基于高斯伪谱法的高超声速飞行器再入制导研究

针对高超声速飞行器再入标准轨迹制导方法中存在的制导准备周期长、弹上需存储标准轨迹参数、制导鲁棒性较差等缺点,提出一种基于高斯伪谱法与滚动时域控制技术相结合的高超声速飞行器再入预测-校正制导方案;其中,在线高斯伪谱法采用纵/侧向结合、全程一体化的制导算法思路,实现了对高超声速飞行器再入弹道的全程预测制导;同时结合滚动时域控制技术从工程上实现了高超声速飞行器再入制导中对开环制导信息的闭环应用,完成了飞行器预测-校正制导方案;通过对高超声速飞行器再入制导过程进行仿真分析,结果表明应用文章设计的基于高斯伪谱法与滚动时域控制技术相结合的高超声速飞行器再入预测-校正制导方案,飞行器再入过程中具有良好的制导性能。     

基于伪谱法的自由采样实时最优反馈控制及应用

利用高斯伪谱法收敛速率快、精度高的特点,基于通用伪谱优化软件包在线求解非线性系统的最优控制问题.将伪谱反馈控制理论与非线性最优控制理论结合起来,给出了一种自由采样实时最优反馈控制算法,该算法通过连续在线生成开环最优控制的方式提供闭环反馈.考虑计算误差、模型参数不确定性和干扰的作用,假定系统状态方程右侧的非线性向量函数关于状态、控制和系统参数是Lipschitz连续的,利用Bellman最优性原理对闭环控制系统的有界稳定性进行了分析和理论证明.最后,以高超声速再入飞行器为应用对象,研究了其再入制导问题,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于Gauss伪谱法的飞机最优目标瞄准控制

为实现战对抗时对逃逸目标的最优瞄准,提出了一种基于高斯伪谱法(GPM)的控制方法。建立了考虑敏捷性、多约束的飞机动态方程,推导了两阶段目标瞄准条件表达式,并设计优化指标,在此基础上将飞机最优瞄准概括为带约束终端时间未知的多阶最优控制问题。利用高斯伪谱法将此连续的边值最优控制问题离散并转化为等价的非线性规划(NLP)问题,通过遗传算法(GA)解算其初值,并应用序列二次规划(SQP)算法求解。仿真结果表明：所设计的控制方法能有效实现对目标的瞄准,满足武器发射条件。     

基于伪谱法的有限推力远程交会轨迹优化

针对末端时间自由的有限连续推力航天器远程交会问题非线性强,计算量大,优化过程复杂,难以得到收敛的数值解的特点,提出了一种基于序列二次规划算法进行求解的远程交会轨迹优化方法。首先建立了末端时间自由的共面轨道航天器远程交会模型,通过高斯伪谱法将该优化模型转化为一组可以迭代求解的非线性优化问题,以任务燃料消耗最优作为代价函数,求解得出航天器共轨道面远程交会优化轨迹与推力控制序列。仿真结果表明,上述方法计算速度较快,实时性好,能够准确快速实现远程交会的目标,可为航天器远程交会任务提供一定技术参考。     

基于Radau伪谱法的重复使用运载器再入轨迹优化

为了提高数值解法的收敛速度,本文利用Radau伪谱法求解重复使用运载器的再入轨迹优化问题.该方法在一组Legendre-Gauss-Radau点上构造全局Lagrange插值多项式对状态变量和控制变量进行逼近,在动力学方程中状态变量对时间的导数可由插值多项式的导数来近似,故可将动力学方程约束转化为在Legendre-Gauss-Radau点上的代数微分方程约束.因此,可将连续时间的最优控制问题转化为有限维的非线性规划(NLP)问题,之后通过稀疏NLP求解器SNOPT即可对其进行求解.最后的仿真结果显示,通过该方法优化后的再入轨迹成功满足过程约束与边界约束.由于该方法的高效率和高精度特性,可将其应用于轨迹快速优化工程实际问题中.     

基于伪谱法的滑翔轨迹多级迭代优化策略

伪谱法可实时求解具有高度非线性动态特性的飞行器最优轨迹;以X-51A相似飞行器模型为研究对象,采用增量法与查表插值建立纵向气动力模型,伪谱法与序列二次规划算法求解滑翔轨迹最优控制问题;提出使用多级迭代优化策略,为序列二次规划算法求解伪谱法参数化得到的大规模非线性规划问题提供初值,弥补序列二次规划算法在求解大规模非线性规划问题过程中,出现的初值敏感、收敛速度减慢等问题。通过与传统方法求解出的状态量与控制量仿真飞行状态进行对比,证明了多级迭代优化策略的有效性和高效性,该策略在实际工程应用中取得了良好效果。     

无级变速器车辆经济性巡航策略的伪谱法优化

汽车行驶过程中的油耗不仅同车辆自身性能相关,也取决于驾驶员的操作方式.本文研究了装备无级变速器和汽油发动机的车辆的经济性巡航策略.首先建立了车辆纵向动力学模型和发动机油耗模型,将经济性巡航策略的辨识构建为一个最优控制问题.该问题的性能函数呈现高阶非线性且存在凹弧段,是一个典型的奇异最优控制问题.因此采用Legendre伪谱法进行求解.结果显示:当平均巡航速度较低或较高时,应采取匀速(CS)行驶策略;当中速时,\"加速滑行\"(PnG)策略更为经济,相对匀速策略最大节油率达13%.最后探讨了PnG策略的节油机理、经济性与舒适性的关系.     

基于伪谱法的双摆吊车时间最优消摆轨迹规划策略

在工业生产过程中,桥式吊车系统经常会体现出双摆系统的特性,导致更多欠驱动状态量的出现,增大控制难度.基于此,论文提出了一种针对双摆桥式吊车系统的时间最优轨迹规划方法,可以得到全局时间最优且具有消摆能力的轨迹.具体而言,为方便地构造以时间为代价函数的优化问题,首先对系统运动学模型进行相应的变换;在此基础上,考虑包括两级摆角及台车速度和加速度上限值在内的多种约束,构造出相应的优化问题;然后,利用高斯伪谱法(Gauss-pseudospectral method, GPM)将该带约束的优化问题转化为更易于求解的非线性规划问题,且在转化过程中,可以非常方便地考虑轨迹约束.求解该非线性规划问题,即可得到时间最优的台车轨迹.不同于已有的大多数方法,该方法可获得全局时间最优的结果.最后,通过仿真与实验结果验证了这种时间最优轨迹规划方法具有满意的控制性能.     

挡位离散型车辆经济性加速策略的伪谱法优化

加速过程中, 车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关. 本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略. 将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem, OCP), 设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标. 该问题含有离散型控制变量, 隶属于混合整型最优控制问题, 且性能函数和状态方程呈现强非线性. 为高效地求解该问题, 结合变速器挡位切换规律, 将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化, 采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解. 解析分析了经济性加速策略的形成机理, 总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律. 仿真验证了所求策略的节油潜力.     

面向多目标侦察任务的无人机航线规划

针对无人机执行多目标侦察任务的航线规划问题,提出一种改进粒子群算法结合高斯伪谱法的分层航线规划方法.设计改进粒子群算法进行航线预规划,针对传统粒子群优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,通过引入混沌映射初始化和自适应参数调整策略,加快算法收敛速度,提升解的最优性.在此基础上,结合最短路求解策略,完成对侦察任务的时序...     

舰载机拦阻系统动力学建模与控制

提出了一种液压吸能和滑轮机构相结合的舰载机拦阻系统模型,然后建立了计入拦阻索弹性的拦阻系统非线性动力学模型．基于高斯伪谱方法获得了舰载机拦阻过程的最优控制轨迹,并应用线性二次型最优控制跟踪该最优轨迹,数值结果验证了该方法的可行性,最后讨论了空气阻力与甲板摩擦力对控制过程的影响．     

基于伪谱法的翼伞系统归航轨迹容错设计

针对翼伞系统在归航过程中,控制电机工作异常致使控制性能发生变化,无法按原有规划轨迹到达目标点的问题,提出一种基于Gauss伪谱法的归航轨迹容错设计方法.首先根据翼伞系统控制特性的不同,分别建立了正常和单电机异常工作状态下的质点模型,并根据伞形参数确定了两种工作状态下的约束条件和目标函数;其次,利用Gauss伪谱法分别对两种工作状态下轨迹规划的最优控制问题求解,获得翼伞系统不同状态下的最优飞行轨迹.仿真结果表明,在约束情况下,翼伞系统无论在正常和单电机异常工作时都可以顺利到达目标点,获得高精度的飞行轨迹.     

自主泊车的全联立动态优化方法

本文提出联立框架下的自主泊车动态优化方法.不同于通常采用的几何方法,该联立方法对障碍环境和车辆模型进行统一的描述和处理.提出基于互补约束的数学规划方法(MPCC)与R函数方法描述泊车过程的避障条件约束,并联立车辆的运动学、动力学、相关物理约束建立行车系统模型;在此基础上以运动学相关的最短时间为优化目标,构造泊车轨迹动态优化命题;基于有限元正交配置离散化方法实现该动态问题的精确求解,得到具有时间信息的、可直接用于指导车辆操作的泊车轨迹.多种泊车位情形下的数值试验验证了本文方法的有效性.     

基于顶点组重分配的动态增量图划分算法

图划分是分布式图计算中的一项基础工作, 其作用是将大规模图进行划分并分配到集群中的不同机器上. 图划分的质量对分布式图计算的性能有很大的影响, 其目标是降低负载平衡和最小化边割. 如今, 现实中的图数据通常呈动态增长态势, 这就需要一种能够处理动态增量图的划分方法, 在图数据动态增长的过程中确保划分的质量不受影响. 目前虽然有一些动态图划分算法被提出, 但它们不能同时专注于实时处理动态变化和获得高质量的划分结果. 提出基于顶点组重分配的动态增量图划分算法(ED-IDGP)来解决大规模动态增量图的划分问题. 在ED-IDGP算法中, 设计实时处理4种不同单元更新类型的动态处理器, 并在每次处理完单元更新后通过在分区发生动态变化的附近执行局部优化器进一步提高图划分的质量. 在ED-IDGP的局部优化器中, 利用基于改进标签传播算法的顶点组搜索策略搜索顶点组, 并利用提出的顶点组移动增益公式衡量最有益的顶点组, 将该顶点组移动到目标分区中做优化. 在真实数据集上从不同的角度和度量指标评估了ED-IDGP算法的性能和效率.     

ARP:同时多线程处理器中共享Cache自适应运行时划分机制

同时多线程是一种延迟容忍的体系结构,采用共享的二级Cache,在每个周期内可以执行多个线程的多条指令,这就会增加对存储层次的压力,文中主要研究了SMT处理器中多个并发执行的线程之间共享Cache的划分问题,尤其是Cache共享中的公平性问题以及它和吞吐量之间的关系,传统的LRU策略会根据线程的需要隐式地划分共享Cache,给具有较高需求的线程分配较多的Cache空间,对Cache的管理具有不公平性,从而会引起线程饿死、优先级反转等问题,实现了一种自适应、运行时划分机制(ARP)来管理共享Cache.ARP采用公平性作为划分的度量,并且使用动态划分算法来优化公平性,该算法具有易于实现,所需剖析较少的特点,硬件上使用经典的监控器来收集每个线程的栈距离信息,其存储开销不到0.25%.实验结果显示,与基于LRU的Cache划分相比,ARP可以将一个2路SMT处理器的公平性提高2.26倍,而将吞吐量平均提高14.75%.     

A discrete dynamic convexized method for VLSI circuit partitioning

In this paper, we consider the circuit partitioning problem, which is a fundamental problem in computer-aided design of very large-scale-integrated circuits. We formulate the problem as an equivalent constrained integer programming problem by constructing an auxiliary function. A global search method, entitled the dynamic convexized method, is developed for the integer programming problem. We modify the Fiduccia–Mattheyses (FM) algorithm, which is a fundamental partitioning algorithm for the circuit partitioning problem, to minimize the auxiliary function. We show both computationally and theoretically that our method can escape successfully from previous discrete local minimizers by taking increasing values of a parameter. Experimental results on ACM/SIGDA and ISPD98 benchmarks show up to 58% improvements over the well-known FM algorithm in terms of the best cutsize. Furthermore, we integrate the algorithm with the state-of-the-art practical multilevel partitioner MLPart. Experiments on the same set of benchmarks show that the solutions obtained in this way has 3–7% improvements over that of the MLPart.     

基于伪谱法的多导弹协同攻击研究

多导弹协同攻击是未来导弹技术发展的重要方向之一;研究了多导弹协同攻击问题;首先建立了导弹与目标的相对运动方程,然后对多导弹协同攻击问题以及hp-自适应伪谱法求解最优控制问题的基本原理进行了描述;将hp-自适应伪谱法应用到多导弹协同攻击的研究中,设计了一种基于伪谱法的多导弹协同攻击制导策略,并通过仿真算例对其进行了验证和分析;仿真结果表明:设计的多导弹协同攻击制导策略能够同时兼顾时间约束和角度约束,实现对固定目标的多导弹协同饱和攻击,具有一定的应用价值。