强约束条件下星座一体化优化设计方法研究

针对星座构形一体化设计时，由于约束条件复杂而导致求解困难的问题，提出了自适应序列约束边界法和约束邻域排斥策略，以进化算法为基础构成了星座构形一体化优化设计方法。应用此方法进行了全球导航星座构形一体化优化设计，设计结果表明该方法能够高效解决综合考虑多种设计因素、具有离散／连续混合变量、无导数信息的星座构形一体化优化设计问题。     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

火星全球遥感探测器多学科建模与协同优化

针对火星全球遥感探测器的总体参数设计与优化问题,基于多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)的思想,首先建立以遥感性能和总质量为综合优化目标的总体优化模型,从而实现对总体指标的分解,作为分系统设计的输入条件。基于总体指标分解的结果,然后对探测器的载荷、电源和控制等分系统的变量及约束进行分析,得到分系统优化模型。采用协同优化方法对整个优化问题的耦合关系进行协调并由总体向分系统传递指标和相关耦合参数,采用自适应动态罚函数法和多种优化算法协作优化的寻优机制,来提高总体优化与分系统优化寻优收敛的速度,从而求解获得协同一致的探测器总体参数优化结果与分系统优化结果,验证了MDO方法应用于航天器总体设计的有效性。     

考虑高耗时约束的全电推进卫星多学科优化

为提高卫星系统整体性能与优化设计效率，本文采用多学科设计优化（MDO）方法进行全电推进卫星总体参数优化。主要考虑轨道转移、位置保持、空间环境、供配电、结构及质量六个学科，以整星质量最小为优化目标，考虑轨道转移时间等约束条件，建立了全电推进卫星MDO模型。提出一种基于增广拉格朗日乘子法的高效全局优化方法（ALM-EGO）以快速求解卫星MDO问题。标准数值算例对比研究表明，对于处理高耗时约束优化问题，ALM-EGO方法在全局收敛性与优化效率方面具有一定的优势。最后，采用ALM-EGO求解全电推进卫星MDO问题，优化后的全电推进卫星设计方案满足各类工程设计约束，实现整星减重161.09 kg，从而验证了本文所建立模型的合理性和ALM-EGO方法的有效性。     

高速飞行器编队队形快速成形设计方法

针对高速飞行器编队队形设计问题,提出了一种基于伪谱法和自适应策略的快速成形实现方法.首先,建立高速飞行器三维运动模型,为解决初始构型与期望队形偏差过大难以满足控制约束的问题,提出了 一种考虑最低能量和最小偏转角度的队形设计原则,可自适应调整编队成形空间位置;然后,将高速飞行器编队控制问题转化为轨迹设计优化问题,并利用伪...     

基于椭球近似解析法的飞行器再入轨迹优化

针对再入机动飞行器的再入段轨迹规划问题,设计了基于速度-阻力加速度剖面的轨迹优化方法,推导了根据速度-阻力加速度曲线和速度-攻角曲线计算飞行器跟踪规划轨迹所需要的控制力、航迹倾角、飞行器高度等量的公式,给出了飞行器再入倾角和速度-阻力加速度曲线斜率的关系,提出了 一种考虑飞行器控制能力极限的基于椭球近似解析法的飞行器再入段轨迹优化方法,通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

使用解析目标分流策略的海洋卫星多学科优化

在海洋卫星总体设计阶段,为了提高卫星整体设计性能和效率,采用多学科设计优化（MDO）技术对其总体参数进行设计优化。考虑轨道、有效载荷、结构和电源四个学科的设计变量和约束条件,以卫星总质量最小为优化目标建立海洋卫星MDO模型;针对各学科优化问题属性设计高效的优化方案并采用解析目标分流（ATC）这一多级MDO策略来协调整个优化过程。优化后海洋卫星总质量相对海洋一号（HY-1）卫星下降17.6%,整个优化过程花费的时间也比采用单级All at once(AAO)策略减少85.7%。一方面表明所建立的海洋卫星MDO模型的合理有效性,另一方面表明ATC策略结合学科定制优化方案的求解技术的有效性。     

高超声速飞行器多约束再入轨迹快速优化

针对高超声速飞行器再入过程中面临测控区和绕飞区的再入轨迹设计问题,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的分段轨迹优化策略。将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题(NLP)进行求解。所得再入轨迹能够使得飞行器在满足各种约束条件的情况下成功进入测控区并且有效规避绕飞区,最终到达指定点。此外,本文综合考虑飞行器再入飞行的快速性和工程实用性,并提出了再入时间、弹道倾角以及航向角相关指标的加权性能指标,同时保证了轨迹规划快速、再入轨迹平滑以及控制量变化平缓等实际需求,提高了计算效率。仿真结果表明,本文所提出的分段优化方案能够快速规划出适应不同飞行任务的再入轨迹。     

混合空间目标下的多航天器抵近观测任务规划

研究了服务航天器对多个空间目标的抵近观测任务规划问题,并考虑了高价值航天器、普通航天器以及失效航天器或空间碎片3类待观测目标。通过构建合理的评价体系,对目标观测的任务方案进行评分。建立了综合观测目标数量、观测目标类型、燃料消耗、单次点火速度增量以及任务时长的多约束优化模型,涉及的优化变量包括目标分配向量、观测次序向量以及观测时刻向量。服务航天器通过一种四脉冲机动策略抵近每个目标。采用进化算法求解规划问题,并提出一种基于动态规划（DP）的局部搜索策略以优化观测时刻,提升优化效率。最后分别给出了针对单一类型和混合类型空间目标的抵近观测任务规划算例,通过与传统进化算法的求解结果对比,说明了所提出的DP搜索策略的优势。     

TBCC飞行器发动机尺寸选型及爬升策略设计

针对临近空间高速飞行器爬升航迹问题,提出了一种涡轮冲压组合发动机尺寸选型的依据和一种固体火箭助推器辅助加速的爬升策略。以本文设计的一型临近空间高速飞行器为原型,基于hp自适应Radau伪谱法开展爬升航迹优化研究,将最优控制问题转化为非线性规划问题,以爬升消耗燃料质量最小为目标,利用序列二次规划算法求解最优航迹。在此基础上,分析了涡轮冲压组合发动机尺寸选型和采用固体火箭助推器加速爬升策略对爬升航迹和巡航航程的影响。结果表明,选取合理的发动机尺寸和助推器辅助爬升策略,均可有效减少飞行器爬升消耗燃料质量,提升巡航航程。     

飞行器固体火箭助推器设计优化方法比较

综合考虑飞行器总体设计约束、轨道设计、气动特性与固体火箭助推器设计间相互影响的情况下,建立了飞行器固体火箭助推器总体/气动/轨道/动力多学科的系统分析模型和设计优化模型。采用传统设计优化方法和多学科设计优化(MDO)方法进行了固体火箭助推器设计优化。结果表明,固体推进单学科的最优设计不等价于飞行器总体多学科的最优设计;与传统设计优化方法相比,MDO方法一次设计优化就可得到满足飞行器总体设计指标的最优设计,得到内外弹道相匹配的助推器最优推力-时间曲线。传统设计优化方法需要飞行器总体和固体推进学科两个设计优化过程不断迭代协调,容易漏掉满足飞行器总体设计指标的最优设计。采用MDO方法,可提高固体火箭助推器的设计质量,大大减少设计迭代次数,从而缩短设计周期。     

基于Gauss伪谱方法的高超声速飞行器再入轨迹快速优化

基于一种求解最优控制问题的新方法—Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method\|GPM) ,研究了高超声速飞行器滑翔式再入的快速轨迹优化问题。针对远程多约束条件下滑翔式再 入轨迹优化问题的难点,提出了基于GPM的串行分段优化策略,包括三个方面：(1) 构造了 设计变量初值生成器,获得近似最优解作为优化初值;(2) 提出从可行解到 最优解的串行优化策略;(3) 引入平衡滑翔条件构造动态分段点,将再入轨迹分为初始下降 段和滑翔段分别求解。以某高超声速再入飞行器为对象进行轨迹优化计算,仿真结果验证了 本文的轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。
     

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。     

基于高斯—伪谱法的月球定点着陆轨道快速优化设计

利用高斯伪谱法(Gauss Pseudospectral Method, GPM),对登月飞行器定点软着陆轨道快 速 优化问题做出了研究。将控制变量和终端时间一同作为优化变量,同时离散控制变量与状态 变量,对最优控制问题进行求解。并针对GPM的特点,设计了从求取初值到高精度参数的软 着陆轨道优化策略。利用此方法求取了月面着陆可达区域,在此基础上对定着陆点最优轨道 进行了设计。仿真结果表明此方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性。
     

基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

星箭分离减冲击环结构优化设计

针对星箭分离过程，建立了减冲击环结构模型，并分析了该结构的减冲原理。利用冲击响应谱的时域合成算法计算获得符合冲击谱规范的时域载荷，并以此作为结构优化设计中动力学模型的输入载荷工况。以减冲击环的连续层数、单层支撑块数、连续层厚度、支撑块层高度以及环的外半径和内半径6个结构参数为设计变量，以减冲效果和结构强度、刚度为约束，以质量最轻为目标，建立减冲击环的结构优化设计模型，这是一包含离散变量和连续变量的混合优化问题。为了在跨平台下求解该混合优化问题，采用代理模型策略和自适应模拟退火算法求解，并在最优点处开展结构性能对设计变量的敏度计算，对计算结果进行了分析评估。本研究对强冲击动力学环境下的航天器结构分析与设计有一定的指导意义。     

基于Gauss伪谱法的临近空间飞行器上升段轨迹优化

综合考虑密度变化、声速变化、发动机推力变化及地球引力等因素对飞行轨迹的影响,研究了与实际飞行环境更加相符的临近空间飞行器燃料最优爬升轨迹。针对该问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,提出一种基于Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method,GPM)的求解策略。首先,依据气动数据特点,设计拟合模型对气动参数进行高精度拟合;其次,为避免间接法和传统直接法的缺点,将Gauss伪谱法和序贯二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)相结合,对存在边值及加速度约束的轨迹优化问题进行求解,获得最优飞行轨迹。仿真结果表明,在更为真实的飞行环境下,利用GPM和SQP相结合的方法可在5.83s获得一条精度为10-4～10-6左右的飞行轨迹。     

航天器快速姿态机动的力矩陀螺控制

考虑一类要求快速、连续的姿态机动控制任务，设计了大角度姿态机动的力矩陀螺操纵律。针对陀螺群构型非奇异情况，考虑陀螺框架角速度上限要求，设计了基于∞范数的力矩陀螺操纵律。为了实现快速的姿态机动衔接，提出了基于参考构型的方法，并通过引入零运动实现。设计了力矩陀螺操纵律的求解算法，给出了参考构型法的解析解。仿真结果表明，该操纵律可适用于快速、连续的姿态机动控制。     

时变指向约束下姿态参数空间离散化路径规划方法

为满足深空探测器在复杂动态环境约束下的姿态机动任务需求,解决时变指向约束下姿态路径规划求解困难、路径优化性能差的问题,提出了一种基于修正罗德里格斯参数（MRP）和动态路径搜索的姿态参数空间离散化路径规划方法。通过MRP空间的笛卡尔网格划分和非奇异空间构建,实现航天器姿态的参数空间离散化和指向约束表征。考虑指向约束的时变动态特性,在三维动态空间中搜索初始到目标姿态的机动路径,并引入路径节点的时间特性,在约束冲突时对路径进行实时修正,设计非奇异空间时变约束路径搜索算法,生成执行路径节点序列。进一步,对生成的路径节点进行插值拟合,基于逆动力学方法计算角速度和控制力矩,完成姿态机动轨迹规划。仿真结果验证了该方法的有效性,可为深空探测器在时变指向约束下规划出姿态机动执行路径。