基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划研究

针对新型升力式再入飞行器再入轨迹终端需满足多约束条件的情况,研究 了一种基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划方法。根据升力式再入特性和任务需要 ,将飞行器再入轨迹划分为初始下降段、准平衡滑翔段和终端匹配段,其中初始下降段和准 平衡滑翔段采用单参数迭代搜索法快速生成轨迹,终端匹配段则基于一种全局插值多项式来 离散化控制变量,并采用复形调优法对这一参数化最优问题进行非线性优化求解。仿真结果 表明,轨迹快速规划方法可以在半分钟内生成一条满足多终端约束的再入轨迹,并具 有较高的精度。该方法对于未来新型升力式再入飞行器具有很好的工程应用前景。
     

高超声速飞行器再入轨迹快速优化研究

基于求解最优控制问题的Chebyshev伪谱法(Chebyshev Pseudospectral Method,CPM),研究了高超声速飞行器再入轨迹快速优化问题。针对远程多约束条件下再入轨迹优化问题的难点,提出了一种线性初值与节点更新相结合的优化策略,将攻角与倾侧角同时作为控制变量,以再入飞行时间最短为优化目标,利用CPM将轨迹优化问题转化为非线性规划问题,并使用SNOPT软件包求解,使CPM成为一种再入轨迹快速优化的通用算法。以某类高超声速再入飞行器为对象进行轨迹优化计算,并对比相同仿真条件下粒子群(PSO)算法的优化效果,仿真结果验证了该算法具有较高的求解效率和快速收敛性。     

基于遗传算法的RLV再入轨迹优化设计

飞行器再入轨迹优化是一类最优控制问题。传统的优化方法存在初始值敏感问题,利用改进的基于小生境技术和精英方法的适应值共享拥挤遗传算法进行RLV的再入轨迹优化设计。以终端时间固定的空间最小控制能量再入轨迹和终端时间自由的平面最小热载再入轨迹为例,详细讨论了遗传算法用于再入轨迹优化设计所需要解决的一些关键问题。仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到全局最优解,对初始猜测值不敏感,能够方便用于RLV的再入轨迹方案选择和优化设计。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

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。     

一种新型RLV再入轨迹在线规划方法

针对可重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle, RLV)再入轨迹在线规划问题,提出了一种基于割线法的标准轨迹快速生成方法。该方法以驻点热流、法向过载、动压和平衡滑翔限制为再入过程约束,以再入初始点和结束点的高度、速度为再入端点约束;在阻力加速度-速度平面内建立约束模型后,设计了折线形式的标准轨迹;采用割线法迭代计算轨迹转折点以调整轨迹形状,使最终规划轨迹对应的航程和终端点速度同时满足设计需求。最后取3种不同航程的再入情况进行了数值仿真。仿真结果表明,所提出的方法能够在1秒内完成再入轨迹规划,并在一定航程范围内适用,能够满足在线设计标准再入轨迹的实时要求。     

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。     

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。     

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。     

基于序列二次规划算法的再入轨迹优化研究

介绍了序列二次规划算法在飞行器再入轨迹优化问题中的应用.首先引入了能量替代变量对无量纲运动方程进行推导,使得运动方程和优化问题易于处理,考虑严格的过程约束和终端约束,以攻角和倾侧角为控制变量,总加热量最小为性能指标;然后通过直接配点法将最优控制问题转化为非线性规划问题,选取各节点的状态量和控制量作为优化参数;最后应用序列二次规划算法对非线性规划问题进行求解.针对多约束的再入飞行器的轨迹优化时对初值敏感的问题,提出一种参考轨迹快速规划算法,提高了优化速度.仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到最优轨迹,满足所有约束且落点精度高.     

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。     

具有内点状态约束的机动再入弹道优化设计

高级机动弹头末制导装置开始工作时对弹头飞行速度和姿态有一定的要求。这就增加了内点约束,从而使机动再入弹道设计问题成为具有内点约束和终端约束更复杂的最优控制问题。利用遗传算法求解该问题,用多段插值方法进行染色体设计,设计了基于模拟退火思想的罚函数和适应度函数来处理各种约束。仿真结果表明,所设计的遗传算法效率高,对初值不敏感,能搜索到全局最优解。所设计的再入机动弹道能满足机动弹头对姿态、热流和速度的要求。     

基于OPTIMUS的临近空间飞行器再入轨迹优化设计

针对临近空间飞行器再入飞行受到热流率、动压和过载等多约束情况下的轨迹优化问题,提出了基于OPTIMUS优化软件平台搜索初值的编程求解方案。首先根据再入飞行动力学原理建立数学模型,并合理简化,应用最优控制理论设计滚转角控制律;然后利用OPTIMUS软件平台搭建系统工作流程,进行试验设计并建立响应面模型,通过平台集成的优化算法寻找初值;最后结合不同优化算法的优点,基于遗传算法加模式搜索法编写程序求解轨迹。结果表明,基于OPTIMUS分析所设计的轨迹优化方案,可以快速确定较为准确的初值,计算效率显著提高,且能够保证较高精度。     

高超声速滑翔飞行器引入段弹道优化

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。     

返回舱弹道重建与黑障区弹道再现研究

对于飞船返回舱，黑障区弹道再现是再人飞行试验气动分析工作的重要环节。利用舱上测量数据和有限的雷达测量数据重构飞行弹道，是黑障区弹道再现的有效方法。本文建立了返回舱弹道重建的数学模型，包括运动学模型、观测模型、测量误差模型，从而将返回舱弹道重建问题转化为一个非线性动态系统的参数辨识问题。给出了基于极大似然判据和Newton-Raphson迭代的弹道重建算法。对某飞船返回舱的飞行试验数据进行了计算和分析，结果证实了弹道重建数学模型的正确性和算法的可行性。通过弹道重建，不仅再现了黑障区的弹道，而且提供了可靠的、完整的弹道数据。     

多高超声速飞行器静态协同再入制导方法

为实现多高超声速飞行器的协同再入，提出一种基于参考轨迹的静态协同再入制导方法。首先以实际轨迹长度代替大圆弧假设，研究了实际轨迹长度与总飞行时间的对应关系，提出采用公共轨迹长度作为协调变量的思路；然后设计了一种双层协同框架，其中协调层将轨迹长度作为协调参数进行协调匹配，执行层依据分配的协调参数完成再入飞行；最后针对协同再入的时间一致性要求，提出一种新的协同逻辑转换策略，将终端时间的一致性问题转化为到达截止时间的状态收敛问题。该方法在能量域内进行公共参考轨迹设计，之后通过时域信息提取在时域内完成公共参考轨迹跟踪，最终实现多成员的协同再入。分别在标称状态与模拟扰动环境对所提方法进行了数值仿真，结果表明，所提方法能够简明实现多飞行器的再入协同制导，具有较好的应用潜力。