翼伞系统归航的最优控制

阐述了翼伞系统归航轨迹最优控制的建模。在求解过程中采用无量纲化和等数量级的预处理方法 ,提高了计算精度 ,使结果更直观 ,也便于选择加权因子。通过选择合适的加权因子 ,将有终端约束的单目标优化和无终端约束的多目标优化用同一程序求解。分析和总结了在不同初始条件下翼伞系统归航最优控制的特点 ,为工程实际的运用提供了一定的参考     

直升机单发失效后自转着陆轨迹优化

建立了直升机单发失效后增广的纵向三维刚体飞行动力学模型,通过选择合适的目标函数、路径约束和边界约束,将自转着陆问题表示成非线性最优控制问题,使用非线性规划方法求解得到自转着陆的最优轨迹和操纵.以UH-60直升机为例,首先计算了自转着陆距离最短的最优解,并与二维点质量模型进行对比.结果表明三维刚体模型在旋翼转速、旋翼拉力...     

单连杆柔性臂模糊控制

以单连杆柔性臂为例,提出了模糊控制与最优控制相结合的混合控制方法。首先,采用奇异摄动将系统分为慢变和快变两个子系统。然后,对慢变子系统采用模糊控制,快变子系统采用最优控制。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,有效地抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。     

基于深度神经网络的变比冲小推力交会实时最优控制（英文）

针对燃料最优交会问题,提出了一种基于深度神经网络的实时控制方法。首先,发展了面向燃料最优交会问题的轨迹反向生成方法,该方法基于现有的反向生成思想进行二分法迭代,以满足反向积分的两个截止条件。然后,构造了一种适用于变比冲模型的深度神经网络结构,并将网络的输出控制分为推力输出和比冲输出。提出了先学习最优比冲,然后根据比冲的实际上下限约束对其进行限制以获得比冲输出的方法。进一步,通过设计增强容错深度神经网络以提高交会任务末端接近段的鲁棒性。最后,通过对地球至阿波菲斯小行星和地球至火星的任务仿真,验证了所提方法的有效性和高效性。     

倾转旋翼机舵面故障后动态倾转过渡优化

倾转旋翼机操纵面故障后的安全高效应急操纵是避免飞行事故的重要环节。本文计算分析了倾转旋翼机遭遇不同作动器故障后倾转过渡的飞行轨迹和操纵优化。首先将倾转旋翼机不同舵面故障后的安全过渡倾转问题转换为最优控制问题，然后采用混合多重打靶法将最优控制问题离散为非线性规划问题，并进行数值求解。以XV-15为研究对象，面向基于最优控制模型的倾转过渡过程进行验证，随后注入舵面损伤、卡滞故障，计算并分析故障后的最优安全倾转过程和操纵策略。结果表明，当升降舵出现舵效损失时，飞行员需要增大纵向杆量输出，可完成动态倾转过渡，但随着损失增大，倾转过渡的操纵复杂度会提升；升降舵出现卡滞后，调节飞行速度，改变了倾转过渡路径，可完成正向倾转过渡。     

火星固体上升器最优推力条件及制导方法

两级固体上升器是大型火星样本回收计划中的重要组成部分，针对固体火星上升器在样品返回任务中的最优动力设计与耗尽关机多约束制导问题开展研究，提出了一种解析-数值融合的入轨段优化方法，最优解析方法为固体动力的优化设计提供理论依据，数值优化方法在理论最优解邻近进一步解决实际飞行中面临的耗尽关机制导问题。首先，为了分析与优化固体上升器最大载荷质量下的动力参数，基于庞特里亚金极大值原理构建了推力矢量方向的最优控制问题，推导出最优动力参数的新的必要条件来消去协态乘子矢量，进而获得了最优控制量的解析表达式。然后，针对上升器在实际飞行条件下面临的参数偏差及不确定性干扰，提出了一种融合最优解析解序列的二次型数值优化方法，该方法通过高效反向递归敏感度矩阵在线快速迭代计算出飞行指令，控制火星上升器在耗尽关机方式下高精度进入预定目标轨道。最后，推力矢量方向的最优解析表达式，通过与GPOPS优化方法的对比与分析，验证了在必要条件下的最优性与正确性，并给出了火星上升器的最优动力方案。数值仿真结果表明：在配置的参数偏差及不确定性干扰下，火星上升器采用所提的解析-数值融合优化方法，能够在耗尽关机方式下实现高精度入轨任务...