一种天地往返飞行器全轨迹的优化方法
专利汇可以提供一种天地往返飞行器全轨迹的优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种天地往返 飞行器 全轨迹的优化方法，包括：S1.基于第一模型参数信息建立飞行器巡航轨迹段的单目标优化模型；S2.基于第二模型参数信息建立飞行器剩余轨迹段的多目标优化模型；S3.基于飞行器参数信息建立所述飞行器的飞行器模型；S4.基于所述飞行器模型并采用单目标优化 算法 对所述单目标优化模型进行求解，并获取第一优化结果；S5.基于所述飞行器模型和所述第一优化结果，并采用多目标 优化算法 对所述多目标优化模型进行求解，并获取第二优化结果；S6.汇总所述第一优化结果和第二优化结果生成优化解集库，根据所述解集库生成所述飞行器的最优飞行轨迹方案。，下面是一种天地往返飞行器全轨迹的优化方法专利的具体信息内容。
1.一种天地往返飞行器全轨迹的优化方法，包括：
S1.基于第一模型参数信息建立飞行器巡航轨迹段的单目标优化模型；
S2.基于第二模型参数信息建立飞行器剩余轨迹段的多目标优化模型；
S3.基于飞行器参数信息建立所述飞行器的飞行器模型；
S4.基于所述飞行器模型并采用单目标优化算法对所述单目标优化模型进行求解，并获取第一优化结果；
S5.基于所述飞行器模型和所述第一优化结果，并采用多目标优化算法对所述多目标优化模型进行求解，并获取第二优化结果；
S6.汇总所述第一优化结果和第二优化结果生成优化解集库，根据所述解集库生成所述飞行器的最优飞行轨迹方案。
2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，所述第一模型参数信息包括第一优化目标、第一设计变量和第一约束条件；
所述第一优化目标包括巡航时间tcr、巡航高度hcr和巡航马赫数Macr；
所述第一设计变量包括巡航初始时刻的高度h0cr、巡航初始时刻的马赫数Ma0cr和巡航期间的飞行攻角αcr；
所述第一约束条件包括巡航马赫数Macr约束、巡航航迹倾斜角γcr约束、动压qd约束和驻点热流Qs峰值约束。
3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述巡航马赫数Macr约束和所述巡航航迹倾斜角γcr约束满足：
其中， 为最大巡航马赫数， 为最小巡航马赫数， 为最大巡航航迹倾斜角，为最小巡航航迹倾斜角；
所述动压qd约束满足：
其中， 为动压上边界；
所述驻点热流Qs峰值约束满足：
其中，Qsm为驻点热流Qs的峰值， 为驻点热流Qs的峰值上边界。
4.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述第二模型参数信息包括第二优化目标、第二设计变量和第二约束条件；
所述第二优化目标包括驻点热流Qs和轨迹振荡Δγsum，其中，
其中，tf为所述飞行器全轨迹的总飞行时间；
所述第二设计变量包括爬升滑行段飞行攻角αcg和返回段飞行攻角αrt；
所述第二约束条件包括动压qd约束、过载nload约束、驻点热流Qs峰值约束、爬升滑行段终端飞行状态约束和进场着陆初始飞行状态约束。
5.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，所述动压qd约束满足：
其中， 为动压上边界；
所述过载nload约束满足：
其中， 为过载上边界；
所述驻点热流Qs峰值约束满足：
其中，Qsm为驻点热流Qs的峰值， 为驻点热流Qs的峰值上边界；
所述爬升滑行段终端飞行状态约束满足：
其中，hfcg为所述飞行器爬升滑行段结束时的高度，Mafcg为所述飞行器爬升滑行段结束时的马赫数，h0cr为巡航初始时刻的高度，Ma0cr为巡航初始时刻的马赫数，γfcg为所述飞行器爬升滑行段结束时的爬升航迹倾斜角；
所述进场着陆初始飞行状态约束满足：
其中，hf为飞行器的飞行高度，hfr为飞行器的飞行高度的要求值，vf为飞行器的飞行速度， 为飞行速度vf的上边界， 为飞行速度vf的下边界，γf为所述飞行器返回段结束时的返回航迹倾斜角， 为返回航迹倾斜角γf的上边界， 为返回航迹倾斜角γf的下边界，xf为飞行器的航程， 为航程xf的上边界， 为航程xf的下边界。
6.根据权利要求1或4所述的优化方法，其特征在于，所述飞行器参数信息包括：飞行器初始质量m0、发动机模型参数和气动模型参数；
所述飞行器初始质量m0满足：
m0＝m1dry+m1fuel+m2dry+m2fuel
其中，m1dry为固体助推器干重，m1fuel为固体火箭推进剂的质量，m2dry为飞行器本体干重，m2fuel为飞行器本体的燃料质量；
所述发动机模型参数包括发动机推力Ft和质量流量m；
所述气动模型参数包括阻力系数CD和升力系数CL。
7.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，步骤S4中，选取所述巡航时间tcr、所述巡航高度hcr、所述巡航马赫数Macr中的任一进行单目标优化求解，获取所述第一优化结果；
或者，分别对所述巡航时间tcr、所述巡航高度hcr、所述巡航马赫数Macr进行单目标优化求解，获取所述第一优化结果。
8.根据权利要求6所述的优化方法，其特征在于，步骤S5中包括：
S501.目标函数归一化；
S502.搜寻锚点；
S503.生成理想超平面，过各所述锚点生成理想超平面；
S504.在所述理想超平面上生成优化参考点；
S505.压缩目标搜索域；
S506.对于每一个所述优化参考点，结合目标搜索域压缩策略，生成其对应的单目标优化问题，并采用单目标优化算法进行求解；
S507.若多目标优化模型为三维以下的多目标优化问题，则直接滤除局部多目标优化解，获取所述第二优化结果。
9.根据权利要求8所述的优化方法，其特征在于，步骤S5中还包括：
S508.若多目标优化模型为三维以上的多目标优化问题，则旋转目标搜索域；
S509.搜寻边界优化点；
S510.增添优化点；
S511.滤除局部多目标优化解，获取所述第二优化结果。
10.根据权利要求9所述的优化方法，其特征在于，步骤S509中，基于二分法，根据旋转后的所述目标搜索域，搜寻目标空间内位于边界的边界优化点。
一种天地往返飞行器全轨迹的优化方法
技术领域
背景技术
数大于5的高超声速巡航飞行，并返回地面的规定机场进行着陆。这种类型的高超声速巡航飞行器，具有发动机效率高、巡航速度更快、可重复使用等优势，在未来的空基发射入轨领域具有很好的发展前景。
都事先人为确定了一个固定的巡航高度、马赫数等巡航飞行状态，这很大程度的限制了整
个飞行轨迹的优化设计空间。
发明内容
的优化解集库。用于天地往返巡航飞行器的轨迹优化设计和飞行方案设计。
边界，xf为飞行器的航程， 为航程xf的上边界， 为航程xf的下边界。
的挖掘巡航段乃至整个飞行轨迹的设计优化空间，得到更具意义的优化解。同时，采用本发明的方法对飞行器全轨迹分步与多目标优化，实现了巡航飞行任务目标的优化和飞行技术
难度优化。
附图说明
具体实施方式
实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
理解为对本发明的限制。
中，首先设置巡航段的第一优化目标，第一优化目标包括巡航时间tcr、巡航高度hcr和巡航马赫数Macr；然后设置飞行器巡航段的第一设计变量，第一设计变量包括巡航初始时刻的高度h0cr、巡航初始时刻的马赫数Ma0cr和巡航期间的飞行攻角αcr；最后整理并设置飞行器巡航段优化的第一约束条件，第一约束条件包括巡航马赫数Macr约束、巡航航迹倾斜角γcr约
束、动压qd约束和驻点热流Qs峰值约束。在本实施方式中，巡航飞行器采用稳态巡航，期间高度、马赫数变化不大。因此，第一优化目标中的巡航高度hcr和巡航马赫数Macr可采用巡航开始时刻的巡航初始时刻的高度h0cr、巡航初始时刻的马赫数Ma0cr等表征整个巡航期间的相应飞行状态信息。在本实施方式中，第一优化目标需要实现巡航时间tcr最长，巡航初始时刻的高度h0cr最高，巡航初始时刻的马赫数Ma0cr最大。在实际应用中，应从上述第一优化目标中确定一个进行单目标优化。或这分别对第一优化目标中的3个分别进行单目标优化。
标、第二设计变量和第二约束条件。在本实施方式中，首先设置剩余轨迹段的第二优化目
标，第二优化目标包括驻点热流Qs和轨迹振荡Δγsum；然后设置飞行器剩余轨迹段的第二设计变量，第二设计变量包括爬升滑行段飞行攻角αcg和返回段飞行攻角αrt；最后整理并设置飞行器剩余轨迹段优化的第二约束条件，第二约束条件包括动压qd约束、过载nload约束、驻点热流Qs峰值约束、爬升滑行段终端飞行状态约束和进场着陆初始飞行状态约束。在本
实施方式中，第二优化目标目的是减小飞行器的爬升滑行轨迹段和返回轨迹段的飞行难
度，在保证达到规定巡航飞行状态要求的前提下，减小整个飞行任务执行的难度。在本实施方式中，从驻点热流Qs的驻点热流峰值Qsm和轨迹振荡Δγsum程度两方面评价飞行难度，并作为优化目标考虑。因此，在剩余轨迹段第二优化目标的优化为二维多目标优化，并且使第二优化目标中的驻点热流Qs的驻点热流峰值Qsm和轨迹振荡Δγsum满足：
边界，xf为飞行器的航程， 为航程xf的上边界， 为航程xf的下边界。
器巡航轨迹端的优化问题。在本实施方式中，可选取巡航时间tcr、巡航高度hcr、巡航马赫数Macr中的任一一项通过单目标优化算法进行单目标优化求解，获取第一优化结果。或者，分别对巡航时间tcr、巡航高度hcr、巡航马赫数Macr通过单目标优化算法进行单目标优化求解，获取所述第一优化结果。
行分步优化，即剩余轨迹段进行优化，参见图2所示。在本实施方式中，需要针对驻点热流峰值Qsm和轨迹振荡总量Δγsum两个优化目标进行多目标优化。在本实施方式中，采用多目标优化算法第三代直接搜索域法(Directed Search Domain III,DSD-III)，求解多目标优化
模型剩余轨迹段优化问题。在本实施方式中，采用优化求解策略将多目标优化问题转换为
单目标优化问题进行求解，对所有优化解进行汇总和处理后，得到多目标优化解，即第二优化结果。
针对具体问题进行选用。在本实施方式中，优先选用第二代直接搜索域法(DSD-II)的压缩
策略，但优化问题中存在初值敏感性问题时，可选择第一代直接搜索域法(DSD)算法的压缩策略。
迹飞行状态。表2中数据为通过汇总步骤S507和步骤S511中获取的第二优化结果从而生成
飞行器剩余轨迹段多目标优化解集库。同时，根据表2的飞行器剩余轨迹段多目标优化解集库生成剩余段轨迹多目标优化点集如图4所示。如图5所示，在本实施中，可选取表2中优化解标号为1和19的两组数据生成图5中高度-时间曲线对比图。通过表1和表2中的数据进行
飞行器巡航轨迹段最优解(即第一步优化结果)和剩余轨迹段最优解(即第二步优化结果)
的组合从而构成了飞行器全轨迹的优化结果。
改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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