考虑潜在威胁区的航天器最优规避机动策略

随着一系列轨道转移飞行器的工程化实施,航天器可能面临的非合作交会威胁日趋严重。针对该问题,根据交会机动的特点定义了新的规避机动指标——潜在威胁区,相较于传统的相对距离和碰撞概率等规避指标,潜在威胁区更适合航天器在面对非合作交会追踪器时进行规避机动,能够有效提升航天器的抗交会能力。首先,建立追踪器多脉冲最优交会模型,以此为基础给出潜在威胁区的定义与计算方法;然后,以潜在威胁区弧长为优化目标,建立了目标器最优规避模型,采用遗传算法进行目标优化;最后,根据所建立的双层优化模型进行数值仿真,以初始相距100km为初始条件进行仿真并计算得到了使潜在威胁区为零所需规避脉冲值,验证了文中模型的正确性,结果显示所定义的潜在威胁区弧长随着规避脉冲的增大呈严格的单调递减关系。研究为在轨航天器在面对非合作交会时提供了有效的规避策略,提升了航天器的空间生存能力。     

Spacecraft optimal rendezvous controller design using simulated annealing

A new global approach for rendezvous Linear Quadratic controller design is presented in this paper. Instead of solving the algebraic Riccati equation, a continuous simulated annealing (SA) algorithm is used to design rendezvous LQ controller. Optimization of one automatic rendezvous controller with 18 design parameters is illustrated. The results show that the SA algorithm can locate the global solution effectively and robust, besides a great number of global solutions have been obtained by the SA. The SA has demonstrated better performance than other optimization algorithms such as floating-coded Genetic Algorithm, Simplex method and Powell algorithm.     

非线性优化方法在超音速导弹设计中的应用

以某型非线性超音速导弹为例,详细介绍了在MATLAB环境下利用NCD非线性控制设计模块进行计算机辅助控制系统参数优化设计的方法。仿真结果表明,这种优化方法既避免了复杂的计算和编程,又使系统满足各项性能指标要求,具有良好的动态性能和极强的鲁棒性,易于工程实现。     

路径约束的时间最短多脉冲交会全局优化

不同于现有的多脉冲最优交会研究多集中于交会时间固定的最省燃料优化,研究了路径约束和脉冲受限的多脉冲最短时间交会问题。综合考虑了交会测量视场角、脉冲总量和脉冲作用时刻等约束,基于Lam-bert交会算法,建立了多脉冲交会最短时间优化的非线性规划模型。为了高效获得全局最优解,采用了模拟退火算法用于非线性优化问题的求解。最后,通过解决一个寻的三脉冲交会问题验证了模型和算法的有效性。该研究方法可寻找满足特定约束条件的最优交会轨道。     

Accurate and autonomous navigation for the ATV

The Automated Transfer Vehicle (ATV) is a European spacecraft intended to service the International Space Station (ISS). It is designed to perform automated phasing, approach, rendezvous and docking to the ISS, then departure and deorbitation manoeuvres. Such an automated rendezvous mission towards a manned facility raises severe performance and safety constraints for the vehicle, which are declined towards the on-board Navigation in terms of availability, accuracy and failure tolerance: the ATV shall be operational after any first failure and safe conditions shall be reached after a second failure. The whole ATV navigation system has been designed to fulfil these very stringent requirements. Based on fully redundant hardware, the navigation algorithms present optimal estimators and multi-layers Failure, Detection, Isolation and Recovery (FDIR) capabilities to ensure the continuity of the state vector in case of failure. Several functions provide state vectors estimations and health reports, according to the flight phase: the attitude and drift estimation function provides the vehicle absolute attitude and angular rate during the whole flight; for the far rendezvous, position and velocity relative to the ISS are estimated by the relative GPS navigation and a dedicated relative navigation with Videometer applies in close rendezvous, in the final approach. All these autonomous navigation functions offer nevertheless a high level of monitoring and control to the ATV Control Centre operators. Thus the ATV innovative navigation chain provides the high level of performance, robustness and autonomy required by modern spacecrafts involved in human programs, today in Earth orbit but also for future space exploration missions.     

Survey of orbital dynamics and control of space rendezvous

Rendezvous orbital dynamics and control （RODC） is a key technology for operating space rendezvous and docking missions. This paper surveys the studies on RODC. Firstly, the basic relative dynamics equation set is introduced and its improved versions are evaluated. Secondly, studies on rendezvous trajectory optimization are commented from three aspects： the linear rendez- vous, the nonlinear two-body rendezvous, and the perturbed and constrained rendezvous. Thirdly, studies on relative navigation are briefly reviewed, and then close-range control methods including automated control, manual control, and telecontrol are analyzed. Fourthly, advances in rendezvous trajectory safety and robust analysis are surveyed, and their applications in trajectory optimization are discussed. Finally, conclusions are drawn and prospects of studies on RODC are presented.     

航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导

研究了航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导问题,优化目标包括交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标,并考虑了视觉传感器视场角、推力器推力幅度和最小安全距离等各种约束条件,建立了多约束、多目标优化下的仅测角导航和闭环制导问题的数学模型,分析了仅测角导航和闭环制导之间的耦合关系。最后,通过Matlab遗传算法工具箱中的多目标优化函数,求解得到了该多目标优化模型的Pareto最优解集,结果显示交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标不能同时达到最优,存在相互制约关系,即提高其中一种优化目标的性能会降低其他优化目标的性能。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

Optimization of multiple-impulse minimum-time rendezvous with impulse constraints using a hybrid genetic algorithm

The minimum-time multiple-impulse rendezvous with impulse constraints is investigated in this paper. Based on the Clohessy–Wiltshire (C–W) equations, an optimization model including several different kinds of impulse constraints such as the maximum impulse magnitude, the total velocity change magnitude and the time of imposing impulse for multiple-impulse minimum-time rendezvous is established. A generalized inverse matrix solution for linear equation is applied to avoid handling the terminal equality constraints. In order to obtain the global solution efficiently, a hybrid optimizer combining the advantages of a floating-coded genetic algorithm and simplex method is employed. A low-earth orbit multiple-impulse rendezvous problem is used as an example. The influence of the number of impulses, the optimization variables and the constraints on the solution is analyzed, and the different optimization algorithms are compared. Results indicate our proposed model and approach is effective in designing linearized minimum-time rendezvous trajectory with impulse constraints.     

基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制

提出了基于信息一致性的分段式无人机紧密编队集结控制策略,将集结过程分为3步:参考集结点选取和目标集结点分配、形成松散编队以及形成紧密编队。首先,以线切入预定航线的方式计算参考集结点,按照松散编队队形展开生成目标集结点,并利用基于三维距离空间的优化选择算法,将目标集结点快速、准确地分配给每架无人机。然后,使用速度一致性实现向目标集结点定点集结和向松散编队伴航集结,通过非精确的航迹控制快速形成松散编队,提高编队集结的效率。接下来,启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制,并逐步压缩编队队形进入紧密编队,避免发生碰撞,完成从松散编队到紧密编队的平稳过渡,同时准确地跟踪预定航线。使用协同修正方法抑制了测量误差、协同误差和通信延迟,提高了紧密编队的稳定性和控制精度。最后,基于MATLAB平台环境对所提三维集结控制策略进行了仿真,验证了其合理性与有效性。     

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。     

通信和测量受限条件下异构多UAV分布式协同目标跟踪方法

研究了通信和测量受限的异构多无人机(UAV)网络化分布式协同目标观测与跟踪问题.该分布式UAV系统采用长机一僚机异构型网络结构,以实现在电子静默和战术隐身条件下扩大探测和打击纵深.提出改进的一致性信息滤波(ICF)算法,实现通信和测量范围内各UAV节点的分布式信息融合.由于一致性算法的收敛性与网络拓扑结构的连通性密切相...     

飞行/推进系统分散控制优化设计及鲁棒性分析

以一种短距起降战斗机的飞行/推进综合控制系统设计为背景,对分散控制如何保持集中控制的性能和鲁棒性的问题提出利用优化的思想设计分散控制器.首先采用遗传算法设计集中控制器,作为分散控制的性能参考,然后给出具有接口变量的分散控制器设计方法,通过分析得出影响分散控制性能的关键因素,并通过数学推导得到以频率加权矩阵为设计参数的分散控制性能表达式,将分散控制器设计转化为优化问题,采用遗传算法求解得到分散控制器.分散控制器设计中同时用到了一种改进的平衡降阶方法.通过仿真和结构奇异值分析验证了这种优化设计方法可使分散控制达到集中式控制的性能和鲁棒性.      

增广拉格朗日子集模拟优化方法

传统的工程结构优化设计方法在求解多设计变量、多约束条件的结构优化设计问题时,存在诸多不足,针对上述问题,基于增广拉格朗日约束处理方法和子集模拟优化方法发展一种新的结构优化设计方法——增广拉格朗日子集模拟优化方法(ALSSO).该方法首先利用拉格朗日乘子法处理多重约束条件,然后利用子集模拟优化方法对转化后的无约束优化问题进行求解;对罚函数因子的更新方法进行改进,以保证收敛过程的稳定性;利用两个算例对该方法的计算精度、稳健性以及计算效率进行验证,并与其他优化方法进行对比.结果表明:增广拉格朗日子集模拟优化方法具有非常优秀的寻优性能.     

NONLINEAR PREDICTIVE CONTROL FOR TERRAIN FOLLOWING

ＮＯＮＬＩＮＥＡＲＰＲＥＤＩＣＴＩＶＥＣＯＮＴＲＯＬＦＯＲＴＥＲＲＡＩＮＦＯＬＬＯＷＩＮＧＣｕｉＨｕｔａｏ（崔祜涛），ＧｅｎｇＹｕｎｈａｉ（耿云海），ＹａｎｇＤｉ（杨涤）（ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ１３７，...     

基于响应面法的可靠性稳健设计优化

针对极限状态函数和结构性能函数为隐式的结构可靠性稳健设计优化问题,将结构性能稳健性、可靠性灵敏度稳健性与6σ稳健设计思想相结合,建立了一种基于响应面法的可靠性稳健设计优化模型并给出了具体算法.采用多项式拟合结构性能函数和极限状态函数,推导了基于响应面函数的1阶可靠度指标以及性能函数均值和均方差的计算方程;将结构可靠度作为基本约束条件,采用序列二次规划法得到稳健设计优化结果.运用该方法对某涡轮叶片型线进行设计优化,经过优化后,静、动叶的动能效率均值分别提高1.5%和6.4%,动叶片最大应力均值下降7.9%,动叶叶身最大变形均值下降5.6%,动叶片结构强度可靠度由初始的91.3%提高到了99.9%.      

基于神经网络响应面的机翼气动稳健性优化设计

针对不确定性因素引起飞机性能波动的现象,探讨了机翼气动优化设计过程的稳健性问题;建立了面向速度和扭转角两个不确定性因素的气动性能稳健性约束模型;在利用MATLAB构造基于均匀设计法的BP(Back Propagation)神经网络响应面基础上,应用遗传算法对机翼分别进行考虑稳健性约束和不考虑稳健性约束的气动优化设计,得到两种不同的优化方案。计算结果表明:两种优化方案的最大升阻比都比初始方案的大;在巡航马赫数下,与不考虑稳健性约束的优化方案相比,考虑稳健性约束的优化方案的最大升阻比小0.027 9,但在马赫数、扭转角对应范围内其最大升阻比的变化量分别小0.034 0和0.001 6,其他气动性能参数也更加稳定,波动更小,气动性能具有更好的稳健性,从而证明本文方法进行机翼气动稳健性优化设计是可行、有效的。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

混合遗传算法在航天器最优交会中的应用

推导了航天器双冲量交会时的优化模型,以此为基础构造了最优交会的燃料-时间混合优化指标,并针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将最速下降法与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得。数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力。最后,对共面圆轨道双冲量交会情况进行了仿真计算,仿真结果表明混合遗传算法的设计是成功的。     

Optimization of multi-element airfoil settings considering ice accretion effect

Almost half of all flight accidents caused by inflight icing occur at the approach and landing phases when high-lift devices are deployed. The present study focuses on the optimization of an ice-tolerant multi-element airfoil. Dual-objective optimization is carried out with critical horn-shaped ice accumulated during the holding phase. The optimization results show that the present optimization method significantly enhances the iced-state and clean-state performance. The optimal multi-element airfoil has a larger deflection angle and wider gap at the slat and the flap compared with the baseline configuration. The sensitivity of each design parameter is analyzed, which verifies the robustness of the design. The design is further assessed when ice is accreted during the approach and landing phases, which also shows performance improvement.