滑翔弹道优化设计研究

研究滑翔弹道优化设计问题.采用考虑地球转速和扁率的动力学模型进行了弹道优化设计.根据滑翔弹道的特点提出了优化设计的方法.针对滑翔弹道优化设计中的强非线性、多约束、多种类性能指标、多局部极值的问题,采用了粒子群全局优化与经典局部优化相结合的算法,并通过仿真计算验证了算法的适用性.针对典型的工程问题,对滑翔弹道进行了优化,设计结果对工程实践具有一定的指导意义.     

基于物理规划的固体运载火箭多学科设计优化

固体运载火箭设计属于典型的多学科设计问题,为提高同体运载火箭设计水平和缩短研制周期,提出了基于物理规划的固体运载火箭多学科设计优化方法.建立了固体运载火箭多学科系统分析模型,以卫星轨道设计计算得到的运载火箭关机点参数和最小火箭起飞质量为设计准则.采用物理规划方法构造系统级火箭总体设计优化模型,以发动机总体性能指标为设计准则,采用物理规划方法构造子系统级发动机设计优化模型.通过系统级总体设计优化和并行的子系统级发动机设计优化的嵌套循环,得到满足火箭运载能力的各级固体发动机最优设计结果,即得到内外弹道相匹配的发动机最优推力-时间曲线.     

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

针对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究,提出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规划方法。通过建立不同空间特征区域速度场模型,实现了速度场驱动下的无人机航路规划。文中采用虚拟目标点法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题;采用探测步长法,实现了无人机机动约束的融合,解决了航路可飞性问题;在动态实时规划应用中,确立了环境信息更新方法,实现了对动态环境的描述。通过仿真验证,表明速度矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点,算法具有良好的完备性和实时性,适用于局域动态环境中的快速航迹规划。     

一种新的民用飞机修理级别优化模型

修理级别分析(LORA)是飞机保障性分析的一个重要内容,是在设计阶段评估维修对飞机成本影响的一种系统分析方法。现有的LORA经济性分析模型对于系统寿命周期的维修费用考虑不够,且不适合民用飞机维修特点,基于此,提出了一个适合民用飞机维修规划三层三级的LORA经济性分析的数学模型,在此基础上,以最小化维修成本为目标建立了维修级别优化模型,并利用免疫粒子群算法超强的多变量、非线性及全局优化能力,对所提出的民机维修级别优化模型进行了求解。最后通过算例的比较分析,说明了本文LORA经济性分析模型的合理性以及模型求解算法的高效性。     

探月与航天工程中心赵文波副主任调研并指导高分专项标准化工作

本刊讯高分辨率对地观测系统是《国家中长期科学与技术发展规划纲要(2006-2020)》中确定的16个重大专项之一,该系统涉及面广、技术复杂。2008年七○八所配合国防科工局和总装备部高分专项的总体论证,负责     

基于零控脱靶量的大气层外超远程拦截制导

考虑拦截器使用固体推进系统的情况,设计了基于零控脱靶量(ZEM)的大气层外超远程拦截制导方法。首先设计了考虑摄动影响的适用于超远程拦截的零控脱靶量计算方法;其次使用变分法结合Kepler轨道摄动方程推导了线性的ZEM动力学方程;最后考虑固体推进拦截器的可控性约束条件设计了ZEM控制律并结合动力学方程确定指令推力方向。本文给出的制导方法设计过程中没有对拦截器和目标的引力差进行简化,考虑了摄动因素对滑行段弹道的影响,制导精度对推进系统参数偏差的鲁棒性好。仿真结果表明使用本文制导方法拦截大气层外超远程目标,脱靶量可达公里量级,推进系统参数偏差对制导精度的影响很小。     

多星任务规划中的FFFS-DTMB与ADTPC-DTMB算法

 多星对地观测任务规划是一类典型组合优化问题,针对该问题中常见的时间窗口冲突问题,根据同一时间窗口内的冲突任务的处理方式提出了两种有效处理此类问题的规划算法：带有冲突任务时间窗口后移的先完成先规划算法(FFFS DTMB)以及冲突任务共存性判断算法(ADTPC DTMB),并给出了关键步骤的算法过程与伪代码。完整的卫星任务规划过程包括了约束检查、优先级检查以及任务规划,不考虑任务间关系与优先级,主要研究处理具有时间窗口冲突的任务规划算法。文中给出的两种算法优化目标均为最大化规划任务数量。算法的主要思路是通过采用一个冲突任务替换一个已规划的任务,并将替换任务后移至下一时间窗口或在同一时间窗口内部后移。最终的评价结果显示了两种算法的有效性。     

一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法

随着中国航天事业的发展,卫星地面站资源匮乏问题日益突出,需要对其进行统筹优化使用。因此,卫星地面站资源规划问题得到了广泛关注。在分析问题特点的基础上,对用户规划结果的偏好信息进行建模表达,建立了涵盖用户偏好的多目标数学规划模型,提出了基于偏好多目标进化算法的卫星地面站资源规划算法。为了进一步提升算法性能,设计了基于领域知识的启发式策略,包括：任务扩充策略、冲突消解策略以及任务缩减策略等。实验结果表明,与现有算法相比,用户偏好信息的引入能有效提升问题求解针对性,在IGD-CF （Inverted Generational Distance based on Composite Front）指标上取得了更好的效果。