组合动力运载器上升段轨迹智能优化方法

发布时间：2022-11-05 03:09

　　针对组合动力水平起飞可重复使用运载器,开展了上升段轨迹优化模型设计与轨迹优化方法研究。首先,针对跨大空/速域飞行须采用多种动力形式协调工作这一问题,考虑动力/气动/轨迹/指标间的复杂耦合关系,建立了运载器动力和气动模型。其次,为降低轨迹优化问题的求解难度,设计了一种全新的飞行剖面,实现了关键优化参数的提取和攻角约束的自动满足,减少了优化算法需要处理的约束数量。然后,提出了一种改进的粒子群优化（PSO）算法完成求解;在收敛性分析的基础上,引入强化学习机制对PSO寻优过程进行自主智能控制,从本质上提升了PSO算法的求解效率。最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性。 

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
0 引言
1 组合动力运载器运动数学模型
    1.1 总体参数模型
        1) TBCC性能计算
        2) RBCC性能计算
        3) 气动模型
    1.2 运载器上升段运动模型
    1.3 上升段轨迹优化模型
2 上升段攻角剖面设计
3 上升段攻角剖面优化算法
    3.1 PSO算法收敛性分析
    3.2 基于强化学习的改进PSO算法
4 数值仿真及结果分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法[J]. 王越,邱飞岳,郭海东.  小型微型计算机系统. 2019(04)
[2]一种未来大型天地往返运输系统平台气动方案[J]. 向先宏,钱战森,李雪飞,李春鹏.  宇航学报. 2019(01)
[3]重复使用天地往返运输系统动力技术发展研究[J]. 谭永华,李平,杜飞平.  载人航天. 2019(01)
[4]可重复使用运载器自动着陆分段制导策略[J]. 孙国鑫,夏群利,张道驰,徐文博.  系统工程与电子技术. 2019(04)
[5]深度强化学习理论及其应用综述[J]. 万里鹏,兰旭光,张翰博,郑南宁.  模式识别与人工智能. 2019(01)
[6]美国两级入轨水平起降可重复使用空天运载器发展综述[J]. 张国成,姚彦龙,王慧.  飞机设计. 2018(02)
[7]目标捕获后航天器组合体的角动量转移与抑振规划[J]. 王兴龙,周志成,曲广吉.  宇航学报. 2018(03)
[8]空气深度预冷组合循环发动机吸气式模态建模及性能分析[J]. 张建强,王振国,李清廉.  国防科技大学学报. 2018(01)
[9]基于云推理模型的深度强化学习探索策略研究[J]. 李晨溪,曹雷,陈希亮,张永亮,徐志雄,彭辉,段理文.  电子与信息学报. 2018(01)
[10]高超声速飞行器再入轨迹多目标优化[J]. 赵培博,董春云,蔡远利,李喜刚.  飞行力学. 2017(04)



本文编号：3701810