月/火着陆制导方法与考虑不确定性的研究进展

上世纪六七十年代和21世纪后的两轮月/火探测热潮产出了丰硕成果,以Artemis计划、探月工程四期和火星采样返回为代表的新一批任务已拉开帷幕,站在这一特殊历史节点,对月/火着陆制导技术进行综述。首先,阐述了月/火着陆的物理过程,指出了未来复杂探测任务对制导技术的挑战。随后,鉴于轨迹优化这一技术分支近年取得的广泛发展,讨论了其与制导的联系。然后,回顾了月/火探测工程任务的技术遗产,包括多项式制导、动力显式制导、Apollo进入制导、预测校正制导以及凸规划制导。鉴于动力学与环境不确定性的挑战日益突出,讨论了来自人工智能、先进优化与控制等领域的潜在理论工具,能够为制导技术的发展提供新动力。最后,面向随时随地、高精度、高可靠、高自主着陆的制导技术发展需求,总结了后续研究方向。     

基于仿生的大展弦比直机翼结构布局形式研究

为了探讨大展弦比直机翼的结构布局形式,借鉴自然界中的鱼骨和鸟羽毛以及树叶的叶脉形式,利用有限元分析与满应力优化作为设计手段,对三种不同的结构布局形式(A构型、B构型和常规构型)开展基于强度、刚度以及重量条件限制下的有关响应的对比研究.计算结果表明:在不同尺度的等重量条件限制下,"A构型"弯曲刚度最大,扭转刚度居中;"B构型"弯曲刚度居中,扭转刚度最小;"常规构型"弯曲刚度最小,扭转刚度最大.分析得出机翼的翼肋布置应该"适当的"倾斜.最后给出三点结论.     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

高空长航时无人机总体参数多目标优化

以高空长航时无人机的总体方案研究为背景,对高空长航时无人机总体参数建立了多目标优化模型,运用多目标遗传算法进行优化设计,最后通过建立的计算机程序得出优化结果.多目标优化用于高空长航时无人机总体参数优化,可以更加合理地评价高空长航时无人机的总体参数的最佳组合,避免设计上的缺陷,提高设计效率.结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值.     

基于遗传算法和空间推进方法的单壁扩张喷管优化设计研究

 将单目标遗传算法和多目标遗传算法（包括NSGA-II和NCGA）,与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合,对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管（SERN）进行了气动优化设计研究。在巡航点（Ma=6.0）讨论了推力系数C_T最大单目标模型,推力系数C_T最大升力系数C_L最大两目标模型,以及推力系数C_T最大升力系数C_L最大俯仰力矩系数C_m最小三目标模型,分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明,扩张壁初始扩张角θ_r,i和外罩长度L_c对C_T影响较大;较小的L_c和较大的θ_r,i设计,将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的C_L较大;较长外罩和较小的θ_r,i,对应Pareto最优设计的C_M较小。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。     

考虑微加工误差的微机械陀螺的健壮性优化

 为减小微加工误差对音叉振动式微机械陀螺设计性能的影响、提高其批量性能稳定性,以对其加工后性能变异影响最大的若干关键参数为设计变量,在分析了几何约束条件、模态性能约束条件、基于模态的加工灵敏度约束条件的基础上建立了微机械陀螺健壮性优化的数学模型。在无需事先知道微机械陀螺尺寸／性能的详尽统计信息的条件下,采用一阶摄动技术和遗传算法实现了微机械陀螺的健壮性优化设计。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题,提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量,使系统目标最优,并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量,使子系统目标最优,并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式：最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和,或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题,并与CO方法进行了对比,结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中,验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。     

嵌入式GIS中电子地图数据模型和查询优化问题的研究

对基于掌上电脑的嵌入式电子地图系统中查询优化问题进行研究,构造基于掌上电脑平台环境下多尺度数字地图的数据模型,建立一种适用于嵌入式GIS系统的四叉树空间索引,以提高空间查询的效率;提出了一种优化嵌入式GIS系统中的数据访问方法.系统应用结果表明:改进的四叉树可提高空间查询的效率,数据优化方法可加快电子地图显示和查询的速度.