星际小推力转移轨道快速设计方法

 针对星际探测任务中燃料最省小推力转移轨道问题，提出一种基于标称轨道的快速设计方法。首先以具有相同端点时刻的无摄动标称轨道为参考，对传统的非线性轨道优化模型进行合理变换，将复杂的优化问题简化为可解的两点边值问题；然后基于标称轨道3个独立积分推导出解析的状态转移矩阵，并以此为基础导出了两点边值问题的最优解析解。该方法无需数值迭代，有效地克服了数值优化方法收敛性差、计算效率低的缺点。最后，以探测火星的小推力转移轨道为例对该方法进行了验证，与精确的数值结果相比，该方法计算的燃料消耗误差小于1%。     

基于解析梯度的微推进转移轨道优化方法

 研究基于离散脉冲策略的行星际微推进转移轨道优化问题,为改善收敛性和计算效率,提出了一种解析的梯度矩阵计算方法。首先,基于离散脉冲思想建立了行星际微推进转移轨道优化模型,通过对速度脉冲矢量进行参数变换,避免了传统优化模型初值猜测和搜索域难以界定的缺点;然后,基于变分原理分析了离散脉冲模型中轨道状态转移矩阵与状态变分之间的关系,并给出了多种轨道特征条件下状态变分的计算方法,该方法可扩展到多次状态不连续情况;在此基础上,推导了离散脉冲轨道优化模型中性能指标与轨道约束对寻优参数梯度矩阵的解析表达式。以地球-火星的燃料最省微推进转移为例对所提解析梯度方法进行了仿真验证。数值结果表明：本文推导的解析梯度矩阵是正确的,与传统数值梯度计算方法相比,解析梯度矩阵可有效改善寻优算法的收敛特性,并能够提高计算效率约47%。     

改善航空发动机特性计算收敛性的方法

详细分析了航空涡轮发动机部件共同工作的非线性方程组的求解收敛性问题,统计出不收敛的类型并分析了不收敛的机理.针对常见的不收敛问题,以牛顿迭代法为基础,分别提出了以发动机部件特性图为基础的独立变量值限制法、独立变量初值拟合法、变步长牛顿法以及部件特性扩展法等解决措施.特性计算程序中采取这些改进的方法后,对某型定几何单轴涡喷发动机和某型尾喷管喉部面积可调的变几何双轴涡扇发动机特性计算结果表明,发动机特性计算的收敛性和收敛速度得到大幅度提高.      

基于不变流形的地月L2点Halo轨道转移轨道设计

针对Halo轨道转移轨道设计不易收敛的问题,结合月球探测背景,分析了地月L2点Halo轨道及其不变流形可靠近月球的运动轨迹特性,给出基于二分法的先粗选后精选的零消耗转移轨道搜索方法并研究得出Halo轨道全相位点入轨的零消耗转移轨道不超过2条,提出一种最小x轴约束的近月点终止条件和自适应退步搜索的改进微分修正算法,对Halo轨道全相位点入轨的转移轨道设计进行求解。仿真结果表明,该改进微分修正算法收敛速度快,能有效避免奇异,且适应性强,能搜索出全相位点入轨的所有转移轨道。     

基于高阶耗散紧致格式的GMRES方法收敛特性研究

计算效率较低是当前限制高阶精度计算方法应用的重要因素。为了提高高阶精度混合型耗散紧致格式（HDCS）的计算效率,发展了适合多块对接网格的广义最小残值（GMRES）方法,并利用GMRES方法开展了HDCS格式的加速收敛研究。首先研究了GMRES的预处理方法、CFL数和内层迭代步数对HDCS数值模拟收敛特性的影响,计算结果显示：点松弛方法是一种高效的预处理方法;CFL数对计算收敛速度影响较大;GMRES方法存在最优的内层迭代步数。利用GMRES方法完成了NACA 0012翼型绕流、NLR 7301翼型绕流和DLR-F4翼身组合体绕流的数值模拟,并与其他隐式时间推进方法进行了对比,GMRES方法计算更加稳定,并且计算效率相对LU-SGS（Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel）方法可以提高5倍以上。研究结果表明,本文发展的GMRES方法在多块对接网格中具有良好的计算稳定性,计算结果的残差可以收敛到更低的量级,并且可以较大幅度地提高高阶精度数值模拟的计算效率。     

基于Levenberg-Marquardt算法的航空发动机模型求解混合算法

为了降低航空发动机非线性模型求解的收敛性要求，将模型非线性方程组的求解问题转化为最小二乘问题，提出了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的混合算法。为了使L-M算法跳出局部解，混合算法使用动力学方法修正局部解；为了提高计算效率，利用Broyden拟牛顿法加速L-M算法。以涡扇发动机为研究对象，应用混合算法、L-M算法、牛顿法和Broyden拟牛顿法进行稳态和瞬态仿真。结果表明：在稳态工况下，L-M算法和混合算法收敛范围更大，在随机初值条件下能达到90%以上的收敛率，远高于牛顿法和Broyden拟牛顿法不到20%的收敛率，且混合算法计算速度与Broyden拟牛顿法相当。在瞬态工况下，L-M算法和混合算法能够在牛顿法和Broyden拟牛顿法都不收敛的强瞬变工况收敛，且混合算法瞬态计算时间仅为Broyden拟牛顿法的1.13倍。仿真结果表明该算法在航空发动机模型求解上具有良好的适用性。     

基于自校正Broyden拟牛顿法的航空发动机模型数值计算

以Broyden拟牛顿法为基础结合计算发散判断和校正机制,提出自校正Broyden拟牛顿法.该算法结合牛顿法(Newton-Raphson method)平方收敛和Broyden拟牛顿法超线性收敛特性,通过自适应调整计算步长和校正函数,在非线性系统中具有更好的计算性能.以变循环发动机部件级模型为对象,应用自校正Broyden拟牛顿法进行稳态及动态仿真计算,并与牛顿法和Broyden拟牛顿法作对比.结果表明:自校正Broyden拟牛顿法对恶劣的初始计算条件适应性更高,计算速度更快且收敛能力性更强,动态计算中部件模型计算调用次数为牛顿法的15%,模型动态误差低于Broyden拟牛顿法的15%,同时也低于牛顿法的28%,动态计算最大残差量低于其他两种算法的25%.验证结果表明了自校正Broyden拟牛顿法的优越性.      

非对称纤维增强板室温形状计算的一种数值解

在研究非对称层合薄板室温形状时,考虑大挠度变形,应用最小势能原理,最后得到一组非线性代数方程组。Hyer在求解时采用的是拟牛顿法,迭代运算常常不收敛。为了解决这一问题,在对Hyer的正交层合板问题解加以推广的同时,对计算方法也作了一些探讨。 我们所需求解的问题有其特殊性,因此,仅单独使用增量法或迭代法进行数值计算往往难以达到计算的目的。为此,我们把增量法和迭代法联合使用,以达到迭代收敛,求解准确的目的。计算结果表明;这种方法能满足求解上述非线性方程组的要求,得到满意的数值计算方法。     

一种适用于气动优化的高效自适应全局优化方法

随着设计空间的增大和优化问题非线性程度的提高，基于代理模型的优化（SBO）过程收敛越来越慢，并且在局部勘测上呈现不足。本文发展了一种高效自适应全局优化方法，在整个样本细化迭代过程中采用变设计空间取样：即在每一步样本细化迭代过程中，利用当前设计空间中的样本建立代理模型，并且根据样本的内部特征，利用模糊聚类算法将该设计空间分割成几个子空间，然后在每个子空间内通过最大化目标函数的期望提高函数和最小化模型预测目标来增加新的样本，之后对子空间进行融合更新设计空间。6个解析测试算例的结果表明，所发展的方法相比于一般的代理模型优化方法，具有更好的鲁棒性以及全局探索和局部勘测能力，更适用于具有强非线性和多极值的优化问题。RAE2822气动优化实例表明，所发展的方法在处理工程实际问题时，仍然能够保持很好的效率、鲁棒性和自适应性。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

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。     

基于连续同伦算法的天基仅测角初定轨方法

要进一步提高天基短弧初定轨的精度,在观测资料精度较高的情况下,仅考虑二体问题是不够的,还应考虑轨道摄动的影响。因此,基于无摄初轨的单位矢量法原理和矢量斜分解方法,给出了考虑摄动的天基仅测角初定轨单位矢量法。针对天基仅测角观测条件方程组求解过程中易出现迭代不收敛或收敛到平凡解的问题,引入连续同伦算法求解观测条件方程组,提出了单星观测方式下的空间目标天基仅测角初定轨方法,并通过数值仿真算例验证了该算法在较大范围的收敛性和数值稳定性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合，形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力，也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点，利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题，并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快，优化精度高，且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题，能够搜索到全局最优轨道。     

线性拟合法建立航空发动机状态变量模型

针对非线性拟合法建立航空发动机状态变量模型过程中的初值问题,提出了一种能够避免该问题的线性拟合法,即在离散域情况下,利用已知的状态序列来构建系统矩阵与模型响应之间呈线性关系的目标函数,从而使非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,并与非线性拟合法进行了对比研究,结果表...     

遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用

将求解发动机非线性模型转化为一优化问题，提出一种用遗传算法(GA)来求解非线性模型的方法。与传统的N-R法相比，用GA法对初猜值的精度没有要求。对猜值缺少先验知识的非线性方程组的求解，GA法可大大提高求解非线性模型的收敛性。将GA算法与N-R法适当地组合应用，可进一步提高收敛速度。     

Direct Optimization of Low-thrust Many-revolution Earth-orbit Transfers

Low-thrust Earth-orbit transfers with 10^?5-order thrust-to-weight ratios involve a large number of orbital revolutions which poses a real challenge to trajectory optimization. This article develops a direct method to optimize minimum-time low-thrust many-revolution Earth-orbit transfers. A parameterized control law in each orbit, in the form of the true optimal control, is proposed, and the time history of the parameters governing the control law is interpolated through a finite number of nodal values. The orbital averaging method is used to significantly reduce the computational workload and the trajectory optimization is conducted based on the orbital averaging dynamics expressed by nonsingular equinoctial elements. Furthermore, Earth's shadowing and perturbation effects are taken into account. The optimal transfer problem is thus converted to the parameter optimization problem that can be solved by nonlinear programming. Taking advantage of the mapping between the parameterized control law and the Lyapunov control law, a technique is proposed to acquire good initial guesses for optimization variables, which results in enlarged convergence domain of the direct optimization method. Numerical examples of optimal Earth-orbit transfers are presented.     

基于滚动时域的舰载机甲板运动轨迹跟踪最优控制

针对单机滑行、无杆牵引系统以及有杆牵引系统的轨迹跟踪问题进行了研究。首先，将这3种系统的轨迹跟踪问题转化为最优控制问题，并建立了连续非线性舰载机系统的轨迹跟踪模型。然后，基于第3类生成函数，提出了适用范围更广的全状态保辛伪谱算法，并结合滚动时域理论提出了基于滚动时域（RHC）的在线跟踪最优控制方法，证明了所提算法是一种保辛算法。基于所提出的在线跟踪算法，对单机滑行、无杆牵引系统、有杆牵引系统在存在初始偏差和持续外界扰动情况下的轨迹跟踪问题分别进行了研究，并与BackwardSweep方法进行对比分析，结果表明本文所提出的跟踪算法可以有效地解决具有控制约束和状态约束的轨迹跟踪问题，并可以更高的跟踪精度和计算效率对标准轨迹进行跟踪，可完全满足实时跟踪的要求。最后，分别从初始偏差和持续外界扰动的角度研究了这3种不同方式的跟踪特性。     

粒子群混合算法在变导向器面积计算中的应用

求解非线性方程组经典方法具有严格的局部收敛性;粒子群等进化算法解决了全局收敛的问题,但计算效率偏低,存在最优解不稳定的问题。结合经典Newton-Raphson法的超线性收敛速度和粒子群算法全局收敛能力的粒子群混合算法具备2类算法的优点。在迭代初期采用粒子群算法获得的近似全局解作为Newton-Raphson算法的初始值,以确定高精度的解。利用粒子群混合算法在发动机变导向器面积的大偏离计算中获得了较好的收敛效果,解决了常规Newton-Raphson法不收敛的问题。