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作 者:余跃 王宏伦[1,3] YU Yue;WANG Hong-lun(School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;Beijing Aerospace AutomaticControl Institute,Beijing 100854,China;Science and Technology Laboratory on Aircraft Control,Beihang University,Beijing 100191,China)
机构地区:[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191 [2]北京航天自动控制研究所,北京100854 [3]北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室,北京100191
出 处:《宇航学报》2020年第7期926-936,共11页Journal of Astronautics
基 金:国家自然科学基金(61673042);航空科学基金(2014ZA51002,2018ZC51031)。
摘 要:针对高超声速飞行器的再入轨迹优化问题,提出了一种基于动态自适应樽海鞘群算法和高斯伪谱法的混合优化方案。首先,为了使樽海鞘群算法探索和利用之间的平衡更加合理,提出了一种新颖的动态自适应樽海鞘群算法。然后,针对传统高斯伪谱法在轨迹优化过程中对初始猜测值敏感的不足,借助动态自适应樽海鞘群算法强大的全局搜索能力,先利用该算法对控制量进行全局寻优,将求得的近似全局最优解作为高斯伪谱法优化的初始猜测值,接着再利用高斯伪谱法对控制量进行全局寻优。仿真结果表明所提出的动态自适应樽海鞘群算法和混合优化方案的有效性和可行性。In this paper,a hybrid optimization scheme based on the dynamic adaptation salp swarm algorithm and Gauss pseudospectral method is proposed for the reentry trajectory optimization problem of hypersonic vehicles.Firstly,to make the exploration and exploitation process of the salp swarm algorithm more appropriate,a novel dynamic adaptation salp swarm algorithm is developed.Then,for the drawback that the Gauss pseudospectral method is sensitive to the initial guess,a dynamic adaptation salp swarm algorithm is employed to optimize the control variables first for its strong global search capability.The obtained approximate global optimal solution is taken as the initial guess,and the Gauss pseudospectral method is utilized to optimize the control variables sequentially.The simulations verify the effectiveness and feasibility of the proposed dynamic adaptation salp swarm algorithm and hybrid optimization scheme.
关 键 词:高超声速飞行器 再入轨迹优化 高斯伪谱法 樽海鞘群算法
分 类 号:V448.235[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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