基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高，收敛效率差等问题，提出一种基于混沌精英适应遗传算法（CEA-GA）的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想，建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型，将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题，减小计算量；考虑到遗传算法（GA）求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限，采用Tent混沌映射均匀初始化种群，以扩大个体搜索空间，丰富种群多样性，在此基础上，通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力，帮助个体跳出局部最优，并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解，仿真实验结果表明：CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率，且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹，从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。     

垂直回收火箭可伸缩着陆腿展开的动力学仿真分析

可伸缩着陆腿是实现运载火箭垂直回收的有效途径。相比于着陆过程，火箭着陆腿展开过程涉及的动力学问题更值得特别关注。根据多体动力学方法建立可伸缩着陆腿的虚拟样机模型，针对展开过程开展仿真分析，研究了支腿结构柔性、腿节滑移摩擦力、气动罩气动力及过载等因素对展开时长和展开到位角速度两个关键展开特性指标的影响。结果表明，结构柔性对展开特性影响可忽略，过载对展开特性的影响最大，其次是气动罩气动力和腿节摩擦力。相关研究结果可为用于火箭垂直回收的可伸缩式着陆腿设计提供参考。