Resumen

Se propone un algoritmo hbrido de optimizacin de doble bucle que combina la optimizacin por enjambre de partculas (PSO) y el caos polinmico no intrusivo (NIPC) para resolver la optimizacin robusta de la trayectoria de un vehculo de planeo hipersnico (HGV) bajo incertidumbre. En el bucle externo, el mtodo PSO busca globalmente la ley de control ptimo robusto de acuerdo con una funcin de fitness penalizada que contiene las consideraciones de robustez del sistema. En el bucle interior, la propagacin de la incertidumbre del sistema estocstico se realiza utilizando el mtodo NIPC, para proporcionar momentos estadsticos para el esquema iterativo del mtodo PSO en el bucle exterior. Slo se discretizan las variables de control, y las restricciones de estado se satisfacen implcitamente mediante el proceso de integracin numrica, lo que reduce el nmero de variables de decisin, as como la enorme cantidad de clculo que aumenta el NIPC. Al final, la ley de control ptimo robusta se consigue convenientemente. Se realizan simulaciones numricas considerando un problema clsico de optimizacin de la trayectoria ptima en el tiempo de un vehculo pesado con incertidumbres tanto en los estados iniciales como en los coeficientes aerodinmicos. Los resultados demuestran la viabilidad y eficacia del mtodo propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Híbrido; Doble bucle; Algoritmo de optimización; Optimización por enjambre de partículas; Caos polinómico no intrusivo; Vehículo de planeo hipersónico.
• Keywords:Hybrid; Double-loop; Optimization algorithm; Particle swarm optimization; Nonintrusive polynomial chaos; Hypersonic glide vehicle