跟踪与数据中继卫星系统资源调度优化问题

现有跟踪与数据中继卫星资源调度研究常采取简化模型,它将天线的准备时间假定为固定值,由此成为工程应用中系统利用率提升的一个瓶颈。文章借鉴时间窗约束的车辆路径问题理论,提出天线准备时间变长的规划优化问题（LOPVAPT）模型,通过优化天线的扫描路径,实现天线准备时间的动态最优取值。采用STK模拟任务过程,基于Matlab实现蚁群算法,结果表明可将系统利用率从低于80%提高到90%以上。     

Direct dynamic-simulation approach to trajectory optimization

This paper proposes a new direct method for an efficient trajectory optimization using the point that the dynamics of a deterministic system are uniquely determined by initial states and controls imposed over the time horizon of interest. To effectively implement this concept, the Hermite spline is adopted to interpolate the continuous controls and the system dynamics are integrated with corresponding control parameters in prior. As a result, the optimal control problem can be transcribed into a nonlinear programming problem which has no dynamic equality constraints and no intermediate states in its design variables. In addition, the paper proposes an efficient recursive Jacobian estimation technique and introduces a Jacobian transformation matrix to straightforwardly handle the general state constraints. Important properties of the present method are thoroughly investigated through its applications to the trajectory optimization for a soft lunar landing from a parking orbit, including the detailed analyses for the de-orbiting phase. The computed results are compared with those using the pseudo-spectral method to demonstrate an extreme outperformance of the proposed method in the aerospace applications over the traditional direct method.     

小生境多目标蚁群算法在飞行器总体设计中的应用

飞行器总体设计直接影响飞行器的战术技术指标,往往需要反复很多次的设计过程以确定最终设计方案,因此迫切需要研究并采用优化方法以快速获得性能较优的飞行器总体方案。蚁群算法是群智能算法的典型代表之一,本文针对飞行器总体设计中的多目标优化问题,以多目标蚁群算法为基础,引入小生境技术,提出小生境多目标蚁群算法,并以某飞行器为应用对象,对其进行了多目标优化设计,最后对优化结果进行了分析。     

地球-火星之间的往返轨迹全局一体化优化设计

针对多因素影响的地球-火星之间的星际往返轨迹优化设计问题,基于多体动力学运动模型,采用静态参数+动态优化的组合算法,进行了全局一体化优化设计,得到最优往返飞行方案,包括探测器从地球出发到火星的最优4-D飞行轨迹、从火星返回地球的最优4-D轨迹,分别离开地球与火星的时间、与星体的相对速度差等。最优飞行方案达到了在火星上探测时间足够长,往返飞行时间最短,所耗发动机燃料最少等目的。该研究结果对未来我国星际(如地球-各行星之间)最优往返飞行有一定的参考价值。     

六自由度振动台台体结构优化设计研究

在应用六自由度振动台进行高频振动测试试验时,若台体结构被激发产生共振,则会影响测试结果的准确性。为保证台体的共振频率在工作频带之外,同时使台体重量更轻,文章提出基于二级多点逼近算法的六自由度振动台台体结构优化方法。首先建立台体结构的有限元模型,并根据实际应用工况确定台体连接面法向位移约束的边界条件,以壳、梁单元的截面尺寸和外形半径大小为设计变量,建立以台体结构一阶固有频率和静强度为约束、质量最小为目标的模型。然后,利用二级多点逼近算法对模型进行尺寸优化,并以人机交互的方式实现外形半径的优化,得到满足约束条件的优化解。最后依据优化结果设计与制造出台体结构,并完成台体样机。该台体结构实现了轻量化设计要求并应用于振动试验,验证了该结构优化方法的有效性。     

混合推进最省燃料轨道设计方法

使用混合推进方式设计地-月圆型限制性三体模型下的最省燃料转移轨道。将化学发动机以及电推进发动机的燃料消耗总和作为目标函数进行优化,推导一阶必要条件和雅可比矩阵。选择从近地圆轨道出发到达地-月L1附近Halo轨道的转移轨道为例测试上述方法。仿真结果表明,相比发射脉冲固定的情况,混合推进方式进一步降低了燃料消耗,而且给出了飞行时间和燃料消耗不同的组合方式,给予任务设计更大的灵活性。     

基于模型的多电飞机能源优化特性仿真分析

多电飞机是一种用电能部分取代原来的液压能和气压能的飞机,其二次能源系统以电能为主。为实现多电飞机能源系统的优化设计,将飞机的发电、配电和用电集成在一个统一的系统内,实行发电、配电和用电的统一规划、统一管理和集中控制。为快速有效地分析多电飞机能源系统优化特性,本文采用基于模型的系统工程方法论,针对多电飞机能源优化仿真分析平台开展研究,提出了一种面向电气设备的多物理域模型建模方法,以实现机载系统的大规模集成仿真。并以飞控系统为对象,建立了多电飞机飞控系统和传统飞机飞控系统的能量利用、能量传送、能量变换设备等仿真模型,仿真分析了两种飞控系统的能源应用特性,为多电飞机能源系统的优化设计提供了有效支撑。     

Multiobjective genetic optimization of Earth–Moon trajectories in the restricted four-body problem

In this paper, optimal trajectories of a spacecraft traveling from Earth to Moon using impulsive maneuvers (ΔV maneuvers) are investigated. The total flight time and the summation of impulsive maneuvers ΔV are the objective functions to be minimized. The main celestial bodies influencing the motion of the spacecraft in this journey are Sun, Earth and Moon. Therefore, a three-dimensional restricted four-body problem (R4BP) model is utilized to represent the motion of the spacecraft in the gravitational field of these celestial bodies. The total ΔV of the maneuvers is minimized by eliminating the ΔV required for capturing the spacecraft by Moon. In this regard, only a mid-course impulsive maneuver is utilized for Moon ballistic capture. To achieve such trajectories, the optimization problem is parameterized with respect to the orbital elements of the ballistic capture orbits around Moon, the arrival date and a mid-course maneuver time. The equations of motion are solved backward in time with three impulsive maneuvers up to a specified low Earth parking orbit. The results show high potential and capability of this type of parameterization in finding several Pareto-optimal trajectories. Using the non-dominated sorting genetic algorithm with crowding distance sorting (NSGA-II) for the resulting multiobjective optimization problem, several trajectories are discovered. The resulting trajectories of the presented scheme permit alternative trade-off studies by designers incorporating higher level information and mission priorities.     

无人侦察机航迹点重规划的优化算法

提出了一种针对发现新目标后,机上在线进行航迹点重规划的方法.建立了重规划数学模型,用图像质量方程预估侦察目标的图像质量,以所有目标图像质量的加权之和最大、路径长度最小为目标函数.在传感器侦察范围、飞机机动和目标图像质量要求以及威胁等多约束条件下运用改进后的多目标进化算法NSGA-II寻优,得到侦察航迹点的Pareto最优解集.以目标图像质量、路径长度和路径威胁为评价因素,专家系统给出当前评价因素加权权值,用模糊选优方法在Pareto最优解集中选择该加权意义下的唯一最优路径.仿真结果证明了该方法的可行性和智能性.