基于子集模拟优化的空天飞机再入轨迹混合优化方法

朱俊杰 余雄庆

1.飞行器先进设计技术国防重点学科实验室，南京210016

2.南京航空航天大学，南京210016

空天飞机轨迹优化是在飞行动力学和物理学约束的条件下，寻求某种意义下最优解的过程，它贯穿于整个飞行器设计过程中，影响着总体、气动布局、制导控制、动力和结构等多个分系统的设计。

轨迹优化是一类最优控制问题，属于复杂的大规模非线性优化范畴。轨迹优化设计方法主要有基于极大值原理的间接法和基于非线性规划理论的直接法。间接法的优点是计算精度高，且能满足最优必要性条件，但由于繁杂的数学推导和难于求解的两点边值问题，目前已很少使用间接法求解轨迹优化问题。随着计算机技术的发展，目前的研究更多倾向于使用直接法求解。采用直接法求解轨迹优化问题时，先将最优控制问题转化为非线性规划问题(nonlinear programming，NLP)，对控制变量和状态变量进行离散，对状态方程、端点约束以及路径约束进行节点转化，再选择优化算法求解决策向量和目标函数［1］。

优化算法一般可分为2类:1)经典优化算法，例如序列二次规划法(简称SQP)，梯度下降法和罚函数方法［2］等;2)智能优化算法，例如遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)，进化策略(Evolution Strategy，简称ES)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization，简称PSO)［3］等。基于梯度的优化算法的优点是收敛速度快，但对初值较为敏感，且容易陷入局部最优点。对于空天飞机再入轨迹问题，有数百甚至数千个设计变量，面对这么多变量，以人工方式给出一个合理的初始值，几乎不可能。……