基于Gauss伪谱法的高超声速飞行器多约束三维再入轨迹优化

高超声速飞行器再入飞行过程中,需要满足多种过程约束和终端状态约束,同时再入初始状态根据飞行任务不同会有较大变化,针对其特点的快速轨迹优化问题已成为当今热点。本文研究了一种基于"初值轨迹生成+Gauss伪谱法+SQP求解NLP"的方法,既利用了Gauss伪谱法收敛快、精度高的特点,又结合初值轨迹生成算法,弥补了Gauss伪谱法对初值敏感的不足。本文在仿真过程中选取再入总吸热量最小为性能指标,求解了满足多种约束的再入轨迹,并将优化的结果与数值积分的结果进行比较,验证了此算法有效性和可行性。     

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。
     

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。     

采用利希滕贝格图的高超声速飞行器轨迹优化

针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法（Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA）,为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法（APLA＿GPM）,实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA＿GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。     

助推-滑翔导弹再入弹道快速优化

基于LGL(Legendre-Gauss-Lobatto)伪谱法,研究了临近空间助推-滑翔导弹再入段弹道快速优化问题。首先,基于改进的气动力模型建立了较为精确的再入数学模型;其次,针对该优化问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,基于LGL伪谱法系统地建立了再入最优飞行弹道的求解步骤,为解决直接利用LGL伪谱法存在的困难,设计了一种基于LGL伪谱法的串行优化求解策略;最后,分别采用积分推进法和协状态映射原理对优化结果进行了可行性和最优性验证。仿真结果表明,本文的弹道优化方法优化1条再入弹道所用时间为3～4 s,计算效率较高,路径约束和端点约束均得到很好满足,算法求解精度较高,有效地实现了多约束多变量大型稀疏的再入弹道导弹快速优化。     

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Gauss伪谱法的固体运载火箭上升段轨迹快速优化研究

研究Gauss伪谱法在多级固体运载火箭上升段轨迹快速优化设计中的应用。针对多
级固体运载火箭上升段轨迹优化的特点,研究了求解多阶段最优控制问题的Gauss伪谱法,
引入连接点概念处理间断点,设计了边界控制变量计算方法。为进一步提高轨迹优化速度,
设计了含初值生成器的Gauss伪谱法串行轨迹优化策略,实现了固体运载火箭上升段轨迹快
速优化。仿真结果表明,采用提出的优化方法优化一条上升段轨迹所用时间为2~3分钟,终
端约束和路径约束均得到很好满足,算法求解精度高,对初值依赖性小,设计的边界控制变
量计算方法可行。     

伪谱法在飞行器轨迹优化中应用分析

伪谱法作为一种在飞行器轨迹优化领域广泛应用的方法,国内外缺乏对其进行综合研究分析的相关文献。介绍了伪谱法在飞行器轨迹优化领域的发展现状,详细分析了已应用于飞行器轨迹优化的4种伪谱法的特点和应用情况,总结了这4种方法优缺点:Legendre伪谱法研究较早、应用最为广泛,Gauss伪谱法和Radau伪谱法精度较高,而Chebyshev伪谱法理论上精度高但研究刚起步。伪谱法具有全局特性,计算精度高,收敛快,但也存在缺乏收敛解判定准则、难以处理非光滑问题等不足。介绍了伪谱法在处理bang-bang控制问题时所遇到的困难,对伪谱法的改进工作做出总结:改进算法,研究与其他算法相结合的优化方法。总体而言,伪谱法在轨迹优化问题上的应用前景很广。     

RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

基于Gauss伪谱法的助推-滑翔飞行器多阶段约束轨迹优化(英文)

在同时存在路径约束和边界条件时确定助推-滑翔飞行器的最优运动轨迹是近年来的热点问题。本文讨论了助推-滑翔飞行器的具有最大纵向航程和横向航程的两种最优轨迹。Gauss伪谱法是由Benson和Huntington提出的,在求解复杂的最优控制问题时有较快的收敛速度并能提供高精度的解。文中介绍了该方法并利用其将轨迹优化问题变换为可由NLP求解器进行数值求解的非线性规划问题。文中还介绍了其它相关的技术,例如端点控制的计算方法、处理包含奇异弧段的多阶段问题的处理方法、获得初始猜测值的方法和验证结果的方法等。仿真结果可以说明在给定的热流、过载和动压约束下最优轨迹的若干关键特性。通过优化和仿真计算,同时证明了此方法的实用性和有效性。     

不确定条件下采用协方差描述函数法的再入轨迹鲁棒优化

Uncertainties are taken into account in reentry trajectory optimization and a robust trajectory optimization model is constructed based on the robust optimization theory. There are computational difficulties in solving this robust trajectory optimization problem due to the random variables associated with the uncertainties. To overcome these difficulties, the covariance analysis describing function technique (CADET) is employed to convert the robust trajectory optimization model into an equivalent deterministic trajectory optimization formulation, which is then solvable by using the existing pseudo spectral method. In the case study, a robust reentry trajectory optimization problem considering the uncertainties of aerodynamic parameters is solved to obtain the robust optimal trajectories. By comparing with the traditional deterministic optimal trajectories, the robust optimal trajectories are significantly less sensitive to the uncertainties of aerodynamic parameters, showing the effectiveness of the presented method.      

基于多学科设计优化算法的再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化问题通常是在气动外形和质量等总体参数给定的情况下建立起来的。所设计的最优轨迹从飞行力学的角度来看是最优的，但从系统角度来看未必是最优的。在总体初步设计阶段，考虑气动外形和质量等其他学科影响的再入轨迹优化对于提高RLV的系统性能无疑具有重要意义。此时再入轨迹优化将是一个静态，动态多学科混合优化问题。以球头双锥的升力体构型RLV为例，以最小化热防护系统质量和最大横向机动距离为指标，采用两种典型的多学科优化算法来研究考虑气动外形、轨迹和热防护系统三个学科的再入轨迹优化设计问题。仿真结果表明多学科优化算法能够用来求解静态，动态多学科混合优化的再入轨迹优化设计问题，是RLV初步外形设计和任务轨迹规划的重要工具。     

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。     

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。     

火箭垂直回收多阶段最优轨迹规划方法

针对火箭高空再入定点回收,基于凸优化方法提出一种考虑气动力和推力控制的多阶段轨迹优化方法。在气动减速段,通过控制总攻角,实现气动升力和阻力的调制。由于气动力连续变化,使用Legendre-Gauss-Radau伪谱离散方法进行离散化,利用较少的离散点实现较高的数值精度。在动力减速段,推力矢量为控制变量。由于推力调节可能出现不连续,采用等距离散方法进行离散。在此基础上,将发动机开、关机时间也作为优化变量,并考虑各种约束,构建了多阶段离散最优控制模型。使用无损凸化方法对升力约束和推力约束进行松弛,并通过逐次凸化消除由气动力、自由时间变量以及质量引入的非凸约束,最终将问题描述为序列迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP)。通过仿真校验,经过少量的逐次凸化迭代,可快速收敛到最优解,且落点调节范围更大,燃料更省。     

基于增强协同优化的助推-滑翔导弹概念研究

针对一种两级运载器、滑翔级翼身组合体外形的导弹方案,采用多学科设 计优化方法研究了包括两级发动机装药量、工作时间、滑翔级翼面形状和助推-滑翔弹道在 内的优化设计问题。将系统分为总体、气动、发动机、弹道四个学科。采用增强协同优化方 法进行分解协调优化。目标函数为最大射程和最小总加热量的加权和,约束条件为驻点热流 、导弹质量、滑翔段终点速度、高度等。采用试验设计方法进行不同外形的气动力计算,并 构造响应曲面。结果表明该MDO方法可适用于助推-滑翔导弹的概念研究。
     

基于间接伴随法的大气层内高超声速飞行器最优上升轨迹研究

利用修正的无量纲因子,建立了适用于大气层内高速飞行器数值优化的数学模型。创新地采用欧氏空间中超立方体顶点坐标作为协状态初始值的方法解决了伴随方法的初始值估计难题,实现了间接伴随法在最优轨迹优化中的应用。完成并给出了该方法在真空状态和有空气动力存在的情况下轨迹优化结果,并在控制约束存在的前提下,对上升段轨线进行重规划,仿真结果表明,该方法快速、有效,且具有在线制导的应用潜力。     

基于MOEA/D的三锥体拦截器气动外形优化设计

针对由临近空间拦截器飞行环境变化剧烈导致的热流密度过高等问题,提出一种多目标外形优化设计方法,并针对一种新型三锥体临近空间拦截器外形进行优化设计。首先,建立飞行器的气动、弹道、气动热等多学科分析模型,利用高斯-伪谱法计算拦截弹道,利用桥函数法建立气动模型,并利用Fay-Riddle方法估计气动热流密度。然后,以飞行器航程、总热流量和飞行时间为优化目标,采用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)与伪谱法将该问题转化为一组单目标优化子问题,得到Pareto前沿并进行相关分析。最后,给出一个优于基准值,同时满足性能指标要求的新型外形。结果表明:该优化方法具有可实现性,为未来的飞行器设计提供了新思路。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

RLV应急再入轨迹规划问题的动态伪谱法求解

针对可重复使用运载器(RLV)的应急轨迹规划问题,提出了动态伪谱法,实现了目标变更与能力下降情况下的轨迹重构。该方法将应急轨道规划问题转换为动态全局规划问题,基于Legendre-Gauss-Lobatto伪谱法进行了连续最优问题的离散化处理,推导了连续Bolza问题与离散化谱方法的一致性,并基于拉格朗日算子进行了性能指标优化。考虑到非连续最优解的收敛困难,给出了高效的初始配点和动态规划算法。最终的仿真结果表明所提出方法可有效实现再入轨迹重构,适应气动力系统20%的拉偏,且终端约束精度小于10m。