轨迹优化的直接数值解法综述

对飞行器轨迹优化的数值解法进行了系统的归纳与分析。从不同角度对数值解法的分支——直接法进行了概述;重点阐述了直接配点法的新进展——伪谱离散化方法;最后,介绍了相应的非线性规划求解器和实际应用中的多种轨迹优化软件包。     

众多临近空间飞行器的最优轨迹规划

针对众多临近空间飞行器在复杂飞行环境的最优轨迹规划问题,采用改进的动态规划法和基于共轭梯度法的多点边值组合算法求解了多目标优化问题,得到了全部飞行器的最优飞行轨迹.仿真结果表明,该算法能够在考虑多种环境条件约束和飞行器自身条件约束的情况下,快速规划出众多飞行器的最优飞行轨迹,具有一定的学术价值和工程应用价值.     

再入滑翔式飞行器轨迹快速优化

为了满足再入滑翔飞行器轨迹实时生成的要求,提出了一种轨迹快速优化方法.在模型处理方面,根据再入飞行器运动的特点,对再入轨迹方程进行了合理的简化处理和无量纲化处理,使其更适合数值优化算法求解;在算法方面,采用乘子法对再入终端约束进行处理,然后采用共轭梯度法求解最优的再入轨迹.仿真结果表明,这样处理只需10s左右的时间便能产生一条满足约束条件的再入优化轨迹,验证了模型     

基于样条曲线的机动弹头再入轨迹优化研究

使用三次样条函数拟合再入飞行器纵向运动轨迹,以样条曲线上的控制节点为优化参数,将再入轨迹优化问题转化为静态参数优化问题.最后以纵向平面内的最优轨迹为例,以终点速度最大和飞行时间最短为优化目标,采用基于Pareto定级排序遗传算法求解了在末端状态受约束的最优再入轨迹问题,验证了该方法的有效性.     

基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化

采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对优化变量添加边界强约束,将改进的鸽群智能(PIO)算法和粒子群(PSO)算法对高超声速飞行器爬升段优化数学模型进行对比仿真分析。仿真结果表明,改进的鸽群智能算法在解决此类复杂带约束优化问题中展现出了更好的优化效率,具有良好的工程应用价值。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

非线性数学规划在飞行力学中的应用

主要介绍非线性数学规划在飞行器轨迹优化中的应用，处理方法是将每一个状态变量用三次多项式表示，状态微分方程就化成一组代数方程，从而使飞机轨迹优化问题化成了离散的数学规划问题，再用广义Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法求解，该方法对一般的轨迹优化问题易于编程实现。     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

高超声速飞行器周期巡航轨迹设计与优化

针对高超声速飞行器,给出了参数建模方法并分析了其气动特性,建立了乘波体外形高超声速飞行器的纵向平面运动学模型;提出了高超声速飞行器巡航段周期轨迹的方案及相应的轨迹优化方法.采用高斯伪谱法解决周期性轨道优化问题,将原有的连续周期非线性优化问题转化为多段离散优化问题,并采用SQP算法求得最优解.仿真结果表明,在巡航航程相同的情况下,周期轨迹比稳态轨迹更省燃料.     

空天飞行器上升轨迹优化

飞行器轨迹优化是一类最优控制问题,传统的优化方法存在对初值敏感的缺陷。采用一种组合优化方法,对空天飞行器的上升轨迹进行优化。首先用遗传算法对直接打靶法离散的非线性规划问题进行全局寻优,得到初步优化结果,然后以该结果作为初值,用序列二次规划法对伪谱法离散的非线性规划问题进行局部寻优,得到最终的优化结果。结果表明,组合优化方法既解决了初值敏感问题,又有较高的优化精度,可以有效求解轨迹优化问题。     

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。     

轨迹／飞行器总体参数的一体化优化方法研究

基于飞行力学、最优控制理论、最优化方法，采用两种轨迹／飞行器总体参数的一体化优化方法－－静态＋动态一体化优化方法和参数最优化方法，研究载人飞船再入的轨迹／总体参数的优化，并比较了两种一体化优化方法的不同特点。通过数字计算，得到飞船的最优滚转程序、升阻比，再入角和再人终端时间。结果分析表明，两种一体化优化方法有得到较高精度。     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

基于高斯伪谱法的吸气式高超声速飞行器爬升弹道优化研究

吸气式高超声速飞行器爬升弹道设计是其总体设计的一个重要问题。这里提出一种基于高斯伪谱法的弹道优化方法,用于解决该问题。以末端弹道倾角为性能指标,飞行攻角为设计变量,建立了飞行器纵平面弹道优化模型。通过高斯伪谱法对状态变量和控制变量进行离散,将最优控制问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法对其进一步求解。仿真结果表明,该方法收敛域大,对初值不敏感,设计精度高,是吸气式高超声速飞行器方案弹道优化的重要方法。     

可重复使用飞行器导航制导控制技术展望

针对当前可重复使用飞行器的发展现状,总结了其特点、优势和发展趋势.通过飞行任务,分析了可重复使用飞行器所面临的复杂环境特性和飞行控制特性.从飞行控制角度出发,概括了可重复使用飞行器导航制导控制所面临的技术挑战,包括高精度导航技术、多约束航迹优化技术、再入段和能量管理段的制导技术以及强耦合强不确定强鲁棒姿态控制技术等.最后,针对技术挑战,对可重复使用飞行器导航制导控制技术提出了若干建议.     

Reentry trajectory optimization for hypersonic vehicle satisfying complex constraints

The reentry trajectory optimization for hypersonic vehicle（HV）is a current problem of great interest.Some complex constraints,such as waypoints for reconnaissance and no-fly zones for threat avoidance,are inevitably involved in a global strike mission.Of the many direct methods,Gauss pseudospectral method（GPM）has been demonstrated as an effective tool to solve the trajectory optimization problem with typical constraints.However,a series of diffculties arises for complex constraints,such as the uncertainty of passage time for waypoints and the inaccuracy of approximate trajectory near no-fly zones.The research herein proposes a multi-phase technique based on the GPM to generate an optimal reentry trajectory for HV satisfying waypoint and nofly zone constraints.Three kinds of specifc breaks are introduced to divide the full trajectory into multiple phases.The continuity conditions are presented to ensure a smooth connection between each pair of phases.Numerical examples for reentry trajectory optimization in free-space flight and with complex constraints are used to demonstrate the proposed technique.Simulation results show the feasible application of multi-phase technique in reentry trajectory optimization with waypoint and no-fly zone constraints.     

面向控制的高超声速飞行器总体优化设计方法

从前期高超声速飞行器基础理论以及关键技术的研究到现今的飞行试验可以看出,高超声速飞行器在总体设计阶段过晚考虑飞行器动力学特性和控制性能会给后期控制系统设计带来极大的困难。在对两类高超声速飞行器试飞与控制相关问题分析的基础上,提出了面向控制的高超声速飞行器总体优化设计方法,给出了面向控制的总体优化设计研究方法、思路和模块框架。     

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.     

基于HP-RPM的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

针对含有航路点、禁飞区约束的再入突防轨迹优化问题,提出了基于HP自适应Radau伪谱法(HP-RPM)的分段轨迹优化策略,给出了在含有热流密度、过载、动压、航路点和禁飞区等约束条件下的再入轨迹优化模型;利用HP-RPM对含有再入的最优控制问题进行离散化,将其转为非线性规划问题,并根据航路点所在的位置,对再入轨迹进行分段,以再入滑翔飞行的时间最短为仿真目标函数进行仿真计算。仿真结果表明,此方法可以生成一条满足多种约束条件的高精度优化轨迹,并且用时较短。     

小推力深空探测轨道全局优化设计

 针对小推力深空探测四维轨道优化设计,给出了一种组合优化算法,采用该算法基于二体模型进行了深空探测四维轨道全局优化。该组合优化算法由动态规划算法、静态参数优化算法与共轭梯度算法组成。动态规划算法和静态参数优化算法用以选择最优的发射窗口、返回窗口及相应的近似飞行轨道;基于该近似轨道方案,采用共轭梯度算法（解决两点边值问题）求解精确的最优轨道。通过大量的数值仿真计算,得到了航天器的全局最优飞行轨道,及相应的最优发射窗口与返回窗口。数值仿真结果表明,该组合优化算法对深空探测轨道优化具有良好的通用性和工程运用价值。