基于二级多点逼近算法的航天器结构优化设计

在某新型卫星结构研制的初样阶段,建立了卫星初始设计的有限元模型.以主承力桁架结构中各梁的截面尺寸为设计变量,考虑整星模态频率和强度约束,建立了以结构重量最轻为目标的优化模型.应用二级多点逼近优化算法进行了结构优化计算,在每一个计算周期中,原结构优化问题先转化为具有较高精度的第1级多点近似问题,该问题则通过可由对偶法快速求解的第2级近似问题逼近.经过初步试算、设计改进和再优化3个阶段,设置并进行了一系列的优化计算,逐步明确了设计的方向和各结构参数的取值范围,得到了合理的可行方案,为该卫星平台结构初样的详细设计提供了参考,同时表明所采用的优化方法适用于工程结构优化问题.      

结构优化中的混合变量应力约束近似方法

提出一种处理结构优化应力约束的新近似方法，以往一般直接对应力约束按设计变量近似，本文用近似内力间接近似应力约束以得到更高的近似质量，根据对内力和设计变量关系分析，提出了内力按混合变量一阶泰勒展开的高捏近似方法。近似优化问题用约束变尺度法求解，最后按出了几个典型例题。结果表明该方法简单，有效，可靠。     

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。     

基于差分进化算法的再入可达域快速计算

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。     

再入动力学的性质及其在轨迹优化中的应用

考虑具有终端约束和过程约束的探月返回飞行器再入轨迹设计问题,通过将性能指标泛函定义为再入终端位置误差的平方和,再入轨迹设计问题转化为具有过程约束和状态方程约束的优化问题.首先仅考虑状态方程约束,利用最大值原理,得到该优化问题的必要条件,选取间接法中的共轭梯度算法求解最优控制量.进而针对轨迹约束问题,研究了再入过载和轨道飞行段飞行距离与航迹角以及倾侧角的关系,在此基础上,提出了采用调整初始倾侧角序列的方法实现过程约束.该算法克服了罚函数方法中需要调节参数较多的问题,并且物理意义明确,实现简单.最后,给出了Apollo再入轨迹优化的数值仿真算例,验证了所给出算法的有效性.     

参数不定区间估计的对偶线性规划方法

将参数不定区间估计(PIE)问题变换成一组对偶线性规划(DLP)问题,提出了求解这组DLP问题的改进单纯形方法.该方法利用变量间的对偶关系,直接计算初始基本可行解,省去了初始基本可行解的搜索步骤.此外,在确定旋入和旋出变量时都采用了目标值最大减少规则,减少了旋转迭代次数.针对由PIE问题所导出的全部DLP问题都具有相同的目标函数和约束矩阵,给出了单搜索过程求解全部DLP问题的联合单纯形法.仿真结果说明了所给算法的计算效率.      

自适应压电桁架形状控制中作动器优化配置

以压电作动器为控制元件,建立了自适应桁架形状控制基本方程.考虑结构性状约束和电压限制,建立了以作动器位置和控制电压为设计变量,以形状精度、控制能量和作动器数目的加权表达式为目标函数的作动器优化配置数学模型.由于作动器和普通杆具有不同的单元刚度,作动器每一种不同的位置配置都会导致结构总刚度矩阵的变化,因此单独采用遗传算法需要进行大量的结构计算.为了减少结构分析次数,提出了多点近似、遗传算法和二次规划相结合的优化方法.算例结果表明本文方法具有很高的求解效率.      

海洋一号卫星观测任务规划算法设计及系统应用

针对海洋一号卫星观测任务规划需求,提出并实现了基于遗传策略的任务规划框架,解决了卫星实际使用中成像任务受卫星其他业务影响的多类型约束成像规划问题。基于海洋一号卫星实际规划业务要求,对任务规划约束和优化目标建立数学模型,提出了由预处理、窗口约束处理和组合约束处理与优化组成的三阶段规划框架。设计了多约束任务规划优化目标函数,并利用交叉、变异和种群选择等遗传机制对优化问题进行了求解。基于海洋一号卫星实际观测需求数据,对提出的算法进行了有效性和性能验证,结果表明本算法能够给出满足多类型约束的观测规划方案,并在观测时间、观测覆盖率等方面较其他策略有显著提升。研究结果表明通过优化目标函数的设计遗传算法能够实现复杂约束条件的成像规划求解,算法框架可为与海洋卫星具有相似业务特点的对地观测规划系统设计提供借鉴。     

考虑控制约束和不确定性的火星最优进入制导

摘要： 针对火星进入段控制受约束、大气环境以及探测器自身参数不确定性等问题,提出控制受约束的火星最优鲁棒进入制导方法.将针对参数不确定系统的最优性能指标转换为针对标称系统的修正性能指标;同时考虑控制约束,在性能指标中引入饱和函数,将制导问题转化为求解修正Hamilton Jacobi Bellman (HJB)方程问题;由于HJB方程是偏微分方程,求解有难度,利用神经网络的逼近能力近似求解.本文制导方法保证了不确定系统有最优的性能指标上界和较强的鲁棒性.最后将其应用到火星进入制导中,仿真结果表明系统存在不确定的情况下,仍可以很好地满足火星进入段终端条件,控制量也在约束的范围内,从而验证所提方法的有效性.     

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.     

A faster optimization method based on support vector regression for aerodynamic problems

In this paper, a new strategy for optimal design of complex aerodynamic configuration with a reasonable low computational effort is proposed. In order to solve the formulated aerodynamic optimization problem with heavy computation complexity, two steps are taken: (1) a sequential approximation method based on support vector regression (SVR) and hybrid cross validation strategy, is proposed to predict aerodynamic coefficients, and thus approximates the objective function and constraint conditions of the originally formulated optimization problem with given limited sample points; (2) a sequential optimization algorithm is proposed to ensure the obtained optimal solution by solving the approximation optimization problem in step (1) is very close to the optimal solution of the originally formulated optimization problem. In the end, we adopt a complex aerodynamic design problem, that is optimal aerodynamic design of a flight vehicle with grid fins, to demonstrate our proposed optimization methods, and numerical results show that better results can be obtained with a significantly lower computational effort than using classical optimization techniques.     

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

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。      

基于非概率凸模型可靠性的结构优化设计

考虑到结构系统参数的不确定性,基于提出的非概率凸模型可靠性指标的新定义,研究了在非概率凸模型可靠性约束下,结构优化设计的数学模型和求解方法.该方法通过超椭球域界定不确定参量,将结构基本不确定变量安全域的超体积与其可行域的超椭球总体积之比作为结构非概率可靠性的度量.并赋值可靠度作为约束条件,利用乘子法和阻尼牛顿法对结构的优化问题进行迭代求解,算法稳定,迭代速度快.数值算例验证了所提出方法的正确性.     

Shaping low-thrust trajectories with thrust-handling feature

Shape-based methods are becoming popular in low-thrust trajectory optimization due to their fast computation speeds. In existing shape-based methods constraints are treated at the acceleration level but not at the thrust level. These two constraint types are not equivalent since spacecraft mass decreases over time as fuel is expended. This paper develops a shape-based method based on a Fourier series approximation that is capable of representing trajectories defined in spherical coordinates and that enforces thrust constraints. An objective function can be incorporated to minimize overall mission cost, i.e., achieve minimum $\mathrm{\Delta }V$. A representative mission from Earth to Mars is studied. The proposed Fourier series technique is demonstrated capable of generating feasible and near-optimal trajectories. These attributes can facilitate future low-thrust mission designs where different trajectory alternatives must be rapidly constructed and evaluated.     

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.     

机身主要承力框结构优化设计研究

将基于二次规划的准解析法优化理论应用于机身主要承力框的设计中,建立了机身主要承力框的优化模型.以承力框重量为目标函数,考虑了尺寸约束、强度约束和抗弯刚度约束,使优化后的机身结构不但满足强度要求,同时使优化后机翼机身对接接头的抗弯刚度与原准机保持一致.根据优化理论编制了SAAOP(Structure Analyzing and Optimizing Program)程序,计算结果表明该程序可应用于大型薄壁机身主要承力框的初步设计中.     

含函数型自变量回归模型中的变量选择

针对含有函数型和多元向量数据的回归模型中变量选择和参数估计问题进行研究,扩展了函数型数据分析和变量选择方法的应用范围。首先,函数型自变量基于函数型主成分基函数空间进行投影;然后,对投影后的函数型自变量（按组）及多元向量自变量采用惩罚变量选择方法,同时估计相应的系数。惩罚项调节参数采用自适应调节参数,损失函数采用中位绝对损失函数,以此为例,通过引入松弛变量将估计算法转化为求解线性规划问题,算法复杂度低。数值模拟结果表明,所提方法对于含函数型自变量回归模型的变量选择和参数估计均具有良好效果。      

基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题，提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先，通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换，以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后，构造新的目标函数，利用相似图像块的低秩性，在正则项中使用加权核范数（WNN）对结构变换后的图像块进行惩罚，以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后，基于半正定二次分裂（HQS）方法设计交替优化方案，用于求解目标函数，从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下，所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都高于当前同类去模糊方法。