多冲量近程交会最优化模型

文章基于Lawden方程对椭圆参考轨道的近程最优交会问题进行了研究,并提出了一种混合遗传算法求解最优近程交会问题。首先在一定假设条件下给出了目标在椭圆参考轨道的近距离相对运动模型——Lawden方程,构建了多脉冲最优交会问题模型并进行了理论分析。性能指标选为轨道交会过程中燃料消耗和时间消耗加权最小的多目标优化指标,优化参数为脉冲大小和脉冲施加时刻,终端状态受到相对位置和相对速度的约束。然后介绍了具有较强全局和局部寻优能力的混合遗传算法。最后以四脉冲为例进行仿真计算。仿真结果表明,是否考虑第一次脉冲位置,总燃料消耗变化不明显。因此,追踪航天器一旦捕获到目标信息即可施加第一次脉冲。仿真结果还证明了混合遗传算法在求解最优交会问题时的有效性。因此,混合遗传算法对基于Lawden方程的椭圆参考轨道近程最优交会问题的求解可行。     

一类最省燃料优先的多圈飞行脉冲交会

通过分析采用多圈飞行Lambert解的双脉冲交会的特征速度与转移轨道半长轴的关系,指出其最优解实际上是2N+1条满足时间约束的转移轨道中燃料较省的,而非最省燃料轨道.提出将双脉冲交会的首次脉冲矢量分解成方向相同的两次脉冲,使得追踪器在特定的滑行轨道飞行N圈以消耗多余的转移时间,利用剩余的转移时间沿最省燃料轨道与目标交会.几何上证明了这种交会的特征速度与最省燃料转移相同,并且给出了解的存在性条件.通过仿真验证了这种交会比采用多圈飞行Lambert解的双脉冲交会更省燃料,解的存在性对转移时间的长度要求更低.     

航天器轨道交会迭代制导算法

针对航天器轨道交会的脉冲推力模型与实际发动机连续推力模型不相符的问题,研究一种脉冲变轨策略的工程实现方法,使脉冲变轨策略可应用于工程实际.基于Lambert飞行时间定理和遗传算法,研究航天器最优脉冲变轨策略.根据脉冲变轨优化的结果,采用迭代制导算法研究脉冲变轨工程化问题.仿真结果验证了迭代制导算法在航天器轨道交会中的有效性.     

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

燃料受限的时间最优多脉冲交会问题

主要研究了时间最优多脉冲交会问题中最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.建立了考虑路径约束的数学模型,并利用遗传算法对问题进行了求解.在此基础上通过大量的数值计算研究了共面圆轨道间交会问题中各因素(包括轨道半径比、初始相位差、燃料以及路径约束)对最优交会时间和最优脉冲次数的影响,并总结出了最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.根据最优交会时间随各因素变化的曲线较为"平缓"(均为单调或只有一个极值)的事实,指出可以利用较少的特征点通过插值的方法来快速求解最优交会策略.结论对于空间营救和在轨规避等实际任务的轨道设计具有一定的参考价值.     

能量最优与燃料最优Lambert交会问题

Lambert双脉冲交会问题是航天工程中轨道转移和在轨交会等领域的重要问题,而能量最优和燃料最优Lambert交会问题是针对典型应用背景和工程需求衍生的一类Lambert优化问题。针对能量最优与燃料最优Lambert双脉冲交会问题提出一种基于矢量形式的解析计算方法,给出能量最优和燃料最优Lambert交会问题的矢量形式解析解,同时对2种最优交会问题求解的性质与特点进行了分析对比。仿真结果验证了计算的正确性及燃料最优轨道相比能量最优轨道燃料消耗较少的事实。      

临近圆轨道最优脉冲交会中的参考系选择问题研究

利用极坐标下的无量纲化线性方程研究临近圆轨道最优脉冲交会中的参考系选择问题。首先给出了无量纲化线性方程,接着以定理的形式说明参考系的选择对该方程下的最优交会模式的分类和分布没有影响,并以二脉冲最优交会及二脉冲带漂移最优交会、Hohm-ann最优交会三种交会模式为例说明不同参考系的选择对各自模式下的求解过程也没有影响。但是在无量纲化过程中交会时间和轨道半径差受参考系选择的影响,所以参考系的选择会影响最优交会的结果,最后通过三种最优交会模式的仿真对此结论进行了验证。     

基于遗传算法的最优Lambert双脉冲转移

研究了初始位置和转移时间不固定的Lambert双脉冲轨道转移的数值解,用三 维图和截面图直观显示了初始位置、转移时间和速度增量的关系,并说明了其在实际工程任 务中的应用价值.基于数值解,提出了Lambert双脉冲轨道转移的优化问题.目标是找到最 优初始位置和转移时间,使燃料和时间的加权和最小.给出了遗传算法求解该优化问题的设 计步骤.该算法应用于2个算例:①平面圆轨道的燃料最优转移,并将遗传算法和Hohmann 转移的结果进行了比较;②椭圆轨道、初始位置有约束的燃料和时间最优转移.结果说明 了遗传算法寻找最优转移解是准确有效的.      

两圆轨道之间双脉冲式最优转移的进一步讨论

按最优化理论讨论两圆轨道之间双脉冲式最优转移,给出了该问题的数学提法和定解方程,并就几个特例求得了问题的解。     

基于引导型人工免疫算法的最优Lambert变轨

主要研究了燃料最省的Lambert双脉冲变轨问题.首先对普适变量法进行改进以避免奇异,并将其用于Lambert双脉冲变轨问题的求解.然后针对只给定初始时刻追踪航天器和目标航天器的轨道要素及总时间约束的交会问题,引入调相时间的概念,并将其和转移时间作为Lambert变轨的优化变量.最后采用引导型人工免疫算法GAIA(Guiding Artificial Im-mune Algorithm)对该优化问题进行寻优.仿真算例表明,与自适应遗传算法AGA(Adaptive Ge-netic Algorithm)相比,GAIA具有更强的寻优能力和更快的寻优速度,从而验证了GAIA用于最优Lambert变轨的有效性.