基于高斯过程回归的大气进入段航天器飞行能力预测方法

轨迹优化技术是目前大气进入段研究的关键技术之一,如何在大气进入动力学复杂、航天器设计参数各异以及进入过程多约束的条件下,对进入轨迹性能参数进行评估是轨迹设计研究的重要问题。对此，以二维落点走廊为表征的大气进入段最大飞行航程作为性能指标,针对传统轨迹优化方法求解计算量庞大的问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)的大气进入段航天器飞行能力快速预测方法,挖掘航天器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系,求解航天器最大航程时避免了复杂的动力学建模以及大规模的迭代寻优过程。利用所提方法对1 000余组不同进入场景的进入轨迹最大航程进行快速预测,将预测结果用于进入段航天器飞行能力评估,为解决大气进入领域相关工程问题提供参考。     

基于高斯过程回归的大气进入段航天器飞行能力预测方法

轨迹优化技术是目前大气进入段研究的关键技术之一,如何在大气进入动力学复杂、航天器设计参数各异以及进入过程多约束的条件下,对进入轨迹性能参数进行评估是轨迹设计研究的重要问题。对此,以二维落点走廊为表征的大气进入段最大飞行航程作为性能指标,针对传统轨迹优化方法求解计算量庞大的问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)的大气进入段航天器飞行能力快速预测方法,挖掘航天器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系,求解航天器最大航程时避免了复杂的动力学建模以及大规模的迭代寻优过程。利用所提方法对1 000余组不同进入场景的进入轨迹最大航程进行快速预测,将预测结果用于进入段航天器飞行能力评估,为解决大气进入领域相关工程问题提供参考。     

Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA

An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit.The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed.A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method.A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA.A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA.The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat.     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。     

基于奇异摄动法的平流层飞艇

平流层飞艇作为一种低速飞行器对风场干扰具有很强的敏感性,它在水平面长距离逆风巡航时需要消耗较多的能量。针对此问题,提出了一种基于奇异摄动法的最小能量水平面轨迹优化方法。首先建立风场坐标系,将飞艇巡航到目标点的过程转化成类似的最优拦截问题;根据飞艇运动学、动力学状态变量变化的特点,引入比例导引法,将其进行3个快慢时间尺度的划分,建立基于奇异摄动法的数学模型;再分别求解3个不同时间尺度上的子问题,得到解析解;最后,给出了一个仿真算例,结果表明,所提方法是有效的,具有一定的工程应用前景。     

基于传热增广模型的轨迹优化与防热结构分析

在考虑飞行器结构温度约束的轨迹设计问题中,采用一般约束热流密度的轨迹优化模型存在反复迭代、不能考虑轨迹、传热之间耦合关系等缺点.针对这些问题,提出一种传热增广的轨迹优化模型.利用空间差分将传热方程转化为一阶微分方程组,与运动方程组成传热增广的系统状态方程,从而能在轨迹优化中对结构温度直接进行约束.算例仿真说明了基于增广...     

多目标连续小推力深空探测器轨道全局优化

以燃料消耗量最小和飞越小行星最多为性能指标,对多目标连续小推力深空探测器轨道优化,给出了一种组合优化算法。该组合优化算法由全局优化和局部优化组成。全局优化为粗略设计,首先,利用动态规划法全局优化来确定探测系列,即确定从地球出发依次探索的各个小行星以及时间节点;利用静态参数优化算法(即穷举法),在一个大的搜索空间内全面搜索每段飞行轨道的发射窗口,同时,得到每段轨道次优飞行轨道及次优的控制律。然后利用共轭梯度法局部优化来求解每段轨道两点边值问题,获得最优的飞行轨道及最优的控制律。     

切向加速度与弦误差约束的CNC系统时间最优轨迹规划

针对计算机数控(CNC)系统给定参数化路径, 给出了一种求解时间最优轨迹规划问题的凸优化方法. 轨迹规划问题考虑切向加速度约束与弦误差约束. 通过建立两种约束下的状态容许空间, 分析约束对时间最优轨迹的影响. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个与时间无关的凸最优控制问题. 基于控制向量参数化(CVP)方法, 问题被进一步转化为易于求解的凸优化问题. 以路径参数对时间的二阶导数(参数加速度)为优化变量, 序列二次规划(SQP)方法获得问题数值解. 文末通过求解两个测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证方法的有效性.     

再入机动飞行器最优轨迹设计与跟踪

提出了一种再入机动飞行器（maneuvering reentry vehicle, MRV）的最优制导与控制方案。针对MRV再入机动轨迹优化问题,提出了新的基于Gauss伪谱优化方法的分段优化策略;由产生的最优参考轨迹,生成系统的外环最优制导指令。接着利用轨迹线性化控制（trajectory linearization control, TLC）方法设计系统的内环控制律。基于MRV完整的非线性六自由度模型,仿真表明提出的再入轨迹优化设计方法是有效的,而且内环TLC控制器可以准确地跟踪外环的最优制导指令和最优轨迹,并对系统未建模特性和参数不确定性具有一定的鲁棒性能。     

基于细胞膜优化算法的几何约束求解

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。约束问题可以转化为一个优化问题。采用基于细胞膜优化算法来求解该问题。受细胞膜物质转运方式的启发,把物质分为三种:脂溶性物质、高浓度非脂溶性物质和低浓度非脂溶性物质。从中提取出优化模型,使用细胞膜优化算法(CMO)来求解几何约束问题。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.     

基于交叉熵的通讯网的优化算法

可靠性是通讯网性能主要指标之一。为了寻找通讯网可靠性最优路径,提出一种基于交叉熵的求解通讯网优化方法。首先通过算法1得到网络的所有可能路径。其次通过求解交叉熵的极大值方法,把辅助转移概率矩阵P的有限步迭代内变为退化矩阵P d,使P d每行只有一个元素为1,其余为零,从而每行里的1唯一定义了最优路径。这样便得到了通讯网可靠性的最优路径。数值计算证明:在有限步内通讯网可靠性的最优路径算法2能以高概率收敛到最优路径。交叉熵方法也可应用于其他网络优化问题。     

解约束优化问题的新粒子群算法

提出了一种新的求解约束优化问题的粒子群算法。基于一个合理的假设前提:任何可行解总是比非可行解好,算法通过在标准粒子群算法中引入了一个新的约束处理机制,将约束优化问题转化为无约束问题来求解。此外,为了提高收敛性能,新构建的算法通过引入变异策略,使算法在迭代过程中保持较高的种群多样性,增强算法跳出局部最优解的概率,从而提高算法的收敛速度和解的质量。与遗传算法以及标准粒子群算法的实验比较表明,所提出的方法是一个可行的约束优化问题的求解算法。     

基于遗传算法的RLV再入轨迹优化设计

飞行器再入轨迹优化是一类最优控制问题。传统的优化方法存在初始值敏感问题。利用小生境技术和精英方法改进适应值共享拥挤遗传算法,并将其用于RLV再入轨迹优化设计。以终端时间固定的空间最小控制能量再入轨迹和终端时间自由的平面最小热载再入轨迹为例,详细讨论了遗传算法用于再入轨迹优化设计所需要解决的一些关键问题。仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到全局最优解,对初始猜测值不敏感,能够方便用于RLV的再入轨迹方案选择和优化设计。     

多方法协作优化算法协作策略研究

为充分发挥多方法协作优化的优势,研究了多方法协作优化算法的协作策略特性。比较了采用并联、串联、串并联和嵌入协作策略的多方法协作优化方法的不同优化特性,得出协作策略选择的一般准则。以典型全局优化测试问题进行了分析验证。研究表明,多方法协作比单独优化方法更具优势;合理选择协作策略,可以进一步提高多方法协作优化方法的优化特性。     

基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离

把粒子群优化算法应用于稀疏信号盲分离中,采用基于粒子群优化算法的聚类算法来估计混合矩阵;然后利用粒子群优化算法在求解具有线性约束优化问题时,只需在初始化时粒子满足线性约束条件,无须做其它处理的特点来求解稀疏源信号,从而给出了一种基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离算法。该算法计算量小,精度较高。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法

工件排序问题中如何使加工效率最高，一直是一个非常重要而且又非常困难的问题，特别是问题的规模很大时，目前各种算法计算就非常困难，有的甚至无法得到合理的方案，蚁群系统是近年来发展起来的解决组合优化问题的一种有效方法，根据工件排序问题的特点，建立了在不同种类的并行机上加工一批不同种类工件的优化数学模型，在蚁群算法的基础上对其进行改进，成功地把改进的蚁群算法用于工件排序问题的优化中，通过与其他算法的仿真比较，表明基于蚁群系统的算法是有效的，特别是问题规模很大时更显示其快较的收敛速度和较高的精度。     

可重复使用运载器的上升段轨迹线设计

可重复使用运载器的上升段飞行过程较为复杂,其轨迹线设计是一个多约束的非线性规划问题,优化求解较为困难。为形成较为实用的上升段轨迹线设计策略,将上升段分成投放分离段、拉起点火段、动力爬升段和无动力爬升段四段进行分析设计。通过各段运动特点的分析,各段采用不同的轨迹策略,确定所需要设计的参数及其范围,将各种物理约束及末端条件约束转换成适应度函数,最后将轨迹优化问题转化成设计参数的寻优问题,通过具有很强非线性搜索能力的粒子群优化算法对参数进行优化求解。结果表明,设计的轨迹线能很好地满足任务指标。     

Artificial Ant Algorithm for Constrained Optimization

1　IntroductionArtificial ant algorithm is a stochastic searching algorithm from nature[1 ,2 ] .It is inspiredby the behavior of real ants in insect colony. Since the early applications of thisoptimization strategy to the famous travelling salesman problem,quadratic assignmentproblem,job-shop scheduling problem,graph coloring problem,etc.[3～ 9] ,it has beenfurther extended to some hard (multicriteria) combinatorial optimization problems inrecent years[1 0～ 1 5] .In this paper,we propose anot…     

助餐机器人轨迹规划研究

在真人使用一种助餐机器人样机进餐时餐勺位姿参数变化的基础上,用三次样条插值和三次多项式插值对机器人助餐全过程进行了轨迹规划。仿真证明规划的关节曲线光滑连续,保证机器人末端餐勺运动平稳、人性化,为机器人控制系统研究打下一定基础。