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。      

张量伪谱的包含域

【目的】研究张量伪谱的相关性质。【方法】利用张量伪谱的定义,在现有文献基础上进一步研究张量伪谱的相关性质。【结果】给出了张量伪谱的新包含域。【结论】证明了所得到的区域比已有文献中的区域更小。     

电容压力微传感器数值分析

用伪谱算法对电容压力微传感器极板膜在均匀载荷条件下的弯曲行为作了数值模拟, 叙述了伪谱算法原理, 并将其用于微传感器的载荷与电容关系分析. 对于非接触式电容压力微传感器, 只有在小载荷(引起的最大垂向位移甚小于极板膜厚度)的条件下, 才可以忽略作用于极板膜的中平面的张力, 此时, 微传感器的电容与载荷之间呈线性关系. 当进一步增加载荷时, 两者的关系呈非线性, 电容随载荷的增大迅速增加. 对于接触式电容压力微传感器, 给出了接触半径的计算公式, 数值计算了载荷与电容关系曲线, 为压力微传感器分析和设计提供了理论依据.     

战斗机突击作战实时辅助决策研究

突击作战实时辅助决策对减轻飞行员负担、减少操作失误具有重要意义.在建立战机运动模型、威胁约束模型和目标攻击火控边界约束模型基础上,构建了突击作战辅助决策模型.引入了勒让德伪谱法,将辅助决策最优控制模型的解算转化为非线性规划求解问题.设计了基于滚动时域控制的优化策略,实现了模型解算的实时性.通过对基于C代码的可行序列二次规划(code feasible sequential quadratic programming,CFSQP)算法软件包的改进,有效减少了优化变量和约束条件数量,能对大规模非线性问题快速寻优.仿真结果表明了所提出的实时辅助决策方案的有效性和可行性.     

编队飞行最优相对轨迹生成与跟踪控制

燃料消耗和对参考轨迹的跟踪误差是编队任务的主要关注因素,为尽量节省燃料且减小跟踪误差,需要设计合理的参考轨迹与跟踪控制算法。为此,首先推导描述星间相对运动的完整动力学方程以及对参考轨迹的跟踪误差方程,基于完整相对动力学模型的无摄动形式,利用LGR(Legendre Gauss Radau)法将最优轨迹规划问题转化为非线性规划问题,使其可以数值求解;进而设计了带极点配置的H∞控制器,通过将系统闭环极点配置到左半复平面的合适区域,可以得到满意的跟踪误差同时维持合理的燃料消耗,在存在地球引力摄动、空间环境扰动以及主星轨道机动的情况下,能够完成对期望轨迹的跟踪。仿真结果显示了结果的有效性。     

基于顶层滚动优化和底层跟踪的空战导引方法

现代空战环境趋于复杂化，而传统方法对于机动目标难以获得理想的导引效果。因此，针对现代无人机空战导引问题，提出了一种基于顶层滚动优化和底层跟踪的空战导引方法。其中，基于高斯伪谱法的顶层优化以时间为性能指标，快速将无人机导引到目标区域，当目标机动时，对其轨迹进行预测并重新优化导引轨迹。此外，引入对导引视线角的底层跟踪方法，从而完成目标偏航后的快速修正。最后，针对某型作战无人机进行空战环境下的滚动优化导引以及视线角跟踪仿真，验证了所提方法对不确定性机动目标的拦截能力。     

突击作战干扰时机决策

干扰时机的确定是进行干扰决策的前提和基础。通过对问题分析,制定了两套干扰时机决策方案。为实现攻击机的飞行控制最优规划,综合考虑攻击机飞行性能、威胁约束以及边界约束,建立了最优航迹控制模型。引入主要应用于航天控制的勒让德伪谱法(Legendre pseudospectral method, LPM),将最优控制问题转化为非线性规划(nonlinear programming, NLP)问题,在此基础上设计了干扰时机解算流程。通过对基于c代码的可行序列二次规划(c code feasible sequential quadratic programming, CFSQP)算法的改进,有效减少了优化变量的数量,使其能对NLP问题快速寻优。仿真结果表明,所提出的干扰时机决策方案能有效地获得最优干扰开始和结束时刻。     

利用高斯伪谱法求解具有最大横程的再入轨迹

为了使升力式飞行器再入大气层后取得最大横程,采用高斯伪谱方法求解最优再入轨迹。利用微分形式高斯伪谱方法将飞行器三自由度再入轨迹优化问题转化为非线性规划问题,选取高斯节点上的状态量和控制量作为待优化参数,并将最优性能指标选为横程最大,然后对再入轨迹进行了求解。通过与按最大升阻比飞行方案所得结果进行对比,表明按所提方法求取的再入轨迹优于后者。此外,仿真过程还说明高斯伪谱法对状态猜测值并不敏感,算法容易收敛,适用于轨迹优化问题的求解。     

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Legendre伪谱法的远程最优拦截初制导方法

考虑J₂摄动,研究远程最优拦截初制导问题。针对远程拦截飞行时间长的特点,深入分析并改进一种固定时间拦截制导的摄动修正方法,提出J₂摄动远程脉冲最优拦截策略。基于一种求解最优控制问题的新方法--Legendre伪谱法（Legendre pseudospectral method, LPM）,研究有限推力远程最优拦截初制导问题,给出有限推力远程最优拦截初制导方法。以小倾角大椭圆轨道机动飞行器为对象,进行优化计算。仿真结果说明了本文的最优初制导方法的精度和计算效率。