人工智能-机器学习-既有线有砟轨道优化线形算法研究及其软件研制.pdf

根据先进上面级的推力特点和任务需求,将快速机动轨道优化问题转化为有限推力下时间最优轨道机动问题。首先建立脉冲推力下的多约束时间最优优化模型,然后利用改进的微分进化法求解全局最优解。其次建立有限推力下的修正模型,对脉冲推力的优化结果进行修正,最终得到有限推力下时间最优轨道机动问题的解。通过快速轨道交会仿真验证了模型和算法的合理性,所得终端位置误差为1km量级,在容许范围内,可通过末端轨道调整进一步修正。理论分析和仿真结果表明:结合脉冲变轨和有限推力修正的模型能更准确描述轨道机动的实际情况,采用的改进微分进化

针对小推力探测器巡航段的轨迹优化问题，给出了一种基于高斯伪谱法的快速优化方法。首先对小推力转移轨道进行了优化建模，并对模型进行无量纲化处理，以提高优化算法求解精度。然后采用高斯伪谱配点策略将小推力轨道最优设计问题离散成多约束参数优化问题。最后，仿真计算及结果分析表明：高斯伪谱法可有效求解小推力轨道优化问题，具有对初值猜测不敏感、收敛速度快，精度高等优点。

将一种求解最优控制问题的新方法—高斯伪谱法( Gauss Pseudospectral Method-GPM) 和传统的直接打靶法有效结合，对月球着陆器定点软着陆轨道快速优化问题做出了研究。推导了高精度模型下着陆动力学方程。针对优化方法各自的特点和多约束条件下最优月球软着陆轨道设计的难点，提出了问题求解的串行优化策略: 将控制变量和终端时间一同作为优化变量，同时离散控制变量与状态变量，取较少的Gauss节点，利用GPM 求解初值，初值的求解采用从可行解到最优解的串行优化策略; 在Gauss 节点上离散控制变量，利用直接打靶法求解精确最优解。仿真结果表明，本文提出的轨道优化方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性。

基于高斯_伪谱法的月球定点着陆轨道快速优化设计