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高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导综述 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题,从离线和在线两个方面综述了高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导方法,并进行了展望。首先建立了带随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题模型。针对是否考虑随机干扰,从确定性和鲁棒性两方面对离线轨迹优化与制导进行了综述。在线轨迹优化与制导方面主要对在线轨迹生成加轨迹跟踪的标准轨迹制导和预测制导两方面进行了综述。最后,提出轨迹优化与制导技术应加强在模型、计算效率、多任务、高精度制导等几个方面的研究。 相似文献
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针对高超声速滑翔飞行器,利用理论推导和数值仿真的方法分析经典控制律中倾侧角对飞行速度、飞行高度、过程约束的影响。在平衡滑翔条件下,通过理论推导得出飞行速度、飞行高度、过程约束与倾侧角之间的解析式。仿真结果表明,理论推导的解析式具有较高的精度,解析解可以表征飞行速度、飞行高度和过程约束的变化规律。初始速度相同时,倾侧角越大,飞行速度、飞行高度、热流密度下降越快,动压和过载越大。在跳跃滑翔条件下,初始速度相同时,倾侧角越大,飞行速度下降越快,飞行高度和过程约束的波动变化幅度越小。 相似文献
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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。 相似文献
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针对高超声速飞行器的再入轨迹优化问题,提出了一种基于动态自适应樽海鞘群算法和高斯伪谱法的混合优化方案。首先,为了使樽海鞘群算法探索和利用之间的平衡更加合理,提出了一种新颖的动态自适应樽海鞘群算法。然后,针对传统高斯伪谱法在轨迹优化过程中对初始猜测值敏感的不足,借助动态自适应樽海鞘群算法强大的全局搜索能力,先利用该算法对控制量进行全局寻优,将求得的近似全局最优解作为高斯伪谱法优化的初始猜测值,接着再利用高斯伪谱法对控制量进行全局寻优。仿真结果表明所提出的动态自适应樽海鞘群算法和混合优化方案的有效性和可行性。 相似文献
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为提升高超声速滑翔飞行器再入气动系数的刻画精度,基于公开的CAV-H气动系数数据,本文提出了一种改进的高超声速滑翔飞行器再入气动系数拟合模型。首先,建立攻角二次项和马赫数负指数幂项相结合的气动系数拟合模型。其次,利用多元非线性最小二乘法对模型进行参数辨识,并采用拟合优度评价了该模型对气动系数数据的解释程度。然后,依据该模型从升阻比角度分析了气动模型飞行特点。最后,对本文改进模型进行数据拟合仿真,分析升阻比特性,并进行再入轨迹优化任务仿真。气动数据拟合实验表明,与现有典型模型相比,改进模型拟合误差降低,拟合优度进一步提高。不同定升阻比的飞行仿真实验表明,应用改进模型可全面刻画再入滑翔飞行特性。再入滑翔飞行任务仿真结果表明,相较于对比模型,改进模型得到的再入轨迹更为平稳。 相似文献
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高超声速无动力远程滑翔飞行器多约束条件下的轨迹快速生成 总被引:5,自引:5,他引:5
研究了一种考虑各种弹道约束的远程滑翔式再入飞行器的三自由度轨迹快速生成方法。将再入轨迹分为初始下降段和占大部分飞行时间的拟平衡滑翔段。考虑地球旋转影响对一般的拟平衡滑翔条件加以改进,利用该条件将各种约束条件转换为控制变量约束,推导速度与航程的近似关系,从而将纵向多约束参考轨迹设计问题转化为一维空间的单参数搜索问题。基于LOR方法对纵向参考轨迹跟踪的同时,采用航向角误差走廊控制完成三自由度再入轨迹规划。仿真计算表明,本文的轨迹快速生成方法能在在一般高性能微机上耗时2~3秒生成一条航程10000km左右的满足多种约束的再入轨迹,具有应用于在线制导问题的潜力。 相似文献
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为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。 相似文献
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高超声速滑翔飞行器引入段弹道优化 总被引:7,自引:2,他引:7
高超声速飞行器弹道优化设计的目的足得到高超声速飞行的控制指令,从而得到方案弹道,针对其数学模型,寻找一个作为输入的攻角规律使得弹道最优。我们将此弹道问题转化成最优控制问题,通过极大值原理得到最优弹道的一阶必要条件。我们采用遗传算法求解了此两点边值问题。首先从次优化弹道得到攻角的变化规律,然后由从次优化弹道估计出的攻角范围推导出初始伴随变量的变化范围,再用遗传算法在此范崮内优化初始伴随变量得到了伞局最优弹道和相应的初始伴随变量。通过一个实例求得了满足热流约束的最大终端速度弹道,通过比较可知优于次优化弹道,从数值计算例子还可以看到遗传算法是求解两点边值问题的一种比较好的方法。 相似文献
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针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题,提出一种基于稀疏差分法和网格细化技术的快速、高精度求解方法。该方法应用局部配点法将再入轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题,从两方面提高轨迹优化的效率和精度。一方面,引入一种高效的稀疏差分法计算NLP的一阶偏导数,提高NLP的求解效率;另一方面,提出一种基于新型广义二分网格的网格细化算法调整离散节点的数量和分布,使得方法能够采用较少的节点数目取得较高的优化精度,从而减小NLP的规模和计算量。应用该方法求解了高超声速滑翔再入轨迹优化问题,仿真结果表明所述方法能够快速生成一条严格满足各种约束的最优三维再入轨迹。在此基础上,研究了滑翔飞行器的再入落点区范围,进一步检验了该方法的有效性。 相似文献
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针对吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出一种基于学习的智能控制方法。为便于控制器设计,将飞行器动力学模型划分为速度子系统和高度子系统:为解决速度子系统控制输入受限的问题,提出一种基于强化学习的智能控制方案;对于考虑有限通信资源的高度子系统跟踪控制问题,提出一种基于事件触发的确定学习控制方案。该方案包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段。首先在本地离线学习训练阶段获取并存储系统的未知动态知识,随后利用所获取的经验知识设计基于事件触发机制的在线触发控制器。本文所提方案基于学习的思想将离线学习训练获取的智能体和经验知识应用于在线控制,使得所提方案能够快速计算控制指令且通信资源占用少。仿真结果说明了所提出方法的有效性。 相似文献