基于自适应Radau伪谱法的再入段轨道设计算法

针对传统Radau伪谱法处理非光滑平面时精度不高和效率不足的缺点,提出了一种基于自适应Radau伪谱算法的再入段轨道设计算法。该算法可以根据状态方程的拟合精度对再入段轨道进行自适应调整。在轨道曲率较高的区域,通过增加区段数量提高计算精度;在轨道曲率较低的区域,通过提高插值多项式的阶次提高计算精度。仿真结果显示,该算法形成的配点分布更为合理,相对传统的Radau算法具有高精度、高效率等优点,求解效果优于传统的Radau伪谱法,可将其应用到再入段轨道优化的工程实际中。      

求解复杂约束条件下最优控制问题的分段低阶Gauss伪谱法

针对含有复杂约束条件的最优控制问题,提出分段低阶Gauss伪谱法。以常规Gauss伪谱法为基础,划分时间区间,在子区间上利用低阶Gauss数值积分离散Bolza型性能指标,利用插值型数值积分的性质离散状态微分方程,利用低阶Gauss伪谱法处理复杂约束条件,得到对应的非线性规划。对状态轨线或控制函数较复杂的情形,该方法克服了传统Gauss伪谱法直接在时间区间上配置Gauss点,插值多项式阶数高、数值解不稳定的缺陷,并且数值解局部代数精度高、计算量小。最后将该方法应用于求解飞行器对地打击轨迹规划最优控制问题,结果表明算法有效可行。     

基于区间算法的航天器再入轨迹优化

区间算法是近年来出现的一种新的全局优化算法,本文将其引入到再入轨迹优化中来。首先建立了航天器再入区间模型,选取总加热量最小为性能指标,控制量则选为功角和滚转角;然后讨论了区间算法在再入轨迹优化中的可行性以及优势;其次根据该算法的特点,构建了待优控制量功角、滚转角的区间解析表达式,以及给出了约束条件的处理方法;最后分析并解决了该算法在再入轨迹优化中应用的其余关键问题。仿真结果表明,该算法能够保证在再入轨迹优化中找到全局最优解,相比于其他优化算法具有某些优势。     

考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划

针对多约束条件下UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出了一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,分析并建立UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,初始和终端位置、速度、姿态、飞行性能、敌方火力或探测威胁、禁飞区、地形等约束条件模型,构建考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划模型;在分析RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式的基础上,采用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题;最后,利用SNOPT软件包求解,并进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足多种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。     

基于仿射算法的确定性全局优化算法

针对传统区间算法求解全局优化问题耗时长、空间复杂度较高及收敛速度较慢的缺点,引入仿射算法及局部优化算法,给出了一种全局优化求解的仿射算法.由局部优化算法和各求解区间上待优化函数的仿射运算得到全局最优解的一个上界,再依据对各区间仿射运算的下界与全局最优解上界的比较来确定相应区间的去留,通过对不含全局最优解的子区间的删除来确定最优解所在的子区间,并最终找到全局最优解.数值实验表明,该算法相对于传统的区间优化算法有较高的收敛速度,且占用的系统资源较少.     

基于改进高斯伪谱法的多无人机协同轨迹规划

针对当前伪谱法求解无人机轨迹存在的计算量大、运算时间长以及难以保证最优性等问题,提出了将粒子群算法与高斯伪谱法相结合的改进方法。首先,使用粒子群算法进行航迹预规划,保证近似最优解的快速实现;其次,针对高斯伪谱法配点的相对位置选取,对粒子群预规划的航迹点做拟合处理,并以此作为高斯伪谱法的初始参考指令,从而解决伪谱法的初值敏感问题,加快优化算法的收敛速度。最后,综合考虑无人机编队性能指标、飞行环境以及协同飞行约束等进行实验。实验结果验证了初值选取的重要性,同时表明了所设计算法可提升解的最优性与收敛速度。研究结果可为多无人机协同飞行控制快速规划出多维度、高精度的引导指令,对实现智能自主化飞行有一定参考价值。     

中点测试在全局优化区间算法中的一种实现

通过引入标志矢量R构造一个含全局最优值的区间列,对中点测试给出一种算法的具体实现,提高了区间算法的效用和通用性.同时可以推广到求出在闭区间X上只存在严凸或严凹子区间非线性函数f(x)所有全局最优解,较好地解决了区间算法易求最优值而难求最优解的问题,具有一定的实用性.     

基于hp自适应伪谱法的飞行器多阶段轨迹优化

为解决助推-滑翔飞行器的多阶段多约束轨迹优化问题,在考虑速度约束、轨迹阶段切换点约束与轨迹末端参数约束的条件下,建立了助推-滑翔飞行器纵向运动模型与多阶段轨迹优化模型。采用基于hp自适应伪谱法的Legendre-Gauss-Radau离散点,将该最优控制问题转换为多阶段非线性规划问题,求解得到最大飞行距离轨迹。为解决多阶段轨迹优化算法难以确定位置自由的阶段切换点的问题,基于动态规划的思想,设计了新的多阶段轨迹优化策略。改进后的优化策略在得到了多阶段全局近似最优解结果的同时,减少了原优化算法的计算量。仿真结果表明,改进的hp自适应伪谱法能有效解决多阶段助推-滑翔飞行器轨迹优化问题,优化结果优于最大升阻比滑翔飞行轨迹。      

抛物最优控制问题的有限体积元误差估计

采用拉格朗日方法推导出抛物最优控制问题的最优性条件,然后运用有限体积元和变分离散相结合的方法得到离散的最优性条件,给出最优解在L2范数意义下的误差估计,并通过数值算例验证了误差估计的理论结果.     

动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法

对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解.提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度.数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性.     

利用高斯伪谱法求解升力航天器最优再入轨迹

为了获得升力式航天器再入大气后的飞行轨迹,利用高斯伪谱法求解了同时满足路径约束和终端约束条件下的总吸热量最小再入轨迹。其中,路径约束包括驻点热流峰值约束和最大动压约束;终端约束为高度和位置。选取优化控制变量为迎角和倾斜角。仿真结果表明,高斯伪谱法能够快速优化出满足以上优化性能指标和约束条件的再入轨迹。最后,通过对哈密尔顿函数的分析给出了最优性验证。     

基于邻域最优控制的跟踪制导律设计

针对拦截临近空间高超声速飞行器的中制导过程,设计了一种基于邻域最优控制（NOC）的跟踪制导律.首先,采用高斯伪谱法离线设计得到满足终端约束与过程约束的标称最优弹道;其次,为了对标称弹道进行精确跟踪,将弹道满足的一阶最优性必要条件进行二阶变分,在标称弹道邻域内得到一条满足二阶最优的修正弹道;最后,应用间接高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯（LG）点上将转化后的两点边值问题离散为代数方程进行矩阵求逆运算,利用标称弹道数据求得反馈控制律.仿真结果表明,该方法能有效地消除跟踪误差,并且能够满足在线实施的要求.      

再入飞行器的脉动响应分析

采用有限元方法和MSC／NASTRAN软件，建立了某型号再入飞行器的动力学分析模型。根据再入飞行器的脉动压力环境和随机振动分析理论，计算了某型号再入飞行器脉动响应加速度的均方根值和功率谱密度曲线，其数值计算结果与试验结果比较一致。     

非线性"good"Boussinesq方程的多辛Fourier拟谱格式

在空间方向用Fourier拟谱方法离散非线性“good”Boussinesq方程,然后在时间方向用中点辛格式对半离散方程进行数值求解,得到了非线性“good”Boussinesq方程的多辛Fourier拟谱格式.数值实验能很好地模拟原孤立波的运动,验证了所构造格式的有效性与长时间的数值稳定性.     

一类DGH方程新多辛Fourier拟谱方法

基于Hamilton空间体系的多辛理论研究了DGH方程的数值解法,利用Fourier拟谱方法构造了DGH方程的多辛格式,该格式满足多辛守恒律. 数值算例结果表明该多辛离散格式具有较好的长时间数值稳定性.     

广义Ginzburg-Landau方程的Legendre拟谱方法

利用Legendre拟谱方法对广义Ginzburg-Landau方程的Dirichlet问题构造了半离散和全离散逼近格式,并对半离散和全离散格式的解给出了误差估计.     

高超飞行器平滑再入倾侧角优化设计

针对高超声速飞行器准平衡滑翔再入问题,根据再入约束特点,分别把初始段和准平滑段的过程约束转化成为倾侧角约束,并对其交接班问题进行了讨论;在倾侧角约束范围内,设计了倾侧角文件,降低了问题的维数,提高了寻优速度;分别以最大纵程与最小总气动加热为性能指标利用罚函数处理,终端约束,将再入约束问题转化为无约束问题;采用遗传算法寻猜测值、模式搜索法求精确解的方式,提高了寻优精度。仿真结果显示,利用本文设计的倾侧角文件规划出的轨迹,能够很好的满足再入过程中的各项约束,且再入轨迹平稳,可为再入轨迹和覆盖区的研究提供参考借鉴。