基于智能图搜索的滑翔式高超声速飞行器路径规划方法

研究了高超声速飞行器在线路径规划问题。首先建立滑翔式高超声速再入飞行器动力学模型,在此基础上综合考虑高超声速飞行器在飞行过程中的动压约束、热流约束、过载约束等,对动力学模型进行解析计算,分析再入走廊,并进一步分析形成滑翔式高超声速飞行器的覆盖区域。基于飞行器覆盖区域并结合工程应用需求,提出速度分段的高超声速飞行器可达区域计算方法,确定在不同终端速度约束下的高超声速飞行器可抵达区域。并以此为基础,以各个速度分段的终端速度为节点,提出基于启发式路径搜索算法的分段路径规划方法,通过变步长图搜索算法可在飞行过程中在线确定各个速度分段区间的终点,完成分段路径搜索规划。最后通过数值仿真验证了所提出路径规划方法的有效性,结果表明,所提出的方法计算效率高,能够有效规划高超声速飞行器的机动飞行轨迹,具有一定的工程应用前景。     

不确定条件下高超声速俯冲弹道鲁棒优化

针对俯冲段不确定性因素所导致的弹道偏差和落点精度问题,研究了一种增强弹道抗干扰能力的高超声速滑翔飞行器俯冲攻击鲁棒弹道优化方法。首先建立了考虑模型偏差、阵风干扰等不确定性因素的滑翔飞行器俯冲段运动数学模型;其次,推导了不确定条件下滑翔飞行器运动模型的雅各比矩阵解析表达式,得到了基于线性协方差分析法的系统误差传播方程;最后,建立了不确定性条件下的俯冲段弹道优化模型,并应用高斯伪谱法对该弹道优化问题进行求解。仿真结果表明,与不考虑不确定性因素影响的弹道优化方法相比,本文方法可有效提高高超滑翔飞行器俯冲弹道抗干扰能力,且抗干扰能力随着权重系数值的增大而增强。     

考虑射程损失的高超声速飞行器突防弹道分析与设计方法

研究了高超声速飞行器突防机动造成速度损失进而影响射程的问题。高超声速飞行器在面对拦截威胁时需要靠自身机动进行躲避,而机动躲避将会使得飞行状态产生偏离,进而影响高超声速飞行器射程。针对此问题,首先分别建立弹道式和滑翔式高超声速飞行器运动学和动力学模型,然后考虑突防机动过程中造成的速度、弹道倾角等弹道参数变化,分别对弹道式和滑翔式高超声速飞行器的射程与弹道参数关系模型进行构建,得到突防机动-射程变化关系。之后, 通过数值仿真对突防机动-射程变化二者之间的关系进行验证,结果表明弹道式和滑翔式高超声速飞行器的机动均会导致射程变化,且变化规律与理论分析基本一致,验证了所提出突防机动-射程变化模型的正确性和有效性。最后,基于突防机动-射程变化模型,针对两种高超声速飞行器分别给出对射程变化影响较小的突防机动策略,为提升飞行器飞行性能提供理论和方法基础。     

考虑禁飞区规避的预测校正再入制导方法

针对升力式高超声速飞行器再入滑翔侧向制导问题,提出了一种考虑禁飞区规避的预测校正制导方法.纵向制导采用落点误差预测与指令校正相结合的方式,不断更新倾侧角的幅值,实时修正轨迹纵程.侧向制导设计了一种倾侧角反转逻辑的切换机制,利用航向角误差走廊和航向角导向区域控制飞行器的侧向运动.CAV-H再入滑翔飞行器制导仿真实例表明,该方法不依赖于标准再入轨迹,能够导引飞行器规避禁飞区约束.Monte Carlo仿真验证表明,在随机初始扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性.      

折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题，设计了一种折叠翼飞行器，可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态，保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点，采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化，通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比，提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越，更适合临近空间环境，提高了17.67%的航程，减少了热流率峰值的35.72%，并通过控制系统的设计和仿真加以验证，仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。     

高超声速再入滑翔飞行器多约束轨迹快速优化

为适应高超声速再入滑翔飞行器高动态、多约束的特点,提出了一种快速轨迹优化方法.轨迹优化时将倾侧角控制曲线表示为飞行器能量参数的分段线性函数,从而使纵向轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并采用序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)方法进行优化求解.横侧向轨迹控制采用偏航角跟踪视线角的方法,设计了视线角误差走廊边界随速度变化的取值,研究了倾侧角反转策略,避免了传统优化中求解倾侧角反转时刻所需的迭代运算.仿真结果表明:该轨迹优化方法在一般高性能微机上生成一条约10 000 km左右的飞行轨迹耗时约5 s,具有较快的优化速度,且精度较高,有一定的工程应用价值 .      

高超声速飞行器平稳滑翔弹道扰动运动伴随分析

针对高超声速飞行器平稳滑翔弹道扰动运动问题,研究了伴随仿真方法及其应用。首先,利用伴随系统的数学定义式,从新的角度给出了伴随仿真方法的统一解释,包括误差预算性质和伴随一次仿真结果一般意义;对于随机线性系统,导出协方差分析的伴随。然后,在滑翔动力学建模和平稳滑翔弹道定义基础上,得到了平稳滑翔弹道定义的一致性;建立初始状态和气动力存在干扰的动力学模型,并在小扰动假设下得到标准平稳滑翔弹道附近的线性化微分方程。最后,通过伴随仿真算例,分析了确定性常值小扰动和随机扰动对平稳滑翔弹道的终端状态的影响,同时对比非线性仿真和蒙特卡罗仿真,结果吻合;伴随仿真方法的计算效率优势明显。      

基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的自适应再入制导方法

针对高超声速飞行器非标称再入飞行任务的高精度自主制导问题，研究了一种基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的全自主自适应制导方法.该方法基于拟平衡滑翔条件与高精度的规划模型在线生成满足多路径约束的参考轨迹，在跟踪参考轨迹时引入符号函数法在线计算线性二次调节器的反馈增益矩阵，以获得高精度的自适应跟踪律.最后通过远程、近程两种工况的蒙特卡洛打靶仿真验证了该方法的精度与鲁棒性.     

高超声速飞行器抗干扰反步滑模控制

针对存在参数不确定及外部扰动下的高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,研究了一种基于反步法的抗干扰滑模控制设计方法.将非线性高超声速飞行器动力学模型表达为严反馈形式分步进行设计.采用滑模控制方法进行每步的控制器设计,并提出采用扩展状态观测器（ESO,Extended State Observer）方法实现对参数不确定及外部扰动产生的内外干扰进行估计,继而在控制中补偿.扩展状态观测器能保证对干扰的估计收敛到真值附近的邻域内,从而能够保证较好的补偿效果.通过0.5°附加干扰攻角和25%的气动参数偏差下的非线性高超声速飞行器动力学模型仿真结果验证了该抗干扰滑模控制方案对内外干扰的抑制效果和闭环系统良好的跟踪性能.      

人类何时才能突破高超声速屏障

高超声速飞行在广义上可泛指在大气层中马赫数大于5的飞行。在这个意义上,飞船、航天飞机(包括美国的X-37B)、导弹的再入段,都有一段是高超声速飞行,包括它们的上升段,也有一段是高超声速飞行,但它们都没有进行高超声速巡航,遇到的问题相对简单。在本文中我们着重讨论用吸气式发动机在大气层中进行高超声速巡航的飞行器,以及用火箭助推到高空然后滑翔     

基于自适应伪谱法的高超声速飞行器再入轨迹优化

针对高超声速飞行器再入轨迹优化问题,建立考虑地球自转的三自由度再入运动方程,以美国通用空天飞行器为对象建立再入约束模型。采用Legendre-Gauss-Radau配点对3种典型优化问题:最大纵程、最大横程及最小航迹角变化率问题进行离散,将连续时间最优控制问题转化为非线性规划问题。基于Legendre多项式近似理论,引入衰减系数构建相对误差估计关系式,并以此提出一种有效的自适应网格重构策略。最终获得了3种典型再入轨迹优化问题的最优解。仿真结果表明,该算法的求解结果与变步长Runge-Kutta-Fehlberg法积分一致。相比传统自适应伪谱法,其配点和区间分配更合理,迭代次数少,求解速度高,且对人工参数不敏感。      

高超声速飞行器多段弹道协作优化

利用协作优化方法求解了高超声速飞行器多段弹道整体性能最优问题.将高超声速飞行器在垂直平面的弹道分成多段,对引入段、滑行段、下降段进行了优化设计,期望引入段终端时刻速度最大、滑行段距离最远、下降段时间最短.把3段弹道当成3个学科,以攻角和各段的初始状态作为输入,以末端状态作为输出.开发了并行协作优化设计软件coplatform,并求解多段弹道的整体最优解.其计算结果与all in one方法和全局敏度GSE(Global Sensitivity Equations)方法求得的结果一致,也验证了协作优化方法的有效性.      

基于差分进化算法的再入可达域快速计算#br#

针对高升阻比高超飞行器再入可达域计算问题，提出了基于差分进化算法和倾侧角插值相结合的混合求解方案。通过设计罚函数和适应度函数极值化将再入过程等式约束和不等式约束添加到优化指标。为了减小参数化倾侧角剖面的搜索空间，利用带约束的差分进化算法求解满足再入过程约束和终端约束的再入轨迹。在分别得到最大横向航程和最大纵向航程的倾侧角剖面后，利用插值法快速生成倾侧角指令集，进而实现再入可达域的快速计算。以高升阻比飞行器CAV H为对象，设计仿真算例，结果表明，该混合优化求解方案易于实现且具有良好的可操作性。     

动力增程型高超声速飞行器的再入轨迹规划

为研究飞行过程中的动力装置启动时刻及燃料消耗情况，对轨迹进行优化，进而提出一种动力增程型弹道的再入模式。推导Sanger弹道的解析解，分析得到高超声速飞行器再入航程最优所必须的迎角及初始速度取值条件等相关前提，利用该结论设计动力装置的启动方式使航程最远、燃料利用率最大。将轨迹设计为Sanger弹道和拟平衡滑翔弹道相结合的混合弹道:再入前期利用助推器间隔点火的方式形成等高类周期跳跃弹道以保证足够远的航程; 再入后期采用拟平衡滑翔弹道，将最优控制问题转化为复杂多约束非线性规划问题，性能指标综合考虑了轨迹平滑和航程。仿真实现了所提出的动力增程型再入弹道; 并在燃料充足、弹道倾角取值合适的条件下，得到“打水漂”弹道形式，该弹道能量损失极慢，具有足够远的飞行能力。仿真表明，与不同点火方式及求解方法得出的弹道相对比，所提动力增程型再入弹道具有3.47~3.84倍的航程、1.04~1.18倍的末端动能以及4.47~15.79倍的燃料利用率。      

Reliability-based trajectory optimization using nonintrusive polynomial chaos for Mars entry mission

This paper presents the reliability-based sequential optimization (RBSO) method to settle the trajectory optimization problem with parametric uncertainties in entry dynamics for Mars entry mission. First, the deterministic entry trajectory optimization model is reviewed, and then the reliability-based optimization model is formulated. In addition, the modified sequential optimization method, in which the nonintrusive polynomial chaos expansion (PCE) method and the most probable point (MPP) searching method are employed, is proposed to solve the reliability-based optimization problem efficiently. The nonintrusive PCE method contributes to the transformation between the stochastic optimization (SO) and the deterministic optimization (DO) and to the approximation of trajectory solution efficiently. The MPP method, which is used for assessing the reliability of constraints satisfaction only up to the necessary level, is employed to further improve the computational efficiency. The cycle including SO, reliability assessment and constraints update is repeated in the RBSO until the reliability requirements of constraints satisfaction are satisfied. Finally, the RBSO is compared with the traditional DO and the traditional sequential optimization based on Monte Carlo (MC) simulation in a specific Mars entry mission to demonstrate the effectiveness and the efficiency of the proposed method.     

基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解.      

高超声速滑翔飞行器再入段制导方法综述

针对高超声速滑翔飞行器再入飞行段,回顾了制导技术的发展历程和研究现状。建立了高超声速滑翔飞行器运动模型,并分析了再入段的路径约束、终端约束和地理约束。将再入制导方法分为三类：标准轨迹制导方法、预测-校正制导方法、混合制导方法,分别对研究现状进行了综述。然后,专门针对侧向平面制导方法进行了讨论和分类,根据飞行任务不同分为了常规约束的制导问题与附加地理约束的制导问题两类。最后,对再入制导方法进行了总结,并结合未来高超声速滑翔飞行器的任务需求,展望了再入制导技术的发展方向。     

基于在线气动参数修正的预测制导方法

针对高超声速滑翔飞行器,提出了一种基于在线气动参数修正的预测制导方法.研究了再入过程中受到的各种飞行约束,给出了多约束下控制量设计的基本方案.分析了传统预测制导法在落点预测过程中存在的气动参数偏差影响,引入综合升力系数与综合阻力系数,并对其进行在线参数估计以及参数修正,以提高制导方法的适应性.基于气动参数修正方法,完成了纵向与横侧向制导律设计.设定较大的轴向力、法向力系数组合偏差对该方法进行了验证,并考虑再入初始条件和再入气动参数的不确定性,进行了蒙特卡洛仿真.结果表明:预测制导法中引入气动参数的在线估计与修正环节,可保证其制导精度,尤其对再入过程的气动扰动具有较强的适应能力.