基于多项式混沌法的翼型不确定性分析及梯度优化设计

耦合伴随方法和非嵌入式多项式混沌法，发展了高效、可靠的不确定性梯度优化设计方法。利用伴随方程法求解目标函数对不确定性变量的导数，发展了一种梯度增强型多项式混沌法。通过亚声速和跨声速下等多种算例可以证明该方法可以提高不确定性分析的效率和精度。同时，利用基于方差分解的全局敏感性分析方法对不确定性变量的敏感性进行了量化。建立了多项式混沌耦合伴随方程的统计矩梯度求解方法，并结合梯度增强型多项式混沌法搭建不确定性梯度优化设计系统。基于该优化设计系统对二维低亚声速和跨声速翼型开展确定性及不确定性优化设计研究。优化结果显示，相比于确定性优化设计，不确定性优化设计通过合理权衡确定性性能和不确定性性能，可提高抵抗马赫数和迎角不确定性扰动的能力，同时优化性能均值和标准差。其中阻力系数均值最大可降低17%，阻力系数标准差最大可降低80%。而确定性优化设计可能导致性能鲁棒性的降低。     

基于广义多项式混沌展开的无人机飞行性能不确定性分析

无人机飞行性能的不确定性分析有助于评估不确定性对无人机飞行任务规划的影响,为飞行任务方案的鲁棒性设计提供支撑。基于广义多项式混沌展开方法,建立了无人机飞行性能不确定性近似分析模型,利用样本实现了无人机性能多项式系数的非侵入式计算,研究了无人机状态在不确定条件下的非线性演化。在考虑初始条件、大气环境和气动参数存在不确定性的情况下,量化了不确定性对无人机性能的影响。数值分析结果表明,相比于传统的需要大量仿真样本的蒙特卡洛分析方法,提出的非侵入式展开方法在具有较高近似精度的情况下,仅需要少量的样本就可以完成无人机性能的不确定性分析,具有较高的计算效率。     

多控制面飞行器结构与配平鲁棒气动弹性优化方法

基于遗传算法,提出了一种考虑多控制面飞行器结构参数和配平关系中的不确定性的鲁棒气动弹性优化方法,并在一个带有主动气动弹性机翼(AAW)的复杂小展弦比飞机的结构和控制面传动比的鲁棒设计中得到了应用.以非概率形式来衡量设计变量的不确定性变化,采用单目标函数形式,并引入一个反映目标函数相对变化的额外约束来描述鲁棒优化问题.在...     

基于响应面法的可靠性稳健设计优化

针对极限状态函数和结构性能函数为隐式的结构可靠性稳健设计优化问题,将结构性能稳健性、可靠性灵敏度稳健性与6σ稳健设计思想相结合,建立了一种基于响应面法的可靠性稳健设计优化模型并给出了具体算法.采用多项式拟合结构性能函数和极限状态函数,推导了基于响应面函数的1阶可靠度指标以及性能函数均值和均方差的计算方程;将结构可靠度作为基本约束条件,采用序列二次规划法得到稳健设计优化结果.运用该方法对某涡轮叶片型线进行设计优化,经过优化后,静、动叶的动能效率均值分别提高1.5%和6.4%,动叶片最大应力均值下降7.9%,动叶叶身最大变形均值下降5.6%,动叶片结构强度可靠度由初始的91.3%提高到了99.9%.      

基于鲁棒可靠性的不确定系统最优二次鲁棒镇定控制器设计

 基于二次稳定性准则，从可靠性这一新的角度考虑不确定系统的稳定性问题，提出了基于鲁棒可靠性的不确定系统鲁棒镇定控制器设计方法，将鲁棒控制器设计归结为基于可靠性的优化问题：以鲁棒可靠度为约束，极小化控制代价。依据该法设计的控制系统可满足稳定性意义上的鲁棒可靠性要求，并给出保证系统稳定性所要求的基本参数的最大鲁棒界限。适用于不确定参数的摄动范围准确已知和未知等情况。对F4E型战斗机的稳定控制器设计及对比研究表明了所提方法是实用、有效和可行的。     

考虑高压涡轮性能非确定的航空发动机鲁棒设计

为了降低制造过程中非确定性因素对航空发动机总体性能的影响,通过在设计阶段考虑高压涡轮性能的非确定性,构建鲁棒优化设计模型来优化总体性能的设计方案,使用蒙特卡洛仿真量化非确定性的影响,并开发了相应的全局优化算法进行求解。数值实验的结果验证了鲁棒设计模型的优势,与传统确定性设计方法相比,在高压涡轮性能非确定的情况下,鲁棒设计模型获得的方案能平均减少15.97%的总体性能离散程度,具有较优鲁棒性。     

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波的双目视觉测量相对导航技术研究

针对非合作目标相对导航问题,为提高相对导航的精度和可靠性,采用双目视觉测量方法实现追踪器与目标器之间相对状态的测量,并基于鲁棒扩展卡尔曼滤波方法,提出了一种鲁棒相对导航滤波方法。仿真结果表明,该方法对相对导航系统模型中的不确定性具有良好的鲁棒性,且滤波精度较高。     

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

 近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估（SORA）框架,提出用单学科可行（IDF）方法来求解多学科可靠性设计优化（RBMDO）问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

基于响应面的系统性能可靠性优化设计方法

提出了建立基于Logistic变换的性能可靠度与关键设计参数(DDP)之间函数关系的响应面方法以及性能可靠性优化设计模型。通过试验设计、一体化仿真、Logistic变换、多项式拟合、方差分析和模型检验等步骤,来构建系统性能可靠性响应面模型。并以性能可靠度为目标,性能设计参数可行域为约束进行设计优化。针对舵机案例,以性能模型和干扰模型为基础,通过仿真及回归分析,建立了性能可靠度与关键设计参数（Ce,Kp,J）的响应面模型。建立了舵机性能可靠性设计优化模型,对关键设计参数进行了优化。     

Robust optimization of control command for aerospace vehicles with aerodynamic uncertainty

To reduce the design burden of Aerospace Vehicles (ASVs) control systems, this paper proposes a multi-constrained robust trajectory optimization method, which provides a good front-end input for the control system. Differ from the conventional aircraft, some control performance of ASVs is not only related to the model parameters, but also affected by the flight status. Therefore, the robust optimization method combines this characteristic of ASVs, sets the control performance as one of the optimization objectives, and considers the influence of parameter uncertainty. In this method, the polynomial chaos expansion algorithm is used to transform the trajectory optimization problem with uncertain parameters into the equivalent deterministic robust trajectory optimization problem. Finally, compared with traditional deterministic trajectory optimization methods to illustrate the effectiveness of proposed control optimization method.     

直升机单发失效后自转着陆轨迹优化

建立了直升机单发失效后增广的纵向三维刚体飞行动力学模型,通过选择合适的目标函数、路径约束和边界约束,将自转着陆问题表示成非线性最优控制问题,使用非线性规划方法求解得到自转着陆的最优轨迹和操纵.以UH-60直升机为例,首先计算了自转着陆距离最短的最优解,并与二维点质量模型进行对比.结果表明三维刚体模型在旋翼转速、旋翼拉力...     

垂直起降重复使用运载器返回制导与控制

针对垂直起降可重复使用运载器返回全程非线性、高动态、强扰动、多约束条件下的精确着陆问题，开展适应各飞行段任务特性和需求的返回全程制导控制方法研究。首先分析返回全剖面各飞行段的特点及对制导控制的需求，建立了动力学模型；然后基于经典制导控制方法给出可行的返回全程制导控制方案，并针对其不足分别设计修航段基于剩余时间估计和几何关系目标点自适应更新的双层迭代制导、返回末段多约束自适应制导和返回全程自抗扰控制器，构建了自适应强抗扰新型返回全程制导控制方案；最后进行了数学仿真，通过对比分析经典制导控制方案和新型制导控制方案在小偏差/扰动和大偏差/扰动两种条件下的飞行状态，验证了新型制导控制方案下更高的着陆精度、更强的适应性和抗扰性。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。     

基于非概率模型的结构稳健可靠性设计方法

 基于非概率可靠性理论,将稳健设计和稳健可靠性的思想和方法用于结构设计,提出了结构的稳健可靠性设计方法。把结构设计归结为满足可靠性要求的多目标优化。其中,以非概率可靠性指标为约束,以极小化结构重量 (或造价)和极大化对不确定因素的稳健性为目标。目的在于使结构在满足可靠性要求的前提下,其重量 (或造价)和对不确定因素的稳健性达到协调最优。在不确定参量的已知数据很少的情况下,本方法为结构的可靠性设计提供了一种可能的选择。数值算例说明了文中方法的应用。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

Six sigma robust design optimization for thermal protection system of hypersonic vehicles based on successive response surface method

Lightweight design is important for the Thermal Protection System(TPS) of hypersonic vehicles in that it protects the inner structure from severe heating environment. However, due to the existence of uncertainties in material properties and geometry, it is imperative to incorporate uncertainty analysis into the design optimization to obtain reliable results. In this paper, a six sigma robust design optimization based on Successive Response Surface Method(SRSM) is established for the TPS to improve the reliability and robustness with considering the uncertainties. The uncertain parameters related to material properties and thicknesses of insulation layers are considered and characterized by random variables following normal distributions. By employing SRSM, the values of objective function and constraints are approximated by the response surfaces to reduce computational cost. The optimization is an iterative process with response surfaces updating to find the true optimal solution. The optimization of the nose cone of hypersonic vehicle cabin is provided as an example to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

Direct dynamic-simulation approach to trajectory optimization

This paper proposes a new direct method for an efficient trajectory optimization using the point that the dynamics of a deterministic system are uniquely determined by initial states and controls imposed over the time horizon of interest. To effectively implement this concept, the Hermite spline is adopted to interpolate the continuous controls and the system dynamics are integrated with corresponding control parameters in prior. As a result, the optimal control problem can be transcribed into a nonlinear programming problem which has no dynamic equality constraints and no intermediate states in its design variables. In addition, the paper proposes an efficient recursive Jacobian estimation technique and introduces a Jacobian transformation matrix to straightforwardly handle the general state constraints. Important properties of the present method are thoroughly investigated through its applications to the trajectory optimization for a soft lunar landing from a parking orbit, including the detailed analyses for the de-orbiting phase. The computed results are compared with those using the pseudo-spectral method to demonstrate an extreme outperformance of the proposed method in the aerospace applications over the traditional direct method.     

Particle swarm optimization applied to hypersonic reentry trajectories

This paper presents the novel use of the particle swarm optimization(PSO)to generate the end-to-end trajectory for hypersonic reentry vehicles in a quite simple formulation.The velocitydependent bank angle profile is developed to reduce the search space of unknown parameters based on the constrained PSO algorithm.The path constraints are enforced by setting the fitness function to be infinite on condition that the particles violate the maximum allowable values.The PSO algorithm also provides a much easier means to satisfy the terminal conditions by adding penalty terms to the fitness function.Furthermore,the approximate reentry landing footprint is fast constructed by incorporating an interpolation model into the standardized bank angle profiles.Numerical simulations demonstrate that the PSO method is a feasible and flexible tool to generate the end-to-end trajectory and landing footprint for hypersonic reentry vehicles.