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基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化
被引量:
8
1
作者
谢富强
吴浩
唐灵灵
《计算技术与自动化》
2008年第4期72-75,共4页
提出将粒子群优化算法(PSO)应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分...
提出将粒子群优化算法(PSO)应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分析比较仿真步数对结果的影响。仿真结果表明提出方法的有效性和优越性。
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关键词
再入轨迹优化
粒子群优化
参数化方法
多约束
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职称材料
题名
基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化
被引量:
8
1
作者
谢富强
吴浩
唐灵灵
机构
华中科技大学控制科学与工程系
出处
《计算技术与自动化》
2008年第4期72-75,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674105)
航天支撑基金资助项目(2008)
文摘
提出将粒子群优化算法(PSO)应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分析比较仿真步数对结果的影响。仿真结果表明提出方法的有效性和优越性。
关键词
再入轨迹优化
粒子群优化
参数化方法
多约束
Keywords
reentry trajectory optimization
partieal swarm optimization
parameter
ization method
multi
-
constrain
s
分类号
V412 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化
谢富强
吴浩
唐灵灵
《计算技术与自动化》
2008
8
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