近地轨道运载火箭轨迹／总体参数一体化优化设计

在运载火箭概念设计阶段 ,总体参数的确定结合轨迹优化设计能最大程度地提高设计性能。从工程实际要求出发 ,建立了运载火箭轨迹 /总体参数一体化优化设计数学模型。确定了近地轨道的发射轨道优化设计方法 ,采用多重参数化法将轨迹最优控制问题转化为参数优化问题。针对一体化设计问题的求解要求提出了相应的组合优化算法。结果表明 ,经过一体化优化设计 ,衡量运载火箭性能的一个重要指标———起飞总质量减少了约3 5 %。该优化模型及其求解软件已经被成功地应用到工程设计中     

基于代理模型的高超声速飞行器协同优化设计

建立了类X-51A高超声速飞行器的多学科模型,包括外形、气动、推进、质量、热流、弹道等学科.采用多学科设计优化(MDO, Multidisciplinary Design Optimization)方法中的协同优化(CO, Collaborative Optimization)进行了计算,计算流程中构建了两个子系统优化器与弹道学科的代理模型,使用代理模型替代了计算耗时的真实模型.同时为了对比,采用了多学科可行法(MDF, Multidisciplinary Feasible Method)进行了优化计算.结果表明,二者的优化结果基本一致,优化之后的飞行器质量比初始构型飞行器降低了15.2%,航程提升了63.5%,并且使用代理模型后计算效率也得到了很大的提升.验证了基于代理模型的协同优化方法应用于高超声速飞行器设计中的有效性.     

变比冲连续小推力轨迹优化方法综述

电推进是目前常用于深空探测任务的推进方式。电推进发动机的比冲是变化的,所以变比冲电推进模型更加符合工程实际,对于变比冲连续小推力轨迹优化方法的研究具有工程应用前景。常用的变比冲电推进简化模型有三种：比冲在区间内变化、比冲随距离变化和功率分档变化,它们都对应于真实发动机系统工作的原理和方式。关于此三种模型下的轨迹优化方法,常用的有直接法和间接法,但是由于存在方法的不足和模型的特殊性,会在直接法和间接法的基础上增加改进的策略。本文综述变比冲电推进的简化模型和适用于变比冲连续小推力轨迹优化设计的方法。     

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。     

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.     

A lunar cargo mission design strategy using variable low thrust

A design technique for a near optimal, Earth–Moon transfer trajectory using continuous variable low thrust is proposed. For the Earth–Moon transfer trajectory, analytical and numerical methods are combined to formulate the trajectory optimization problem. The basic concept of the proposed technique is to utilize analytically optimized solutions when the spacecraft is flying near a central body where the transfer trajectories are nearly circular shaped, and to use a numerical optimization method to match the spacecraft’s states to establish a final near optimal trajectory. The plasma thruster is considered as the main propulsion system which is currently being developed for crewed/cargo missions for interplanetary flight. The gravitational effects of the 3rd body and geopotential effects are included during the trajectory optimization process. With the proposed design technique, Earth–Moon transfer trajectory is successfully designed with the plasma thruster having a thrust direction sequence of “fixed-varied-fixed” and a thrust acceleration sequence of “constant-variable-constant”. As this strategy has the characteristics of a lesser computational load, little sensitivity to initial conditions, and obtaining solutions quickly, this method can be utilized in the initial scoping studies for mission design and analysis. Additionally, derived near optimal trajectory solution can be used as for initial trajectory solution for further detailed optimization problem. The demonstrated results will give various insights into future lunar cargo trajectories using plasma thrusters with continuous variable low thrust, establishing approximate costs as well as trajectory characteristics.     

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 .      

防空导弹动能杀伤多层弹道优化MDO算法应用

为了有效的毁伤目标,依据多层次优化方法提出了以杀伤概率优化为目标的防空导弹多层弹道优化模型.整个模型分为3层:导弹中制导段、导弹末制导段以及钨动能杆杀伤增强器动能毁伤目标阶段.将一个层次视为一个子系统,多层次弹道优化问题实质上就是多学科设计优化问题.通过系统分析与学科分析,提出了基于多学科设计优化理论和方法的多层弹道优化解决方法,用基于全局灵敏度方程的优化方法和一体化方法求解了系统优化问题.结果表明:两种方法都能有效解决多层次弹道优化问题,一体化方法的结果要更好一些.     

Numerical techniques for generating and refining solar sail trajectories

Like all applications in trajectory design, the design of solar sail trajectories requires a transition from analytical models to numerically generated realizations of an orbit. In astrodynamics, three numerical strategies are often employed. Differential correctors (also known as shooting methods) are perhaps the most common techniques. Finite-difference methods and collocation schemes are also employed and are successful in generating trajectories with pseudo-continuous control histories. These three numerical techniques are employed here to generate periodic trajectories displaced below the Moon in a circular restricted three-body system. All these approaches reveal trajectory options within the design space for solar sail applications.     

基于能耗最优的多足机器人综合步态优化方法

为综合研究步态参数、摆动腿足端轨迹和机身运动轨迹对多足机器人步态稳定性和能耗的影响,文章提出一种基于能耗最优的多足机器人综合步态优化方法,将步态优化过程转换为两个嵌套的子优化问题。首先,采用一种基于零力矩点稳定性理论的机身运动轨迹规划方法,针对给定的下一步落足点和支撑多边形,规划机身运动轨迹,在保证机身轨迹连续平滑的同时,确保机器人在迈步过程中的稳定性。其次,提出一种基于能耗指标的周期性步态优化方法,建立足式机器人虚拟样机模型作为步态优化模型,对步态参数、摆动腿足端轨迹和机身运动轨迹同时进行优化,保证机器人的步态稳定性,得到使机器人前进单位距离能耗最小的步态。最后,搭建足式机器人虚拟样机仿真平台,仿真结果表明,采用本文的步态优化方法,在保证机器人平稳前进的同时,机器人前进单位距离能耗与优化前相比降低了约14%。     

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。     

高超末段机动突防/精确打击弹道建模与优化

针对高超声速飞行器再入末段机动突防、精确打击问题,从最优控制角度出发,提出了一种考虑拦截弹动力学特性的最优机动突防弹道优化方法,获得了高超声速飞行器的最大机动能力。该方法将拦截弹运动模型引入突防弹道优化的模型中,通过施加约束限制拦截弹按照比例导引律飞行。根据飞行任务和交战双方的弹道特点分段,结合各段的任务和特性,分别提出了突防性能指标和精确打击性能指标等,并通过加权函数将各个独立、矛盾的性能指标统一,建立了多对象、多段、多约束机动突防弹道优化模型,采用Radau多段伪谱法（MRPM）进行求解。针对该问题求解的初值敏感、可行域窄等问题,提出了一系列弹道优化策略,提高了收敛速度和求解精度,最终获得了最优机动弹道,并通过协态映射原理对其最优性进行了验证。结果表明,该方法能充分发挥高超声速飞行器的机动能力,获得满足落点精度要求的突防弹道,相对已有方法,将脱靶量提高了1~2个量级。灵敏度分析表明,该弹道对拦截弹的发射时间不敏感。      

一种火星进入段在线脱敏轨迹设计方法

为降低轨迹求解难度,提升脱敏制导的适应性,针对火星进入段提出一种在线脱敏轨迹设计方法.首先,采用预测的末端航程偏差和状态敏感度作为性能指标,利用该指标为倾侧角凸函数的特性将最优求解问题转换为简单的动态寻优过程;其次,结合任务要求和估计的进入点状态,通过迭代得到同时满足航程和横程要求的三自由度脱敏轨迹.仿真表明该方法可达到与现有脱敏设计相近的末端状态精度.     

飞机蒙皮拉伸成形加载轨迹设计及优化

加载轨迹是决定飞机蒙皮拉伸成形质量的关键因素.首先对双曲度单凸蒙皮变形最大截面采用应变控制方法,通过解析分析公式推导设计拉形加载轨迹范围;然后将各加载参数转化为拉形设备中夹钳和工作台运动参数,并作为设计变量;最后采用最优化理论与算法和有限元数值模拟相结合的方法,以减小卸载回弹提高贴模度为研究目标,以单元最大主应变和厚度减薄率为约束条件建立最优化数学模型,采用序列二次规划的优化方法确定最合理的拉形加载轨迹;对优化结果进行实验验证,实验结果和优化结果相吻合.分析表明加载轨迹优化后,成形零件的贴模度、应变分布与厚度的均匀程度均有明显提高.      

长征运载火箭发射地火直接转移轨道研究

针对发射场射向范围和低温入轨级在停泊轨道上最长允许滑行时间严格受限下,工程设计火星探测任务发射轨道时,优化保障2~3周发射日期窗口的困难,以及精确设计拼接探测器分离点时刻轨道6根数耗时周期长等问题,提出了加入滑行时间限制再精确双向微分修正的设计算法（有别于传统B平面矢量法）。由地球影响球边界速度直接解出长征运载火箭入轨点轨道根数,将火箭飞行星下点弧段表示成滑行时间的分析式,快速找到满足诸多设计约束的初始发射轨道;并解决了考虑探测器小幅深空机动后火箭发射轨道的深入优化问题。精确力学模型下数值微分改进后,获得高精度计算结果,同等可比条件下运算精度不低于STK软件。实现了从地面起飞到抵达近火点的飞行轨道整体优化,确保了首次探火工程的顺利实施。      

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...     

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.     

非合作目标安全走廊设计及飞越逼近轨迹优化

为提高空间非合作目标近距离逼近轨迹的安全性,同时对接近时间及所消耗燃料进行优化,针对空间失效自旋非合作目标近距离接近问题,给出了失效卫星动态安全走廊,并以飞越逼近方式抵达走廊入口,进一步提出了飞越逼近轨迹优化方法。首先,在建立失效卫星自旋模型的基础上,规划了安全区与禁飞区,提出了2种安全走廊的选择依据。其次,采用飞越逼近作为近距离接近方式,以节约燃料和缩短逼近时间为目标对两脉冲机动模型进行优化,选择3种优化算法得到接近轨迹。仿真结果表明:安全走廊的选择与卫星失效自旋的形式、外形以及接口位置有关;在飞越逼近两脉冲机动模型的优化问题中,采用Fgoalattain算法进行优化处理更具优越性。      

MIDACO on MINLP space applications

A numerical study on two challenging mixed-integer non-linear programming (MINLP) space applications and their optimization with MIDACO, a recently developed general purpose optimization software, is presented. These applications are the optimal control of the ascent of a multiple-stage space launch vehicle and the space mission trajectory design from Earth to Jupiter using multiple gravity assists. Additionally, an NLP aerospace application, the optimal control of an F8 aircraft manoeuvre, is discussed and solved. In order to enhance the optimization performance of MIDACO a hybridization technique, coupling MIDACO with an SQP algorithm, is presented for two of these three applications. The numerical results show, that the applications can be solved to their best known solution (or even new best solution) in a reasonable time by the considered approach. Since using the concept of MINLP is still a novelty in the field of (aero)space engineering, the demonstrated capabilities are seen as very promising.     

基于代理模型的卫星编队重构最短距离建模

针对编队卫星成员数量较多时,编队重构规划考虑碰撞规避会带来巨大的计算开销。为降低计算开销和提升优化效率,基于CW方程和双脉冲轨道机动策略,建立了能够快速预测编队卫星重构过程最短距离的多种代理模型,并基于三种不同大小的训练集,从模型精度和效率两方面进行了对比。结果表明,克里金(KRG)模型在各种代理模型中精度最高,而且随着训练量的增加,KRG和人工神经网络(ANN)模型的性能得到了明显改善,模型精度得到了一定的保证。研究还发现,尽管KRG模型预测时间高于其他代理模型,但与真实模型相比,其耗时仍然很短,因此可用于提高考虑避碰约束时卫星编队重构轨迹优化的效率。