星际探测太阳帆行星和太阳借力轨道全局优化

以太阳帆在20年内飞行至距离太阳200 AU以远进行星际探测为目标,研究太阳帆通过行星借力和太阳借力的轨道全局优化问题。建立太阳帆时间最优转移轨道数学模型,分析行星借力和太阳借力的约束条件,并用这些约束条件构造目标函数,从而将轨道优化的四点边值问题转化为求解无约束条件下的多变量优化问题。通过选取合理的约束权重,采用遗传算法获得大范围的粗略解,代入到序列二次规划算法中获得高精度解。仿真结果表明,虽然太阳帆通过太阳借力已获得相当大的加速度,但加上木星借力仍然可以节省相当多的飞行时间。提出的轨道优化思路,可以为太阳系逃逸任务轨道初步设计提供参考。

月球探测器垂直软着陆4D轨道全局优化

提出一种包含动态规划法与共轭梯度法的组合优化算法,求解月球探测器垂直软着陆问题.其以动态规划法中求得的次优控制变量作为共轭梯度法的初始控制变量,求得更为精确的最优控制变量和最优轨道.月球垂直软着陆的轨道可以分为两段,即制动段与着陆段.以燃料消耗量最小为性能指标,采用该组合优化算法分别对两段轨道进行了4D全局优化.数值仿真结果表明,该组合算法优化精度较高,收敛速度快,稳定性好,可用于机载计算机实时生成垂直软着陆4D轨道,同时还可推广到其他终端时间自由型两点边值问题.