發(fā)布時間：2017-08-20 19:42

  本文關(guān)鍵詞：飛行器軌跡優(yōu)化的造型及多分辨率方法研究

  更多相關(guān)文章： 最優(yōu)化技術(shù) 軌跡優(yōu)化 多分辨率網(wǎng)格細化 軌跡造型 噪聲抑制

【摘要】：飛行器軌跡優(yōu)化通常是帶有多約束和強非線特性的高維最優(yōu)控制問題,利用常規(guī)數(shù)值方法解算易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)難”等問題,計算復(fù)雜度高且解的精度難以保證。本文從降低軌跡優(yōu)化問題規(guī)模的角度出發(fā),探索提升優(yōu)化計算效率和精度的有效途徑,提出了基于軌跡造型和多分辨率網(wǎng)格細化的軌跡優(yōu)化方法,深入研究了導(dǎo)彈和飛機等飛行器的軌跡優(yōu)化以及大型機場多事件噪聲抑制航線優(yōu)化設(shè)計問題,主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:一.提出了兩種多分辨率網(wǎng)格細化方法以降低軌跡優(yōu)化直接方法的離散規(guī)模并提高計算精度。(1)以高分辨率二分網(wǎng)格節(jié)點為中心,通過構(gòu)造徑向基函數(shù)逼近控制曲線并利用Lasso方法估計徑向基函數(shù)系數(shù),自動篩選出位于控制變量不光滑處或變化劇烈處的高分辨率節(jié)點細化當(dāng)前網(wǎng)格。(2)考慮到能量函數(shù)直接反映曲線的光滑程度,能夠準(zhǔn)確定位曲線的間斷點或尖點等不規(guī)則特性,根據(jù)控制變量的能量分布特征確定高能節(jié)點及其支撐域,將落在高能節(jié)點支撐域內(nèi)的高分辨率二分節(jié)點加入當(dāng)前網(wǎng)格以實現(xiàn)網(wǎng)格細化。對多組典型實例的數(shù)值仿真表明,提出的兩種網(wǎng)格細化方法能夠有效提升軌跡優(yōu)化直接方法的網(wǎng)格細化效率和計算精度。二.提出了一種基于B樣條造型的軌跡優(yōu)化方法以降低優(yōu)化問題的維度并提高計算精度和效率�？紤]到B樣條曲線具有優(yōu)良的軌跡形狀刻畫能力,利用B樣條曲線描述待優(yōu)化軌跡并消去運動方程中的位移和角度變量,結(jié)合逆動力學(xué)方法將動力學(xué)方程中的角速率微分約束轉(zhuǎn)換為代數(shù)約束,從而使原高維軌跡優(yōu)化問題變?yōu)楹煨妥兞康牡途S優(yōu)化問題。按照一般偽譜法和網(wǎng)格自適應(yīng)偽譜法分別對同一軌跡優(yōu)化的原問題和造型降維問題進行了仿真驗證,結(jié)果表明解算造型降維問題更易于得到光滑性好且精度高的解。三.提出了一種基于有理Bezier曲線造型的彈道全局優(yōu)化方法和一種處理路徑約束的罰函數(shù)方案。首先,智能優(yōu)化算法可搜索全局最優(yōu)彈道,但對優(yōu)化變量數(shù)目有嚴(yán)格限制,為此,根據(jù)邊界條件用有理Bezier曲線形成待優(yōu)化彈道,結(jié)合導(dǎo)彈動力學(xué)方程,采用幾何、代數(shù)和積分方法計算造型彈道傾角、法向加速度和速度等變量以及性能指標(biāo),將原彈道優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為對極少造型變量的參數(shù)優(yōu)化問題。其次,結(jié)合遺傳算法和模式搜索算法確定最優(yōu)造型變量,利用給定采樣節(jié)點處的約束破壞值構(gòu)造罰函數(shù)來處理路徑約束,并根據(jù)概率分布思想將采樣節(jié)點有針對性地配置在約束破壞嚴(yán)重區(qū)域,有效降低了采樣節(jié)點的使用量和算法計算量。多組仿真實例表明提出的彈道優(yōu)化方法優(yōu)化變量少且所得最優(yōu)彈道完全光滑可飛、全局最優(yōu)性好。四.將軌跡造型優(yōu)化方法應(yīng)用于多事件噪聲抑制最優(yōu)航線設(shè)計問題,并針對優(yōu)化中的噪聲計算和約束處理提出了一種航線高精度逼近方案。首先,利用有理Bezier曲線對機場指定方向上所有飛機共用的航線進行造型,并以航線對應(yīng)的受噪聲影響人數(shù)和航線總長為指標(biāo)通過對少量造型變量的搜索來確定使得噪聲危害及燃料消耗綜合最優(yōu)的航線。這一方法不但可用于單一航線孤立優(yōu)化,還可實現(xiàn)多條航線同時優(yōu)化。用于多條航線同時優(yōu)化時,能夠有效避免多條航線逐次孤立優(yōu)化計算量大和全局最優(yōu)性無法保證等缺點。其次,為了降低計算量,并保證噪聲計算精度、航線相交檢測的可靠性及最優(yōu)航線的可行性,提出了一種航線高精度逼近方案。將航線絕對曲率的累加函數(shù)等距離散化,并插值計算該組離散值對應(yīng)的航線自由參數(shù),進而根據(jù)離散自由參數(shù)確定用于逼近航線的路點。所得路點與航線絕對曲率的分布特性一致,因而使用少量路點即可實現(xiàn)航線高精度逼近。對荷蘭阿姆斯特丹國際機場多條航線的優(yōu)化設(shè)計驗證了方法的有效性和實用性。
【關(guān)鍵詞】：最優(yōu)化技術(shù) 軌跡優(yōu)化 多分辨率網(wǎng)格細化 軌跡造型 噪聲抑制
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V249
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-27
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 軌跡優(yōu)化問題概述12-13
• 1.3 軌跡優(yōu)化方法及其研究現(xiàn)狀13-21
• 1.3.1 解析法13-14
• 1.3.2 間接法14-15
• 1.3.3 直接法15-20
• 1.3.4 智能優(yōu)化方法20-21
• 1.4 非線性最優(yōu)化方法21-22
• 1.5 軌跡的幾何描述22-23
• 1.6 軌跡優(yōu)化中的網(wǎng)格細化方法23-24
• 1.7 軌跡優(yōu)化用于機場噪聲抑制24
• 1.8 本文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)24-27
• 第二章 網(wǎng)格細化與多分辨率軌跡優(yōu)化方法27-45
• 2.1 引言27
• 2.2 Runge-Kutta離散格式27-29
• 2.3 軌跡優(yōu)化的Lasso網(wǎng)格自適應(yīng)細化方法29-32
• 2.3.1 二分網(wǎng)格與徑向基函數(shù)29
• 2.3.2 節(jié)點選取方案29-31
• 2.3.3 Lasso多分辨軌跡優(yōu)化算法31-32
• 2.4 軌跡優(yōu)化網(wǎng)格細化的能量函數(shù)方法32-35
• 2.4.1 離散曲率與能量函數(shù)32-33
• 2.4.2 節(jié)點選取方案33-34
• 2.4.3 基于能量函數(shù)的多分辨率軌跡優(yōu)化算法34-35
• 2.5 仿真實例35-44
• 2.5.1 Lasso網(wǎng)格細化方法數(shù)值仿真35-40
• 2.5.2 能量函數(shù)網(wǎng)格細化方法數(shù)值仿真40-44
• 2.6 本章小結(jié)44-45
• 第三章 軌跡優(yōu)化的造型降維方法45-69
• 3.1 引言45
• 3.2 飛行器運動方程45-46
• 3.3 軌跡優(yōu)化問題降維46-51
• 3.3.1 B樣條曲線46-48
• 3.3.2 軌跡造型48-49
• 3.3.3 軌跡造型降維49-51
• 3.4 高斯偽譜法51-53
• 3.5 仿真實例一：導(dǎo)彈彈道優(yōu)化53-63
• 3.5.1 最大末速彈道53-56
• 3.5.2 最短時間彈道56-60
• 3.5.3 末端速度和飛行時間綜合最優(yōu)彈道60-63
• 3.6 仿真實例二：飛機最優(yōu)爬升與下降軌跡63-67
• 3.6.1 最優(yōu)爬升軌跡63-65
• 3.6.2 最優(yōu)下降軌跡65-67
• 3.7 本章小結(jié)67-69
• 第四章 基于造型的彈道全局優(yōu)化方法69-105
• 4.1 引言69
• 4.2 導(dǎo)彈運動方程69-70
• 4.3 彈道造型與優(yōu)化70-76
• 4.3.1 有理Bezier曲線70-73
• 4.3.2 空間彈道有理Bezier曲線造型73-74
• 4.3.3 基于彈道造型的優(yōu)化問題描述74-76
• 4.4 全局尋優(yōu)方法76-79
• 4.4.1 遺傳算法76
• 4.4.2 模式搜索算法76-79
• 4.5 罰函數(shù)構(gòu)造方案79-81
• 4.5.1 約束處理79-80
• 4.5.2 罰函數(shù)采樣節(jié)點生成方案80-81
• 4.6 仿真實例81-103
• 4.6.1 最短時間彈道82-87
• 4.6.2 最大末端機械能彈道87-90
• 4.6.3 最大射程彈道90-93
• 4.6.4 多脈沖固體火箭發(fā)動機能量管理93-103
• 4.7 本章小結(jié)103-105
• 第五章 大型機場多事件噪聲抑制最優(yōu)航線設(shè)計105-139
• 5.1 引言105
• 5.2 飛機進近與離場程序105-108
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)場站到達105-107
• 5.2.2 標(biāo)準(zhǔn)儀表離場107-108
• 5.3 飛機噪聲計算程序108-109
• 5.4 噪聲危害評價指標(biāo)109-110
• 5.5 多事件飛機模型110-111
• 5.6 航線優(yōu)化算法流程111-113
• 5.7 約束處理方法與航線逼近113-117
• 5.7.1 罰函數(shù)構(gòu)造113-115
• 5.7.2 航線高精度逼近115-117
• 5.8 阿姆斯特丹國際機場航線優(yōu)化設(shè)計117-137
• 5.8.1 數(shù)據(jù)分析整理117-119
• 5.8.2 航線約束條件119-120
• 5.8.3 區(qū)域劃分、背景噪聲處理與航線造型120-124
• 5.8.4 Polderbaan東、西和西南進近航線優(yōu)化124-130
• 5.8.5 Kaagbaan與Aalsmeerbaan南離場航線優(yōu)化130-134
• 5.8.6 Kaagbaan與Aalsmeerbaan南離場航線同時優(yōu)化134-137
• 5.9 本章小結(jié)137-139
• 第六章 結(jié)論與展望139-143
• 6.1 全文總結(jié)139-140
• 6.2 主要創(chuàng)新點140-141
• 6.3 研究展望141-143
• 參考文獻143-155
• 附錄A 飛機分類155-159
• 附錄B 飛行剖面159-169
• 附錄C 飛機性能參數(shù)169-173
• 致謝173-175
• 攻讀博士期間發(fā)表論文和教育科研情況說明175-177

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陳剛;萬自明;徐敏;陳士櫓;;遺傳算法在航天器軌跡優(yōu)化中的應(yīng)用[J];彈道學(xué)報;2006年01期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王明光;先進航天器軌道快速優(yōu)化[D];西北工業(yè)大學(xué);2005年

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本文編號：708464