航天器相对运动建模及周期性相对运动求解

面向航天器编队飞行的需求,对椭圆参考轨道航天器非线性周期相对运动条件进行研究,提出了确定椭圆参考轨道编队航天器非线性周期性相对运动条件的新方法。首先,考虑非线性、椭圆轨道等因素,通过哈密尔顿-雅可比(HJ)方程和正则摄动理论,推导了在任意非线性摄动下相对运动的模型和获得不需消耗任何燃料的周期性相对运动轨道的条件;然后,采用时域配点法,结合改进的列文伯格-马夸尔特(LM)法对周期性相对运动的初值进行求解;最后,设计数值仿真算例,利用上述条件,得到不消耗任何燃料的周期性绕飞轨道,由此验证了本文所提模型和方法的正确性。

针对多星多任务仿真调度的关键路径遗传算法

卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法。该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,任务分配通过遗传算法实现,一个分配结果对应种群中的一个个体,在单星任务处理子问题中引入关键路径法,用于求解每个个体的适应度,在提高优化效率的同时,确保得到当前任务分配条件下的最大观测效益,提高算法的全局优化能力。仿真结果表明,对于给定的6组大规模卫星任务规划算例,平均任务完成率均超过了99.7%,证明了该方法具有良好的稳定性和全局搜索能力;同时,相比于已有方法,该方法在优化效率上也有大幅提高,且任务规模越大,优化效率提升越大。