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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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超低空突防是目前远距离空地导弹对地攻击的最为有效的突防模式,而预先对导弹突防路线进行航路规划则是灾防成功与否的关键。本文系统地给出了航路规划的设计思想、数学原理和路径生成方法,定量描述了威胁场和地形的数学模型。同时运用威胁场分区规划法、遗传算法,以及最优控制专家知识库的全新的寻优方法对复杂环境进行搜索,并引入模糊数学进行评估决策,从而产生最佳实防路径。 相似文献
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运用混合遗传算法的多机编队重构优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
多机编队重构优化除了要考虑终端状态约束、控制作用能量约束之外,还必须考虑安全防撞距离与通信保障距离的约束。在满足这些约束的前提下,提出了一种新的结合控制作用参数化与时间离散化(CPTD)方法和遗传算法(GA)的混合算法,将编队重构最优时间控制问题进行控制作用参数化和时间离散化处理,转化为带自由终端状态约束的离散型优化问题,并通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法进行寻优,得到最优解。算例结果表明了该混合算法的有效性,其适用于编队重构最优时间控制问题。 相似文献
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为了准确地求解高超声速飞行器再入巡航段节省燃料的最优弹道,在直接法得到次优解的基础上,提出了全程协态估算方法。该方法不仅能精确地估算出协态变量的初值,而且能得到协态变量的曲线,特别是对于存在内点约束的问题,协态变量不再连续时,能估算出各协态的跳变量。针对带约束的高超声速飞行器最省燃料弹道的特点,利用序列二次规划(SQP)算法得到其次优弹道,并应用所提的方法估算出协态变量的初值和跳变量,由极大值原理构造两点边值问题(TPBVP),以估算结果作为初值求解得到最优弹道。仿真结果表明:在300 W/cm2的热流约束下,每个周期上最优解比稳态解节省约2.4%的燃料;另外,所提的全程协态估算方法能精确地估算出协态变量的初值和跳变量,以其作为初值有利于降低求解TPBVP的难度,使算法快速收敛到问题的最优解。 相似文献
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