于hp Radau伪谱法的快速优化算法。综合考虑大气进入段的动力学约束、边值约束、以及着陆器的机动能力约束和安全性约束,结合hp Radau伪谱法的配点特性,将轨迹优化问题转换成一个大规模多约束参数优化问题,给出了大气进入段轨迹优化问题的求解框架;为了提高算法的计算效率,给出了参数优化过程中雅克比矩阵的解析表达式;并通过数学仿真对本文算法进行了数值验证,结果表明：