Uncertainty analysis and design optimization of hybrid rocket motor powered vehicle for suborbital flight

In this paper, we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM) powered vehicle. The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified. The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances. Then the differences between deterministic design optimization(DDO) and uncertainty-based design optimization(UDO) are discussed. Two newly formed uncertainty analysis methods, including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS) and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA), are carried out using a global approximation Kriging modeling method. Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis, the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods: DDO, KMCS and KTSA. The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness. The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.In this paper,we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM)powered vehicle.The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified.The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances.Then the differences between deterministic design optimization(DDO)and uncertainty-based design optimization(UDO)are discussed.Two newly formed uncertainty analysis methods,including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS)and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA),are carried out using a global approximation Kriging modeling method.Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis,the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods:DDO,KMCS and KTSA.The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness.The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.     

Optimal air-launching rocket design using system trades and a multi-disciplinary optimization approach

Compared with the conventional ground rocket launching, air-launching has many advantages. However, a comprehensive and integrated system design approach is required because the physical geometry of air launch vehicle is quite dependent on the installation limitation of the mother plane. For the selection of the best system alternative, a trade study for the first stage engine type and launching speeds is performed using a sequential optimization technique, confirming the feasibility of the baseline air-launching rocket. Then, a system design has been performed using the multi-disciplinary feasible (MDF) design optimization method. Analysis modules include mission analysis, staging, propulsion analysis, configuration, weight analysis, aerodynamics analysis and trajectory analysis. As a result of multi-disciplinary system optimization, a supersonic air launching rocket with total mass of 1244.9 kg, total length of 6.36 m, outer diameter of 0.60 m has been successfully designed to launch a satellite of 7.5 kg to the 700 km circular orbit.     

基于FQFD的太阳能无人机设计指标排序方法

为解决太阳能无人机（UAV）总体设计中任务需求表达模糊、技术指标重要度排序决策困难的问题,提出了基于模糊质量功能展开（FQFD）的太阳能无人机总体设计指标排序方法。该方法在传统质量功能展开（QFD）质量屋的基础上,引入三角模糊数,表征任务需求的不确定性和模糊性;在模糊隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊化方法计算技术指标重要度,获得技术指标重要度排序,为总体设计优化决策提供依据。最后以长航时太阳能无人机的总体设计为例,对任务需求—工程特性—技术指标的两级质量屋模型进行计算分析,得到续航能力、巡航高度、动力系统效率、巡航速度和气动效率是太阳能无人机最重要的5个技术指标的结果。此方法客观性较强,可处理复杂的系统不确定性,为太阳能无人机总体方案设计及决策应用提供参考依据。     

Hybrid uncertainty-based design optimization and its application to hybrid rocket motors for manned lunar landing

Design reliability and robustness are getting increasingly important for the general design of aerospace systems with many inherently uncertain design parameters. This paper presents a hybrid uncertainty-based design optimization (UDO) method developed from probability theory and interval theory. Most of the uncertain design parameters which have sufficient information or experimental data are classified as random variables using probability theory, while the others are defined as interval variables with interval theory. Then a hybrid uncertainty analysis method based on Monte Carlo simulation and Taylor series interval analysis is developed to obtain the uncer-tainty propagation from the design parameters to system responses. Three design optimization strategies, including deterministic design optimization (DDO), probabilistic UDO and hybrid UDO, are applied to the conceptual design of a hybrid rocket motor (HRM) used as the ascent propulsion system in Apollo lunar module. By comparison, the hybrid UDO is a feasible method and can be effectively applied to the general design of aerospace systems.     

高超声速飞行器并行子空间优化设计

采用正交试验设计方法生成初始数据库,建立二次多项式响应面近似模型,以最大巡航距离为设计目标,机体/推进一体化外形参数和巡航弹道参数为设计变量,对高超声速飞行器进行了多约束多学科的并行子空间优化设计.优化设计获得了多学科融合条件下的最优化外形和弹道参数,可作为飞行器进一步详细设计的参考方案.      

临近空间固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化

针对临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化问题,提出一种基于序列代理优化的高效设计方法。为了准确计算发动机的性能特性,对发动机进行了几何参数化建模,并针对复杂装药的燃面计算,提出了基于移动四面体的燃面计算算法。为了准确评估飞行器的最大航程能力,采用自适应Legendre-Gauss-Radau伪谱法获得给定发动机设计方案下的最大航程。为了提高发动机与轨迹一体化设计优化效率,提出了基于Kriging代理模型的多采样点高效全局代理优化算法,并进行了数值验证。计算结果表明：该优化方法收敛速度快,相比传统参数优化算法可以显著减少耗时目标函数和约束函数的计算次数,并能够有效地实现临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化。     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

TSTO运载器一级返场轨迹优化设计与在线生成

对水平起降两级入轨（TSTO）运载器一子级返场轨迹优化和轨迹在线生成问题进行了研究。首先，给出了较独特的一子级再入轨迹设计策略：先给定侧向剖面，再分段优化求解三维轨迹。针对返场过程的大幅转向需求，设计了形式简单的倾侧角-航向角偏差剖面，并定义了具有不同任务的航向转弯段和航向微调段；针对一子级宽速域气动变化显著特点，为避免轨迹跳跃，定义了增高减速段和下降滑翔段，并采用分段优化策略求解三维轨迹。其次，针对分离扰动造成的一子级初始状态偏差，扩展了自适应高维伪谱插值（AMPI）算法的参数空间，并将其应用于返场轨迹在线生成问题。仿真结果表明，设计的倾侧角剖面能够在倾侧角不翻转的前提下调整飞行航向对准着陆场，设计的分段优化策略能够保证高度曲线平稳无跳跃，采用的自适应高维伪谱插值算法能够在分离扰动影响下快速准确地实现在线轨迹生成。     

三维机翼气动结构多学科优化方法

采用Euler方程、连续伴随优化方法、自由形面变形技术（free-form deformation,FFD）以及一种四边形线性壳单元模型对三维机翼气动结构多学科优化方法开展了研究。目标函数为阻力系数和机翼翼盒结构质量的加权和,设计变量为FFD控制点以及10段蒙皮的厚度。气动方面升阻力系数对设计变量的梯度由伴随方法求得,结构方面翼盒质量对于蒙皮厚度的梯度可直接计算,应力的梯度采用有限差分方法获得。对跨声速大展弦比机翼进行气动结构多学科优化,并将该计算结果与机翼气动单学科优化设计后的静气弹计算结果进行对比,结果表明:该气动结构多学科优化方法能够在满足约束条件下,实现阻力系数和翼盒质量同时降低,保证优化结果的合理性。      

涡轮叶片的多学科设计优化系统

建立了一个全三维涡轮叶片的一体化多学科设计优化系统, 并对某叶片进行涉及五学科的设计优化分析.在此优化系统中, 采用5次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模, 单元线性插值法完成学科间载荷信息的传递, 多岛遗传算法及二次序列规划法联合进行整个优化问题的寻优.实例分析结果表明, 一体化优化使涡轮叶片性能得到明显提高, 所建系统稳定、高效, 具有应用于工程实践的可行性及可靠性.      

基于双循环的涡轮叶冠多学科设计优化

针对经典的多学科设计可行方法(MDF)的低效率问题,开展了利用可变复杂度建模方法改进MDF策略的研究.以涡轮叶冠为对象,综合考虑优化精度和优化效率,利用响应面方法近似高精度分析,简化计算难度,提高优化效率;合理引入可变复杂度建模方法,通过双循环结构优化策略周期性地调用高精度分析更新响应面方程来保证优化精度.基于双循环的涡轮叶冠多学科优化设计(MDO)表明,优化设计目标降低了1.4%,明显好于经典MDF策略(0.97%),整个优化策略共耗时2h39min,仅是经典MDF的优化时间的1/3.     

基于RHC的无人机自主轨迹优化算法研究

介绍了一种无人机长航程飞行的轨迹优化的新方法.在禁飞区、最大航速和曲率等约束条件下,在滚动时域控制RHC(Receding Hoirzon Control)框架中使用混整线性规划MILP(Mix-Integer Linear Programming)来设计无人机最短时间的航迹,其中引入罚函数来说明从航迹端点到达目标点的估计时间.仿真结果表明,使用这种方法,无人机可以顺利穿过障碍物区域,可以处理确定时间窗口的控制FHC(Fixed Horizon Controller)难于处理的长航程复杂优化问题.     

Robust optimization of control command for aerospace vehicles with aerodynamic uncertainty

To reduce the design burden of Aerospace Vehicles(ASVs) control systems, this paper proposes a multi-constrained robust trajectory optimization method, which provides a good front-end input for the control system. Differ from the conventional aircraft, some control performance of ASVs is not only related to the model parameters, but also affected by the flight status.Therefore, the robust optimization method combines this characteristic of ASVs, sets the control performance as one of the optimiz...     

空天飞行器的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制(RAFTLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计.根据系统的先验知识, 设计出标称模糊系统对系统的未知干扰和不确定进行估计, 并通过鲁棒自适应控制项来克服标称模糊系统逼近误差和权值误差的影响.标称模糊系统逼近误差和权值误差的界在线调整.采用Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.最后利用提出的控制方案设计了ASV飞行控制系统, 并在高超声速条件下进行了仿真验证.仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性.      

Trajectory optimisation in electrical discharge machining of three-dimensional curved and twisted channels

Numerical control electrical discharge machining(NC EDM) is one of the most widely used machining technologies for manufacturing a closed blisk flow path, particularly for three-dimensional(3D) curved and twisted flow channels. In this process, tool electrode design and machining trajectory planning are the key factors affecting machining accessibility and efficiency. Herein, to reduce the difficulty in designing the electrode and its motion path in the closed curved and twisted channels, a heur...     

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

 针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

航天器轨迹优化的通用数值方法

给出了航天器轨迹优化的一种通用数值仿真方法，该方法是由静态参数优化和动态参数优化构成，其中，静态参数优化采用可变误差多面体算法，动态参数优化采用基于最优控制理论的共轭梯度方法。     

多学科优化技术在空间结构锁可靠性设计分析中的应用

 多领域协同建模仿真是复杂产品虚拟样机设计分析需要解决的关键技术问题之一。利用CAD/CAE工具搭建的空间结构锁多柔体虚拟样机模型,综合考虑了强度、动力学、空间环境影响等因素,在协同设计分析和协同建模仿真的基础上,开展了基于可靠性的多学科协同设计分析。并深入讨论了协同建模仿真实现中的数据综合、过程综合等关键技术。通过多学科协同设计分析和建模仿真,找到了空间结构锁的可靠性薄弱环节,并结合多学科优化技术,实现了空间对接锁基于可靠性的设计优化,进一步提出了通用的复杂机电系统基于可靠性的多学科设计优化方案,并开发了能协同三维建模工具（如PROE）,有限元分析工具（如MSCPATRAN,NASTRAN,ANSYS）和动力学分析工具（如MSCADAMS）进行复杂机电系统可靠性分析的通用工具平台ARAMS。     

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法（GPM）和线性时变模型预测控制（LTVMPC）的双层模型预测控制（MPC）算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。     

基于高斯伪谱法的吸气式高超声速飞行器爬升弹道优化研究

吸气式高超声速飞行器爬升弹道设计是其总体设计的一个重要问题。这里提出一种基于高斯伪谱法的弹道优化方法,用于解决该问题。以末端弹道倾角为性能指标,飞行攻角为设计变量,建立了飞行器纵平面弹道优化模型。通过高斯伪谱法对状态变量和控制变量进行离散,将最优控制问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法对其进一步求解。仿真结果表明,该方法收敛域大,对初值不敏感,设计精度高,是吸气式高超声速飞行器方案弹道优化的重要方法。