航天器反作用轮扰动建模及参数辨识

为预测反作用轮微振动对航天器产生的影响,提出了一种改进的扰动模型.由于共振造成的扰动放大是反作用轮扰动对卫星姿态精度的最重要影响,改进模型通过引入放大系数体现结构固有频率对扰动的影响.鉴于改进模型的非线性特性,应用模拟退火遗传算法对改进模型进行了参数辨识.设计刚性六分量力测试平台对反作用轮扰动进行测试,并利用实测数据对改进模型及参数辨识结果进行验证.验证结果表明:改进模型准确地反映了反作用轮的扰动特点,模拟退火遗传算法可以提高参数辨识的精度.     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.      

Lambert转移中途修正的全局概率最优策略

应用Monte-Carlo法和遗传算法的联合仿真求解Lambert转移中途修正的全局概率最优策略.首先推广限制性三体问题中求解周期性特解的微分修正算法构造出考虑J₂项摄动下的Lambert转移轨道并以此作为参考轨迹,则中途修正策略仅需针对导航误差、初始偏差修正的控制偏差等进行补偿.应用微分修正算法导出的单值矩阵,设计出3类线性和非线性中途修正策略,以适应不同的精度需要.随后应用Monte-Carlo和遗传算法的联合仿真,可以得到实现代价函数(落点误差最小)在概率意义下的最优解.与直接利用优化算法寻优需要已知各种误差量不同,得到的最优修正策略更具有普适性.     

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

基于遗传算法的设备布置优化算法

对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性.     

非圆截面弹体气动隐身一体化设计方法

从非圆截面弹体气动和隐身设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,采用了联赛式选择复制算子、小生境技术和Pareto解集过滤器技术使解集具有较好分布特性,并在此基础上应用了旨在提高优化计算效率的响应面方法.通过采用基于N-S方程的数值求解方法计算弹体气动性能,采用物理光学法和物理绕射理论来计算其雷达散射截面积,实现了基于Pareto遗传算法的非圆截面弹体气动与隐身两个目标函数间的折衷与优化,取得了较好的优化设计结果.