固冲发动机导弹方案弹道设计与优化

文中针对以固冲发动机为动力装置的导弹弹道特性与推力特性高度耦合的特点,建立了相应的方案弹道优化模型,并采用基于遗传算法与序列二次规划算法的组合优化方法,以最大射程为目标进行内外弹道一体化优化设计.弹道仿真结果表明:所得到的优化后的飞行弹道方案,在满足飞行条件约束和发动机设计约束的情况下,射程提高了约21.7％.从而验证了所用优化方法的有效性以及一体化优化设计的必要性.     

国外临近空间飞行器全程弹道一体化设计与优化

在传统的弹道分段优化设计基础上,针对国外某临近空间飞行器,提出一种全程弹道一体化设计与优化方法。建立包含助推段、变轨段、滑翔段与下压段的复杂多阶段多约束全程弹道优化模型,采用Guass伪谱法进行参数离散,基于遗传算法与序列二次规划法组成的复合优化算法,实现了全程弹道优化仿真计算。仿真结果验证了多阶段多约束优化模型处理方法的可行性,检验了全程弹道一体化设计与优化算法的有效性,为解决各类弹道优化问题提供了一种新的求解思路。     

固体运载火箭多约束弹道优化

主动段弹道设计及优化对提高固体运载火箭运载能力具有重要的意义.提出两种有利于工程实现的主动段俯仰程序角设计方法,分别为末级一次开机方式和末级两次开机方式.基于遗传算法与序列二次规划法组成的复合优化算法,实现了两种程序角对应的弹道优化仿真计算,并进行对比分析.仿真结果表明采用末级两次开机的方式可有效提高火箭运载能力.     

基于遗传算法的近距格斗空空导弹初始弹道规划

针对空空导弹在采用推力矢量控制后,提高了自身的机动能力,也带来了发动机能量损耗的问题,通过对空空导弹初始弹道的有效设计,达到机动性和能量消耗率的最佳配合．通过研究基于遗传算法的初始弹道优化问题,建立了弹道优化遗传算法的数学模型,完成了算法设计和数字仿真,给出了计算结果,并从算法的适应性、敏感性和算法效率等方面进行了讨论．     

基于量子遗传算法的雷达组网布站分析

针对弹道目标雷达组网测试,测量设备布站设计是一个典型的复杂优化问题。基于量子遗传算法搜索机理和待求解优化问题特性,以弹道测量精度为目标函数,设计了优化算法计算流程。对一种多雷达设备组网布站测量进行了仿真评估,重点关注了量子遗传算法2种旋转角策略对搜索全局最优解的影响。结果表明:区别于旋转角变小的更新策略,旋转角变大的更新策略虽然收敛速度下降,但获得全局最优解的概率增大。研究结果为量子遗传算法在弹道组网测试领域的应用提供了参考。     

地基运载火箭交会空间目标弹道快速优化设计

针对地基拦截器与空间目标交会这一复杂非线性优化问题,研究了基于改进粒子群算法的弹道快速优化设计方法.根据拦截交会弹道特点,设计了飞行程序优化模型,融合粒子群搜索的随机性和递进搜索的高效性,构建了适用于拦截交会弹道设计这类复杂非线性优化问题的改进粒子群算法.采用该改进粒子群算法进行拦截交会弹道仿真,结果表明,该改进粒子群算法计算精度较高,优化耗时较少,能够实现拦截交会弹道的快速优化设计.     

遗传算法解算弹道导弹再入弹道

基于弹道导弹再入段运动数学模型,提出了预定程序弹道再入突防的方法并进行了遗传算法解算突防弹道的研究。建立了以攻角随再入时间增长的变化量为编码对象的遗传算法模型并进行仿真计算。仿真结果表明,该算法能够实现预定程序再入弹道快速高精度的解算,具有工程的应用价值。     

沿临近空间机动弹道的扰动引力重构模型优化

以高超声速滑翔飞行器滑翔段弹道为研究对象,针对沿弹道的扰动引力快速计算问题,提出一种基于延拓逼近理论的扰动引力快速重构方法。基于多岛遗传算法,建立了重构模型的优化算法。在求解优化问题过程中,为降低计算规模,基于最优拉丁超立方试验设计方法和径向基神经网络构建了原始重构模型的代理模型。仿真结果表明,所提重构方法可适应机动飞行下的复杂环境,在满足弹载计算机存储量要求的前提下可有效地提高弹道精度。     

改进型实数编码遗传算法在内弹道优化中的应用

为实现内弹道装药结构的优化设计方案,提出将改进型遗传算法应用于内弹道优化数学模型.在基本遗传算法的基础上采用实数编码方式并对遗传操作进行改进,引入最优保留策略,使其更适合内弹道优化模型的复杂非线性.建立了具有代表性的某高炮内弹道装药优化设计模型,通过计算机仿真得到优化方案,并与采用模式搜索法和基本遗传算法得到的优化方案进行对比,结果表明,采用改进遗传算法进行内弹道优化是有效可行的.     

多测速测量系统布站几何优化设计

多测速测量系统弹道参数估计的精度与其布站几何密切相关.以提高多测速测量系统弹道参数估计的精度为目的,建立了布站几何优化设计的目标函数和约束条件,采用改进的遗传算法对这一多约束条件下的非线性优化问题进行了数值计算.在算法中,对约束条件采用违反淘汰法与惩罚函数法相结合的处理方法,在保证种群质量的同时兼顾了个体的差异性;在初始种群中引入极端个体以增加其多样性,避免交叉变异陷入局部最优.最后,对多测速测量系统在布站几何优化前后采用测速样条函数定轨方法进行弹道参数估计的精度进行了实例仿真.仿真结果表明,遗传算法的布站几何优化设计对于提高多测速系统弹道参数估计的精度有效、可行.     

基于组合粒子群算法的运载火箭弹道优化设计

提出一种基于粒子群算法和方向加速法组合成的PSO-Powell算法,能进行大范围搜索,其最优解具有全局收敛性。在该算法中,对粒子群算法的参数设置进行了改进,提升了其性能,并引入增广拉格朗日乘子法处理优化问题的约束条件,提高了最优解的精度。仿真结果表明PSO-Powell算法应用于运载火箭弹道优化设计具有良好效果,可以提升运载能力,具有一定工程应用价值。     

基于遗传算法的超宽带天线优化设计

为改善传统超宽带天线设计中存在的辐射脉冲波形拖尾振荡问题,提出了一种基于遗传算法的超宽带天线综合设计方法.该方法采用保真系数和回波损耗的适应度函数加权形成目标函数,在确定结构基础上对天线参数进行遗传操作,实现了超宽带天线时域辐射波形的优化设计.根据遗传算法寻优结果设计出一款单极锥天线,并用时域有限差分法对天线的电特性进行了仿真,结果证明该方法有效.优化的变形锥结构在高低平面内辐射波形一致性好,且拖尾振荡明显减小.     

防空武器多目标优化分配建模与决策

在对决策机理分析的基础上,建立了防空武器系统的多目标分配决策模型,实现了防空导弹的多目标优化分配。在此基础上,提出一种改进的粒子群优化(PSO)算法以求解防空武器的最优分配,通过与遗传算法的实例比较,结果证明了该方法的有效性和优越性。     

混沌遗传算法在函数优化中的应用

基于混沌遗传算法(HGA)的函数优化,将混沌优化方法嵌入到GA中替代GA变异算子,以改善变异个体适应值,加快了算法收敛.其主要算子包括:编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子及采用精英保留策略.该算法可求解非线性全局最优化问题,并通过大海捞针(NIH)等仿真试验得到验证.     

基于分解策略的SSO任务发射轨道优化研究

700 km太阳同步轨道为运载火箭弹道设计中典型的发射任务。采用轨迹分解优化策略对此类任务的发射轨道进行研究,分析了中间轨道近地点高度、入轨点真近点角两个约束变量对火箭运载能力的影响,并重点结合气动热流限制对约束变量的取值进行了计算分析。采用的研究思路和得出的结论对于运载火箭上升段弹道的优化设计以及提升运算收敛性和设计效率均有一定的意义。     

基于混沌遗传算法的测试选择优化问题研究

针对测试选择优化这一NP难解问题,文中利用改进的遗传算法对其进行优化.算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化.最后,以超外差接受器为例,对算法的有效性进行了验证.事实证明,该算法能够较快地搜索到优化问题的最优解,验证了混沌遗传算法对测试选择优化问题的有效性.     

遗传算法局部最优的定向移民策略

基于定向移民策略的改进遗传算法,把定向移民引入遗传算法,经定向移民产生初始种群的集合,再复制、交叉和变异进化,随机选取高品质移民,组成新种群.由新种群开始复制、交叉和变异,直至寻出最优个体.试验结果表明,初始种群克服了GA自适应随机搜索局部最优和过早收敛问题.     

遗传算法在自航式鱼雷发射管长度优化中的应用

自航式鱼雷发射管长度优化是一个复杂的非线性规划问题,常规优化算法难以找到全局最优解,为此,本文选择遗传算法进行自航管长度优化研究。根据优化问题的数学表达式(5),对不等式约束的处理和遗传算法五要素的确定进行了讨论,并采用内弹道模型(式(13)-式(18))求解鱼雷出管速度,从而使遗传算法得以实现。以鱼雷自航发射为例进行了模拟计算,模拟进化结果(表1)表明,采用遗传算法进行自航管的长度优化是有效的,可为后续相关课题的研究提供借鉴。