能量最优与燃料最优Lambert交会问题

Lambert双脉冲交会问题是航天工程中轨道转移和在轨交会等领域的重要问题,而能量最优和燃料最优Lambert交会问题是针对典型应用背景和工程需求衍生的一类Lambert优化问题。针对能量最优与燃料最优Lambert双脉冲交会问题提出一种基于矢量形式的解析计算方法,给出能量最优和燃料最优Lambert交会问题的矢量形式解析解,同时对2种最优交会问题求解的性质与特点进行了分析对比。仿真结果验证了计算的正确性及燃料最优轨道相比能量最优轨道燃料消耗较少的事实。      

一种超参数自适应航天器交会变轨策略优化方法

利用强化学习技术,本文提出了一种超参数自适应的燃料最优地球同步轨道（GEO）航天器交会变轨策略优化方法。首先,建立了GEO航天器交会Lambert变轨模型。以变轨时刻为决策变量、燃料消耗为适应度函数,使用改进式综合学习粒子群算法（ICLPSO）作为变轨策略优化的基础方法。其次,考虑到求解的最优性和快速性,重新设计了以粒子群算法（PSO）优化结果为参考基线的奖励函数。使用一族典型GEO航天器交会工况训练深度确定性策略梯度神经网络（DDPG）。将DDPG与ICLPSO组合为强化学习粒子群算法（RLPSO）,从而实现算法超参数根据实时迭代收敛情况的自适应动态调整。最后,仿真结果表明与PSO、综合学习粒子群算法（CLPSO）相比,RLPSO在较少迭代后即可给出适应度较高的规划结果,减轻了迭代过程中的计算资源消耗。     

时间与燃料约束的参数自主寻优变轨滑模控制

航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力,但参数设置复杂.为贴近工程实际,引入燃料最优约束和寻优算法,提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制.首先,基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制,建立相对运动滑模控制器模型,并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间,实现高效机动;然后,分析滑模控制器...     

激光等离子体对靶冲量传递的实验研究

针对激光对靶冲量传递问题,提出了悬摆法和光电测速法相结合的测量方法,并应用该技术测量了不同激光功率密度下的激光支持爆轰波对靶产生的冲量,得到了聚焦透镜焦点附近的靶获得的冲量、冲量耦合系数和作用激光功率密度呈非线性关系,且随着作用激光功率密度的增加冲量耦合系数呈饱和趋势,最后根据有关理论对实验测试结果进行了解释。     

基于最优机动参数的靶弹变轨研究

在跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动4种机动的变轨通用控制指令形式基础上,以拦截弹脱靶量的大小作为评判靶弹突防效果的指标,建立了末端机动靶弹突防效果的脱靶量分析模型,并提出了上述4种形式变轨突防最优参数的设计方法。在这些最优参数的作用下,导弹靶弹的机动变轨可实现最佳的突防效果,从而提升防空导弹的实战训练效果。