考虑随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

为解决高超声速滑翔式飞行器具有干扰不确定性的再入轨迹优化问题,提出了一种基于广义正交多项式方法的随机轨迹优化数值求解方法。针对随机干扰,基于广义正交多项式方式对其分布进行采样,形成采样空间,而后将每个采样值代入确定性轨迹优化问题中进行反复迭代求解,得出观测值的样本空间,并计算其期望、方差和协方差,估计输出值。以最大纵程为代价函数对具有随机干扰的高超声速滑翔式飞行器最优轨迹进行了数字仿真。仿真结果表明,基于广义正交多项式的随机轨迹优化方法能够有效处理随机干扰对轨迹优化问题的影响,与蒙特卡洛法相比计算效率大大提高。     

基于高斯伪谱法的火星表面上升燃耗最优轨迹设计

火星上升器的设计与其轨迹设计紧密相关,而现有方法大都将MAV(Mars Ascent Vehicle)的分级优化和轨迹优化解耦计算,其计算效率低且鲁棒性较差。提出了一种基于高斯伪谱法的两级MAV分级与轨迹耦合多阶段优化算法,它以MAV的发射总质量最小为目标函数,并考虑了MAV设计约束、MAV的质量模型约束、轨迹的路径约束和控制约束等限制条件。利用该方法可以同时求得发射总质量最小的两级MAV分级参数和一条燃耗最优的上升轨迹,解决了由于不合理的两级MAV分级设计导致的轨迹优化算法无法收敛的问题。数值仿真结果表明该方法具有较快的收敛速度,且对初值选取的敏感度较小、具有较强的鲁棒性。     

Hybrid reliability analysis method based collaborative optimization

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度,减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

基于混合可靠性分析的协同优化方法

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度, 减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

面向扑翼翼面运动参数的优化设计

扑翼机的飞行依赖于扑翼翼面的运动,经过优化的运动策略能够使特定翼面发挥最佳的气动性能。然而目前扑翼机设计中缺乏有效的运动参数优化方法,无法针对给定机翼确定一组最优运动参数。采用非定常涡格法（UVLM）计算扑翼气动力,与现有的实验数据进行对比,验证了气动力计算方法的准确性。基于DIRECT（矩形分割）全局优化算法,以最大化推进效率为特定优化目标,对扑翼运动参数进行了迭代优化。结果表明,通过该优化算法能够得到最优扑翼运动参数,有效提高特定气动性能;应用优化算法计算得到的平均推力与基准运动的平均推力相比,在数值上有1.04倍的提高。在设计过程中,降低气动力约束有利于扑翼运动优化,使给定扑翼翼面具有更大的推进效率,无气动力约束的最大推进效率与基准运动的推进效率相比提高了46.8%。      

基于伪谱法的小天体最优下降轨迹优化方法

针对小天体着陆探测下降阶段的多约束轨迹优化问题,基于Gauss伪谱法进行了燃耗最优下降轨迹优化设计,得出了燃耗最优下降轨迹。建立了小天体下降轨迹优化问题的最优控制问题模型,采用Gauss伪谱法进行离散化,转化为非线性规划问题进行了求解。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Gauss伪谱法进行小天体最优下降轨迹优化,计算速度快,求解精度高。     

一种月球表面飞跃转移轨迹设计方法

针对飞跃器在月球表面飞跃转移轨迹设计问题，提出了基于凸优化方法的整个飞跃过程燃料最优轨迹设计方法。与经典凸优化方法对轨迹分段求解后再拼接得到全轨迹设计的方法不同，在假设垂直上升、着陆时间固定条件下，根据实际工程需要对轨迹进行了分段设计约束，利用黄金分割法搜索上升着陆时间，通过将原问题转化为求解一个二阶锥问题得到了全飞行过程燃料最优轨迹，解决了经典方法中分段最优但全任务过程非最优的问题。仿真结果表明，在同样满足分段约束情况下，分段凸优化方法采用不同垂直起降速度约束时燃耗分别为25.7207kg和 25.3903kg，而全程凸优化方法的燃料消耗为24.9682kg，优于分段凸优化的结果。     

ICO多学科设计优化方法

协同优化(CO, Collaborative Optimization)算法在应用中存在计算困难的问题.分析了引起CO算法计算困难的原因;使用L₁范数改进了CO算法的学科一致性约束,避免了学科级目标函数导数的不连续性,并从数学理论上证明了改进的学科一致性约束的收敛性;增加系统级罚函数,使系统级优化问题转化为无约束优化问题;使用快速启动方法,在子系统级优化过程中充分合理利用系统级优化求得的最优解;给出了使用改进的学科一致性约束、系统级罚函数和快速启动方法的ICO(Improved Collaborative Optimization)多学科设计优化方法,较好地克服了CO算法存在计算困难的缺点.标准算例实验结果表明,ICO多学科设计优化方法有效提高了算法的稳定性、可靠性和计算效率.      

有限推力轨迹优化问题的直接打靶法研究

研究了求解有限推力轨迹优化问题的直接打靶方法。说明了利用直接打靶法将最优轨迹问题转化为参数优化问题的基本转换方法 ;给出了状态和控制变量的等式 (或不等式 )约束的转化方法 ;从插值和数值积分两个方面对转换过程中产生的误差进行了深入分析。最后 ,以最优交会问题为例 ,说明了不同节点数目和积分步数对计算结果的影响     

基于自适应伪谱法的升力式飞行器火星进入段快速轨迹优化

针对升力式火星飞行器定点着陆任务的轨迹优化问题，给出了基于自适应伪谱法的快速优化算法.综合考虑探测器火星大气进入过程中的动力学约束、边界约束、路径约束以及控制约束条件，利用自适应伪谱法将轨迹优化问题转换为离散的非线性规划问题，采用序列二次规划算法进行求解，得到性能指标最优的进入轨迹.通过仿真验证，给出了实现火星进入过程燃料消耗最优的状态量和控制量轨迹.仿真结果表明，在Matlab中采用自适应伪谱法，能够在800s内采用267个配点，给出近似精度为10-6的火星进入过程中消耗能量最优的参考轨迹.      

结构优化设计的满度法

本文提出的结构优化设计的满度法,是运用准则优化法和可行方向法的优点而建立的。在满度法中,用结构优化准则来确定等重侧移走向。为此,我们引出了满度概念,以统一各种结构优化准则的表达形式。文内还具体讨论了元件的应力满度和位移满度,以及整个结构的应力满度和位移满度,进而导出相应的结构满度的梯度。随后,将这一梯度投影到等重面上,所得的投影分量方向,即为满度法走向S_m。 按照走向S_m作类似于可行方向法的反复迭代,最后按Kuhn—Tucker条件收敛到优化点。 满度法是一种准则与规划法相结合的方法,具有一定的严密性和简捷性。文中给出的两个算例的运算结果,表明本文提出的方法是颇见成效的。     

拦截弹道快速设计方法

针对传统优化算法在解决多约束条件下拦截弹道设计问题时迭代计算耗时过长的缺点,提出了一种快速拦截弹道设计方法.该方法基于人工神经网络的非线性拟合技术,先通过普通优化算法进行离线样本计算,对样本中目标位置和优化得到的飞行程序参数进行输入-输出映射拟合训练,从而实现在给定目标位置的情况下对最优飞行程序参数的快速计算,达到提高拦截弹道设计效率的目的.经过数值仿真验证,将该方法应用于拦截弹道设计,在保证良好命中精度的同时,设计所需的计算时间大大减少,从而提高了弹道设计的时效性.      

面向狭小空间的起落架收放轨迹智能设计方法

扁平化气动外形是高超声速飞行器获得较高升阻比的优先布局，但该外形严重约束了起落架的收藏空间，常规机构很难满足要求，只能采用复杂机构的三维运动实现起落架的窄空间收放。然而，当前主流的计算机辅助设计迭代试凑法在解决空间机构设计问题方面非常依赖工程经验，耗时耗力且很难得到最优结果。为解决这一问题，创新性地提出基于智能优化算法的起落架复杂机构自主设计方法。首先，分析并建立起落架收放机构的运动学理论模型；然后，建立起落架结构间距离描述及碰撞检测模型，并运用深度神经网络自主设计起落架收放机构的最优运动轨迹；最后，以某狭窄舱段的起落架收放策略设计为例，应用该设计方法进行设计。结果表明:所提设计方法可以快速得到最优的起落架收放机构设计方案，可用于指导高超声速飞行器起落架收放机构的设计。      

一种基于控制参数化方法的柔性关节机械臂的#br# 最优PID参数整定方法#br#

数化方法的柔性关节机械臂的最优PID参数整定方法吴昊1,2,郭小龙3,谭元3,毛新涛4摘要： 提出了一种基于控制参数化方法的柔性关节机械臂的最优PID参数整定方法.首先,将柔性机械臂的性能指标建模为连续状态不等式约束.然后,将柔性关节机械臂的最优PID参数整定问题转化为含连续状态不等式约束的最优参数选择问题.应用约束转录法结合局部平滑法来处理连续状态不等式约束,从而将含连续状态不等式约束的最优参数选择问题转化为一个标准的可以优化软件包求解的非线性规划问题.最后,通过数值仿真验证了本文提出的方法的有效性.     

等再入航程返回轨道模糊混合优化设计

为了消除采用梯度迭代求解算法求解再入弹道优化问题时对初始值的依赖，减小遗传算法对种群数量和迭代次数的需求，采用模糊思想设计了改进的稳态遗传-序列二次规划(GA-SQP)混合求解算法。针对等再入航程返回轨道设计问题，提出了初始种群的基因检测方法、基于模糊隶属度的评分函数建立方法和搜索过程中劣质基因的评分方法，考虑了过载超限时间约束、倾侧角翻转最大角速度限制等实际约束，给出了序列二次规划求解过程中再入点在瞄准点之后和制动时长过短的特殊情况下约束的处理方法。采用改进的稳态GA-SQP混合求解算法，可以实现近地轨道变高度返回的情况下等再入航程返回轨道设计。改进的稳态GA-SQP混合求解算法不依赖于初始值，种群数量较小，与未改进的遗传-序列二次规划算法相比迭代次数减少34.7%,计算速度和计算精度均达到工程适用程度。     

基于单目视觉的空间非合作目标相对运动参数估计

提出了一种估计空间非合作目标相对运动参数的单目视觉方法,该方法将相对运动参数估计问题描述为一个非线性约束优化问题．通过迭代求解特征值问题来确定基本矩阵,将基本矩阵分解可得到相对运动参数的4个可能解,给出了消除旋转矩阵多义解的简单判断准则．数值仿真结果验证了该方法的有效性．     

飞行器栖落机动的轨迹跟踪控制及吸引域优化计算

针对固定翼飞行器栖落机动的纵向运动，研究了栖落机动轨迹跟踪控制设计与吸引域优化计算方法。首先，根据栖落动力学模型和栖落过程中各个状态量的约束，用广义伪谱法生成标称轨迹，以此为基础设计了分段线性轨迹跟踪控制律。然后，在平方和（SOS）算法的基础上计算出栖落轨迹的吸引域，以保证吸引域内的飞行器能最终栖落在目标区域。最后，进一步改进吸引域的迭代优化计算方法以扩大吸引域范围。仿真结果验证了栖落机动轨迹跟踪控制律的有效性，并表明运用所设计的吸引域优化计算方法可以获得更大的吸引域。      

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

再入动力学的性质及其在轨迹优化中的应用

考虑具有终端约束和过程约束的探月返回飞行器再入轨迹设计问题,通过将性能指标泛函定义为再入终端位置误差的平方和,再入轨迹设计问题转化为具有过程约束和状态方程约束的优化问题.首先仅考虑状态方程约束,利用最大值原理,得到该优化问题的必要条件,选取间接法中的共轭梯度算法求解最优控制量.进而针对轨迹约束问题,研究了再入过载和轨道飞行段飞行距离与航迹角以及倾侧角的关系,在此基础上,提出了采用调整初始倾侧角序列的方法实现过程约束.该算法克服了罚函数方法中需要调节参数较多的问题,并且物理意义明确,实现简单.最后,给出了Apollo再入轨迹优化的数值仿真算例,验证了所给出算法的有效性.