Resumen

El problema de la optimización de la trayectoria de los vehículos hipersónicos ha sido reconocido desde hace tiempo como un problema difícil. Este artículo introduce las restricciones de control en la optimización de la trayectoria para que la trayectoria óptima cumpla los requisitos de rendimiento del control. La fuerte característica no lineal de la aerodinámica de la fase de ascenso hace que el problema de optimización de la trayectoria sea difícil de resolver mediante la teoría del control óptimo. Se propone un algoritmo de optimización de la trayectoria basado en el algoritmo mejorado de optimización inspirado en las palomas (PIO) para resolver el complejo problema de optimización de la trayectoria bajo múltiples restricciones. Para superar el obstáculo de la convergencia prematura y el engaño, se introduce en el PIO la estrategia evolutiva del qubit en el algoritmo evolutivo cuántico (QEA) para mantener la diversidad de la población y juzgar la solución óptima. Para manejar las restricciones, se utiliza la función de penalización para construir la función de aptitud. La trayectoria óptima de ascenso se obtiene utilizando el algoritmo PIO mejorado. A continuación, se utiliza el algoritmo de inversión de la trayectoria para verificar la viabilidad de la trayectoria óptima y garantizar que se obtiene una trayectoria óptima viable. Los resultados de la comparación muestran que el algoritmo propuesto supera a la optimización por enjambre de partículas (PSO) y a la PIO estándar en la optimización de la trayectoria. Mientras tanto, el resultado de la simulación muestra que el rendimiento de la trayectoria óptima de ascenso con restricciones de control se mejora y la trayectoria es factible. Por lo tanto, el método es potencialmente factible para resolver el problema de optimización de la trayectoria de ascenso con restricciones de control para vehículos hipersónicos.

• Materias:Motores (Mecánica) Vehículo espacial Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Engines Space vehicles Aeronautical Engineering
• Palabras claves:problema de optimización de trayectoria, trayectoria óptima de ascenso, restricciones de control, vehículo hipersónico, trayectoria óptima, algoritmo inverso de trayectoria, estrategia de qubit, requisitos de control, algoritmo pio mejorado, algoritmo propuesto supera
• Keywords:trajectory optimization problem, optimal ascent trajectory, control constraints, hypersonic vehicle, optimal trajectory, trajectory inverse algorithm, strategy of qubit, requirements of control, improved pio algorithm, proposed algorithm outperforms