稀疏轨道信息下的非合作飞行器机动识别方法

在已知信息为稀疏轨道根数情况下, 针对非合作飞行器的机动参数识别问题进行了研究, 提出一种基于轨道反演的机动参数识别方法及相应的求解算法。首先, 建立轨道反演模型及机动参数识别优化模型。然后, 提出一种“全局寻优+局部修正”的双重优化算法。最后, 对提出的机动参数识别方法进行了仿真校验。结果显示, 双重优化方法能够有效求解本文的优化模型, 所提方法在误差允许范围内能够有效识别机动参数。研究为有限信息下的非合作飞行器的机动识别提供了一种思路, 一定程度上保障了空间飞行器的在轨安全。     

SGKW时间最短异面打击轨道的优化方法

天基对地打击动能武器(SGKW)用于从太空对地面高价值战略目标进行快速、准确的打击.针对最短打击时间要求,研究了SGKW异面打击轨道的优化设计方法.首先建立了SGKW的无量纲化空间运动模型,然后利用庞特里亚金极大值原理将时间最短打击轨道的最优控制问题转化为两点边值问题.由于约束条件中存在优化参数,一种基于"遗传算法+序列二次规划"的组合优化算法被用于求解未知参数.最后对上述方法进行了仿真验证.     

多个多弹头在轨武器平台的目标分配优化

为了解决多个多弹头在轨武器平台目标分配优化计算量较大的问题,提出了一种离散粒子群算法与禁忌搜索相结合的目标分配(discrete particle swarm optimization-taboo search, DPSO-TS)算法进行局部操作。首先建立了基于遗传算法的单个多弹头在轨武器平台拦截轨道优化模型,确定了拦截所需的速度增量和消耗燃料的质量;其次提出了以打击目标数目和单个多弹头在轨武器平台剩余燃料的最小值作为优化指标,建立了基于DPSO TS算法的目标分配优化模型;最后仿真结果表明DPSO-TS算法在保持DPSO算法收敛精度的前提下,收敛速度更快,该方法能够快速有效地解决多个多弹头在轨武器平台的目标分配优化问题。     

天基激光清除空间碎片任务分析

从天基激光技术参数和空间碎片清除需求两方面对天基激光碎片清除任务展开研究。基于激光支持爆轰波的传播机理,分析激光烧蚀推力的变化规律,揭示了短脉宽激光适用于碎片清除任务的原理,推导建立了激光烧蚀碎片的推力模型。对影响推力的典型激光参数进行研究,比较归纳了激光功率密度和光斑直径的通用求解模型,构建了最佳耦合条件下碎片速度增量与冲量耦合系数、脉冲个数之间的数学模型。从碎片尺寸和轨道区域两方面分析了将太阳同步轨道1~10 cm碎片作为清除对象的必要性,基于清除任务的合理性提出天基激光和碎片在“偶遇”条件下的作用模式,给出了清除距离和清除时间窗口。运用轨道动力学知识建立了基于近地点高度增量的天基激光碎片清除效果评估模型,案例分析表明了天基激光清除碎片的可行性。研究成果可为相关技术研究和任务设计提供参考。     

小偏心率空间碎片天基短弧定轨方法和实验

低轨空间碎片数量巨大, 对航天器在轨安全运行造成严重影响。天基光学是空间碎片观测的重要发展方向。低轨天基光学观测平台观测低地球轨道空间厘米级碎片的观测弧段相对较短, 由单个观测弧段难以确定目标的初始轨道, 初始轨道的误差也不容易评估。本文基于可行域方法, 建立了初始轨道确定和误差估计算法。针对天基短弧光学观测数据的初始轨道不易确定的问题, 本文提出了圆轨道辅助可行域方法。通过与商业遥感卫星合作, 利用遥感视频星开展了低轨空间碎片观测实验, 并利用天基实测数据对所提出的计算方法进行了验证, 为后续利用初始轨道进行弧段间关联奠定了基础。     

实时控制计算微分代数系统的代数约束算法

本文结合实际的航天工程背景，针对飞行器轨道约束实时控制模型问题进行了算法研究。首先分析了ＢＤＦ方法用于飞行器轨道约束实时控制模型问题时的缺陷，其后针对实际问题的特点构造了具有三阶收敛的代数约束算法，分析了该算法的数值稳定性，并对潜地式弹道约束实时控制问题及指标（ｉｎｄｅｘ）为２的单摆模型问题进行了实际仿真计算，理论分析以及数值结果表明代数约束算法对指标为２的半显式微分代数系统的实时控制计算是非常有效的。     

不确定条件下卫星鲁棒性调度问题

在对地观测卫星调度过程中，存在着很多不确定性因素，其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖不确定性的卫星调度问题，借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想，提出了一种基于邻域的鲁棒性指标，用于衡量卫星调度方案的鲁棒性。在此基础上，建立了卫星鲁棒性调度的CSP模型，设计了基于分级优化策略的随机变邻域禁忌搜索算法。实例研究表明，本文提出的模型和求解算法能够在保证调度方案性能的基础上，获得鲁棒性强的调度方案。     

基于m-best算法与rollout策略的平台任务关系优化设计方法#br#

在平台任务关系优化设计中,考虑单个任务资源分配过程中平台资源冗余度对后续任务分配的影响,分析优化设计过程的约束条件,构建了以最大任务执行精度与最小资源冗余度为综合目标函数的平台任务关系设计的问题模型,并使用基于m-best算法与rollout策略的方法对问题模型进行求解。m-best算法生成单个任务的m个平台分配方案,rollout策略用于均衡不同优先级任务之间的任务执行精度。最后,分别通过特殊算例和一般算例验证所提优化设计方法的优越性,算例的结果表明,使用该优化设计方法能够使高优先权任务的资源冗余度降低,从而使得整体任务执行精度提高。     

基于遗传算法求解区间数AHP判断矩阵的权重

研究区间数判断矩阵的一致性和权重向量的求解，指出现有研究方法的不足，即没有考虑一致性及其对权重向量求解的影响，求解过程计算复杂，不能准确反映权重向量的取值范围．对此，提出用局部一致性和一致性程度两个指标来度量区间数判断矩阵的一致性，并建立一个新的权重向量求解模型，针对该模型特点，设计遗传算法求解，对算法参数取值进行了分析，最后通过两个例子说明新方法的有效性．     

姿态机动开关反馈控制器消振参数优化设计

研究空间飞行器大角度姿态机动反馈开关控制的消振参数优化设计问题。基于一类采用拟欧拉角、拟欧拉角速度和飞行器绝对角速度为反馈信号的姿态机动控制模型,以其消振参数为优化变量,开关次数为优化指标,建立了姿态机动参数优化模型。采用模拟退火算法完成了控制器参数的优化设计。仿真结果表明,通过引入消振参数和对消振参数的进一步优化,可以明显地减少开关次数,同时开关次数的减少是以增大机动时间为代价的。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

多重不确定因素影响下的高端装备研制任务流程优化

基于设计结构矩阵对高端装备研制任务进行仿真建模,采用蒙特卡罗方法模拟研制任务执行过程,用以估算其工期、成本、失败率等参数.将研制任务仿真嵌入到多目标优化算法中,对每个个体对应的研制任务流程进行多次仿真,以仿真输出的平均工期、成本、失败率等作为适应度评价指标,基于NSGA-III构造多目标优化算法,求解其Pareto最优解集.对每个Pareto最优解对应的研制任务流程进行更多次的仿真,在此基础上对各个研制任务流程进行深入分析、评价.最后,以某无人机研制任务为例进行应用研究,并把本文的优化结果与文献中的数据进行比较,检验了本文方法的有效性和优越性.     

综合客运枢纽接运公交线路优化设计

分析了综合客运枢纽接运公交线路优化设计问题的内涵及作用,构建了以运输效率最大和布设线路最小为双目标的优化模型,并将它转化为一类特殊的取送一体化的开放式车辆路径问题进行求解,给出了求解的禁忌搜索算法。最后通过案例进行了验证,证实了该算法具有良好的寻优性能。     

基于METRIC理论的超大规模卫星星座多级备份策略

针对超大规模卫星星座可能出现的运行维护成本高、任务可用度低的问题, 结合卫星批量化生产以及采用一枚火箭将多颗卫星送入轨道(一箭多星)的现状, 基于可维修备件多级保障库存技术(multi-echelon technique for recoverable item control, METRIC)提出一种超大规模卫星星座多级备份策略。首先, 阐述了基于METRIC理论的卫星星座多级备份策略模型的原理, 备份策略同时考虑地面备份、停泊轨道备份以及星座轨道备份3种备份模式, 建立了考虑卫星年平均需求量、期望需求量与期望短缺数的星座可用度模型, 包含制造费用和发射费用的星座备份费用模型,以及以星座可用度为约束, 星座备份费用为优化目标的数学优化模型。然后, 以某型超大规模低轨卫星星座为案例研究对象, 使用遗传算法和边际分析法进行求解。最后, 讨论了遗传算法与边际分析法在求解该优化问题时的优缺点。结果表明, 在同一星座可用度指标下, 采用星座多级备份策略可比采用传统两级备份策略有效降低每年备份费用; 在保证星座可用度的前提下大幅降低了超大规模卫星星座的备份费用, 可为精确配置各级备份卫星数量提供参考。     

地球静止轨道-低轨道最优异面转移方法

研究了轨道转移飞行器（orbital transfer vehicle, OTV）从地球静止轨道向低轨道的最优异面转移过程,提出了解析法和智能优化算法。在解析法中,完整地推导了最优转移轨道的求解方法,提出了最优转移轨道应满足的条件,并采用牛顿迭代法求解第1次速度脉冲应改变的轨道倾角。以离轨点位置、入轨点位置和转移时间为优化变量,采用遗传算法对最优转移过程进行求解,给出了遗传算法求解该优化问题的设计步骤,并将变轨过程在卫星工具包（satellite tool kit, STK）场景中进行了演示。仿真结果表明两种方法均能满足Lawden一阶最优必要条件。     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

基于自适应郊狼算法的无人机离线航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)离线航迹规划对算法全局搜索能力和鲁棒性的要求,设计一种自适应郊狼算法,从最优化问题角度研究UAV离线航迹规划.建立UAV离线航迹规划的数学模型;在标准郊狼优化算法的基础上设计4种操作算子和一种自适应学习机制,使算法在搜索的过程中,智能选择合适的操作算子...