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火箭返回着陆问题高精度快速轨迹优化算法
被引量：
22
1
作者
王劲博
崔乃刚
+1 位作者
郭继峰
徐大富
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期389-398,共10页
针对垂直起降可重复使用运载火箭子级返回着陆问题,提出一种高精度快速轨迹优化算法.算法将凸化技术与伪谱离散方法有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为凸优化问题,进而充分利用凸优化求解快速性、收敛确定性以及伪谱法离散精度高的...
针对垂直起降可重复使用运载火箭子级返回着陆问题,提出一种高精度快速轨迹优化算法.算法将凸化技术与伪谱离散方法有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为凸优化问题,进而充分利用凸优化求解快速性、收敛确定性以及伪谱法离散精度高的理论基础.在优化精度方面,建立了高保真优化模型,分析了发动机开机/终端时刻值设计对轨迹最优性的影响;采用flip-Radau谱法对连续最优控制问题进行离散,并利用伪谱法的独特离散时域映射,将开机和终端时刻设计为特殊控制变量,提高了优化结果的精度和最优性.在快速性方面,为利用凸优化方法求解非凸问题,基于一种新的信赖域更新策略,提出了改进序列凸化算法,减少了算法迭代次数,提高了算法收敛性能.数值实验验证了算法的有效性.高精度的优化结果和较高的计算速度,使得算法具有发展为在线最优制导方法的潜力.
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关键词
可重复使用火箭
快速轨迹优化
凸优化
伪谱法离散
信赖域更新
精确软着陆
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职称材料
深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
2
作者
王亚洲
佃松宜
向国菲
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第4期130-141,共12页
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。...
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。
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关键词
垂直回收
深度神经网络
轨迹优化
分段伪谱离散
凸优化
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职称材料
题名
火箭返回着陆问题高精度快速轨迹优化算法
被引量：
22
1
作者
王劲博
崔乃刚
郭继峰
徐大富
机构
哈尔滨工业大学航天工程系
上海宇航系统工程研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期389-398,共10页
基金
上海市优秀学科带头人计划(14XD1423300)资助~~
文摘
针对垂直起降可重复使用运载火箭子级返回着陆问题,提出一种高精度快速轨迹优化算法.算法将凸化技术与伪谱离散方法有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为凸优化问题,进而充分利用凸优化求解快速性、收敛确定性以及伪谱法离散精度高的理论基础.在优化精度方面,建立了高保真优化模型,分析了发动机开机/终端时刻值设计对轨迹最优性的影响;采用flip-Radau谱法对连续最优控制问题进行离散,并利用伪谱法的独特离散时域映射,将开机和终端时刻设计为特殊控制变量,提高了优化结果的精度和最优性.在快速性方面,为利用凸优化方法求解非凸问题,基于一种新的信赖域更新策略,提出了改进序列凸化算法,减少了算法迭代次数,提高了算法收敛性能.数值实验验证了算法的有效性.高精度的优化结果和较高的计算速度,使得算法具有发展为在线最优制导方法的潜力.
关键词
可重复使用火箭
快速轨迹优化
凸优化
伪谱法离散
信赖域更新
精确软着陆
Keywords
reusable
rockets
rapid
trajectory
optimization
convex
optimization
pseudospectral
discretization
trustregion
update
precision
soft
landing
分类号
V448.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
2
作者
王亚洲
佃松宜
向国菲
机构
四川大学电气工程学院
出处
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第4期130-141,共12页
基金
四川省自然科学基金(23NSFSC1186)。
文摘
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。
关键词
垂直回收
深度神经网络
轨迹优化
分段伪谱离散
凸优化
Keywords
vertical
landing
deep
neural
network
trajectory
optimization
Hp-
pseudospectral
discretization
convex
optimization
分类号
V448.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
火箭返回着陆问题高精度快速轨迹优化算法
王劲博
崔乃刚
郭继峰
徐大富
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
22
下载PDF
职称材料
2
深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
王亚洲
佃松宜
向国菲
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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