GTO发射轨道的两级分解全局优化设计策略

文章提出了包含两级规划、轨道分解优化以及混合遗传算法的GTO发射轨道优化设计策略。针对最优控制变量和总体变量耦合所带来的收敛性差问题 ,建立了两级规划模型 ,其中上面级问题处理总体变量 ,下面级问题处理单独的轨迹控制变量。整个发射轨道优化设计问题被划分成两个轨道段优化设计子问题 ,采用串行混合遗传算法完成子问题的求解。选择一个二级GTO运载火箭 ,进行最大运载能力优化设计 ,对俯仰角选择、发射轨道参数选择等问题进行了分析 ,得出了一些有益的结论。算例分析结果表明所提出的GTO发射轨道优化设计策略的优良性能 ,在运载火箭总体设计中有良好的应用价值。     

四旋翼无人机动态面控制

针对四旋翼无人机（UAV）飞行器系统欠驱动特点,引入动态面控制方法,对四旋翼UAV的位置和姿态进行控制。考虑到飞行器速度和角速度难以测量,设计高增益观测器得到UAV的速度和角速度的估计值。相对于反演法,动态面控制的设计更简洁,并且通过引入滤波器来求取控制信号中的系统状态的导数项。另外,常用的时标分离方法不能给出全局稳定性分析,本文引入动态面设计控制律保证系统所有信号半全局一致有界,同时给出系统全局稳定性证明。仿真结果表明,四旋翼UAV能快速精确完成目标跟踪。      

空间科学任务协同设计过程优化

为了对概念设计阶段空间科学任务协同设计过程进行合理规划, 减少设计反馈, 降低系统耦合度, 提出了设计结构矩阵(DSM)过程建模和遗传算法(GA) 过程优化算法. 该方法采用DSM对空间科学任务设计活动序列进行建模, 通过DSM描述设计活动间的信息依赖关系, DSM上三角之和代表该设计活动序列设计反馈次数; 将 DSM对应的设计活动序列视为染色体, 采用GA进行序列优化, 最小化设计反馈次数. 通过过程优化算法获取最佳设计活动序列, 优化设计过程, 降低系统耦合度. 空间科学任务实例分析结果表明, 该方法能够有效应用于空间科学任务协同设计的过程建模和过程优化, 指导设计过程的制定.      

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法

将遗传算法用于图像分割的Kapur等人提出的最佳熵阈值确定法(简称KSW熵法)中,进行了针对图像分割遗传程序所需的参数设计.KSW熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.J. Holland的遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜索方法.采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割,实验结果表明分割速度快于传统的KSW熵法,缩短了运算时间.      

基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法

将遗传算法用于图像分割的Ｋａｐｕｒ 等人提出的最佳熵阈值确定法（ 简称ＫＳＷ 熵法） 中,进行了针对图像分割遗传程序所需的参数设计．ＫＳＷ 熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点：需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时．因此需要引入优化算法．Ｊ． Ｈｏｌｌａｎｄ 的遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜索方法．采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割,实验结果表明分割速度快于传统的ＫＳＷ 熵法,缩短了运算时间．     

卫星星座优化设计的分布式遗传算法

遗传算法在区域卫星星座的优化设计中可以得到很好的结果。但使用遗传算法时，往往计算量很大，星座规模较大时会带来计算上的困难。充分利用计算机网络的空闲计算资源进行分布式计算可以解决这一问题，文章提出了相应的分布式计算模型，给出了实现方法，算例表明分布式遗传算法效率很高，该分布式计算方法也可以推广到其他应用领域。     

转动惯量未知的非合作目标角速度估计方法研究

针对转动惯量未知的非合作目标的姿态角速度估计问题,将解算得到的非合作目标的惯性姿态作为测量信息,估计姿态角速度和姿态动力学参数（即转动惯量比）．首先,应用非线性控制系统的几何理论对待估计的状态扩展系统进行能观性分析．然后,利用UKF设计相应的滤波估计算法．仿真结果表明,本文所设计的方法能够精确估计出非合作目标的姿态角速度与转动惯量比．     

四轴陀螺稳定平台分区离散变结构控制策略及优化方法

为了有效提高四轴陀螺稳定平台伺服系统全姿态控制精度,针对变结构分区控制过程中台体大角度晃动问题,提出一种优化的四轴陀螺稳定平台控制回路分区离散变结构控制策略。在分析四轴平台框架系统运动学方程的基础上,给出了随动式分区离散变结构控制策略,通过分析执行机构与被控角速度之间的相关程度,对随动式分区离散变结构控制策略进行优化。为了进一步减小变换区域时的切换扰动,在随动式分区离散变结构控制基础上提出一种稳定式分区离散变结构控制方法,对变结构区域进行了整合和优化,有效避免了运动状态在不同区域之间切换造成的台体晃动。仿真结果表明,随动式分区离散变结构控制策略优化前后相比,X 方向台体晃动角速度减小63.5%,Y 方向台体晃动角速度减小84.5%;稳定式分区离散变结构控制策略优化前后相比,X 方向台体晃动角速度减小29.0%,Y 方向台体晃动角速度减小57.3%,有效减小了平台台体在变结构控制切换过程中的晃动,提高了控制精度。     

Automated design architectures for co-orbiting spacecraft swarms for planetary moon mapping

This work describes the design and optimization of spacecraft swarm missions to meet spatial and temporal visual mapping requirements of missions to planetary moons, using resonant co-orbits. The algorithms described here are a part of Integrated Design Engineering and Automation of Swarms (IDEAS), a spacecraft swarm mission design software that automates the design trajectories, swarm, and spacecraft behaviors in the mission. In the current work, we focus on the swarm design and optimization features of IDEAS, while showing the interaction between the different design modules. In the design segment, we consider the coverage requirements of two general planetary moon mapping missions: global surface mapping and region of interest observation. The configuration of the swarm co-orbits for the two missions is described, where the participating spacecraft have resonant encounters with the moon on their orbital apoapsis. We relate the swarm design to trajectory design through the orbit insertion maneuver performed on the interplanetary trajectory using aero-braking. We then present algorithms to model visual coverage, and collision avoidance in the swarm. To demonstrate the interaction between different design modules, we relate the trajectory and swarm to spacecraft design through fuel mass, and mission cost estimations using preliminary models. In the optimization segment, we formulate the trajectory and swarm design optimizations for the two missions as Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problems. In the current work, we use Genetic Algorithm as the primary optimization solver. However, we also use the Particle Swarm Optimizer to compare the optimizer performance. Finally, the algorithms described here are demonstrated through numerical case studies, where the two visual mapping missions are designed to explore the Martian moon Deimos.     

多级固体运载火箭分级多学科设计优化

为了解决固体运载火箭总体优化过程中学科耦合性强、计算复杂、设计效率低等问题,建立了多级固体运载火箭的几何外形、质量、气动、推进、弹道/制导等学科模型,将多级运载火箭分成若干个子级火箭,并通过级间飞行状态连续性条件连接到一起,形成系统级和子系统级的框架。设计了并行方式和串行方式2种子系统的优化流程,以起飞总重最小为目标进行了多学科设计优化(MDO)。结果显示,这2种分级优化的方法与多学科可行(MDF)方法相比能减小优化过程中的迭代次数,得到更好的优化结果,从而验证了分级优化方法在多级固体运载火箭MDO的可行性与优越性。      

Shape optimization of a three-dimensional membrane-structured solar sail using an angular momentum unloading strategy

A shape of the satellite’s solar sail membrane is essential for unloading angular momentum in the three-axis stabilized attitude control system because the three-dimensional solar sail can receive solar radiation pressure from arbitrary directions. In this paper, the objective is the shape optimization of a three-dimensional membrane-structured solar sail using the angular momentum unloading strategy. We modelled and simulated the solar radiation pressure torque, for unloading angular momentum. Using the simulation system, since the unloading angular momentum rate is maximized, the shape of the three-dimensional solar sail was optimized using a Genetic algorithm and Sequential Quadratic Programming. The unloading velocity in the optimized shaped solar sail was greatly improved with respect to a conventional flat or pyramid solar sail.     

不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择

针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题，提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先，描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型；其次，在该数学模型下，将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件，将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标，建立了多目标优化问题；然后，提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择，利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解，可根据实际需求选择最优的测试组合；最后，针对某装备进行实例分析，得到3组最优解，可以满足不同需求下的最优选择，验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。      

Velocity pointing error analysis for symmetric spinning thrusting Cubesat

To solve the problem of thrust vector misalignment from the Cubesat center of mass during orbital maneuver, spin-stabilized method is applied to eliminate velocity pointing error. Spinning thrusting Cubesat model involves the effects of mass variation and jet damping is established. Analytical solutions for the angular velocity, nutation angle, Euler angle, and inertial velocity with nonzero initial conditions are derived. Simulations show that the analytical solutions closely match numerical simulations. Based on the analytical solutions, the velocity pointing error influencing factors is analyzed. The results show that the velocity pointing error caused by initial transverse velocity, nutation angle and transverse disturbance torque can be reduced by raising the spin rate, but the initial Euler angle need to be limited. Also, the spinning thrusting maneuver can allow for a lower spin rate by increasing the axial moment of inertia.     

基于试验气动力的飞机副翼效率优化

针对弹性后掠翼飞机在使用试验气动力分析时所出现的副翼反效问题,利用遗传算法对机翼结构进行优化.弹性飞机副翼效率计算采用试验气动力.重点针对一个发生副翼反效的严重飞行状态点进行了机翼结构优化,对比分析了优化前后副翼效率、相同副翼偏度下所产生的滚转率随飞行动压的变化及颤振特性的变化.并比较了基于试验气动力的情况下只针对单一飞行攻角的优化结果和同时考虑多个飞行攻角的优化结果,分析了飞行攻角对优化结果的影响.结果证明:利用结构优化方法可有效在详细设计阶段解决弹性飞机严重飞行状态点副翼反效问题,并且优化结果对飞机颤振特性基本无影响.     

Two-level optimization approach for Mars orbital long-duration,large non-coplanar rendezvous phasing maneuvers

A relative dynamics equation-set based on orbital element differences with J₂ effects is derived, based on which a two-level approach is proposed to optimize the Mars orbital rendezvous phasing with a large difference in the initial ascending node. The up-level problem uses the revolution deviation between the target spacecraft and the chaser as the design variable, and employs a linear search to find the optimum. The low-level problem uses the maneuver revolutions, locations, and impulses as the design variables, and is solved using a hybrid genetic algorithm combined with sequential quadratic programming. To improve the solution accuracy, an iteration method is developed to satisfy the terminal constraints of the absolute numerical integration trajectory. Test cases involving Mars sample return missions with large initial node differences are presented, which show that the relative dynamics, two-level optimization model, and hybrid optimization algorithm are efficient and robust. Compared with previously published results, the total velocity increment has been further reduced by utilizing this proposed approach. It is found that a five-impulse plan requires the least quantity of propellant, and a propellant-optimal minimum rendezvous duration exists for this long-duration, large non-coplanar rendezvous problem.     

一种用于纳型卫星在轨分离释放装置的设计

针对纳型卫星分离载荷的在轨分离释放需求,给出弹簧式分离释放装置的设计方案,解决国际上的商用现货产品不适用于这种非标准质量体积比的纳型卫星的问题.设计的分离释放装置能承载体积6 U(1 Unit即1 dm3体积),质量10 kg的分离载荷.由设计要求出发,给出包括中心承力构架、分离释放机构和对接环的方案,进行结构模态分析和过载分析.最后给出两两对称分离的在轨分离释放过程.结构设计结果表明该方案能满足一般的运载发射要求.该设计为任务的实施提供了有效可行的解决方案.     

基于遗传算法的载人航天器标准返回轨道设计

载人航天器返回时,根据任务的要求,需要设计一条标准返回轨道,作为制导时的参考轨道。文章探讨利用遗传算法（ＧＡ）来自动设计标准返回轨道。通过仿真表明,遗传算法在标准返回轨道设计中具有一定的优越性。仿真结果满足任务要求。