基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化

针对末端时间自由的上面级远程交会问题,提出一种基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化方法.首先建立了末端时间自由的上面级远程交会模型,通过约束松弛和线性化等方法将该模型转化为一组可以迭代求解的凸优化问题.其次结合上面级发动机推力较大的特点,采用双脉冲变轨的计算结果作为迭代初值,进而减少迭代次数.最后用对偶内点法求出远程...     

基于碰撞检测的空间超大规模航天器拼接曲面优化

针对模块航天器在轨拼接曲面优化、曲率极值问题,提出了一种基于模块间隙约束的“球冠-平面”辅助映射法,该方法不仅可以规划模块航天器如何构成目标曲面,还可以获得该曲面的极值。该方法以正六棱柱模块航天器为单位模块,将模块按由“球冠-平面”映射的圈层排列张成目标球面,构建了拼接曲面的数学模型。鉴于工程上对机构调整有限导致的相邻模块间隙限制问题,在算法中引入了碰撞检测(DC)约束参数;通过遗传算法寻优,获得目标曲面布局的最优解。最后仿真表明:该算法可以有效获得曲面布局的最优解。     

膨胀循环发动机推力室传热优化

针对膨胀循环发动机推力室身部燃气侧的内壁增强换热结构和冷却剂侧的冷却通道结构这两个影响推力室身部换热最关键的结构分别进行多种结构下的数值模拟对比。通过分析各结构的模拟结果,得到了能够合理提高推力室身部换热能力的内壁加肋结构和圆柱段冷却通道深宽比的结构特征。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

复合材料格栅圆柱结构优化设计

复合材料格栅圆柱结构是由连续纤维缠绕的斜向和环向肋组成的结构.介绍了一种轴压作用下复合材料格栅圆柱结构的设计方法,该模型是在满足格栅结构整体屈曲要求、斜向肋承受压缩强度要求以及2个交叉点间肋段的局部屈曲3个约束条件的情况下,通过引入格栅结构整体屈曲、局部屈曲及压缩强度安全系数,并经过对数学模型的变换处理,使得格栅结构的结构重量最小,得到格栅结构的设计参数.该方法在格栅结构的设计与优化中非常有效.     

摇摆框组件的工程优化设计

摇摆框组件是空间摇摆推力系统的重要组件。通过风险评估,对组件进行工程优化,详细规定MCP,再次通过试验论证工程优化后的组件能在现有的加工环境下满足设计的功能要求,并得出了对类似组件的工程优化过程和解决方案。     

空间梁板结构可靠性优化的全局最优解

基于可靠性分析理论,用改进的一次二阶矩法给出了空间梁板结构安全余量对各设计变量敏度分析的表达式,由PNET法给出了结构系统可靠性函数对设计变量的一、二阶敏度表达式,以及Hessian矩阵中各元素的具体形式,据此能确定结构系统可靠性函数的凸凹性,为判断基于结构系统可靠性优化所得解是否为全局最优解提供了理论基础。算例表明,对空间梁板结构系统基于可靠性的结构优化问题,可靠性指标合理的解多为全局最优解。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.