申请/专利权人：西安现代控制技术研究所

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN117892559B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/15;G06F17/11;G06F111/04;G06F111/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种超远程制导火箭总体协调多学科分级优化方法，首先建立制导火箭纵向运动方程；然后将各项总体指标按照设计的逻辑顺序和重要程度进行协调分级；再针对第一层级指标，建立无约束优化模型；接下来建立改进的智能单粒子优化算法，对第一层级指标进行优化；之后针对第二层级指标建立约束优化模型，采用惩罚函数法转化为无约束优化问题；最后采用改进的智能单粒子优化算法，对第二层级指标进行循环优化。本方法可使超远程制导火箭的多学科优化结果快速收敛，且实现总体指标最优和指标之间协调匹配，计算量小、简单有效、易于工程实现。

主权项：1.一种超远程制导火箭总体协调多学科分级优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：在发射坐标系下，建立火箭纵向运动方程；步骤2：将各项总体指标按照设计的逻辑顺序和重要程度进行协调分级；根据超远程制导火箭的总体设计流程，首先进行总体概要设计，根据发射平台的约束条件，确定火箭的口径、长度、初始质量、总冲、气动参数；然后在满足落点精度、落角、落速约束条件下，确定火箭的结构系统、动力系统、控制系统、气动、弹道分系统的设计输入指标；按照上述设计的逻辑顺序及各指标重要程度进行协调分级如下：第一层级：火箭初始质量、发动机总冲；第二层级：最大可用攻角、弹身最大法向力、舵面最大法向力、最大弹道高度、火箭驻点总加热量、火箭舵前缘总加热量、最大热流密度；步骤3：针对第一层级指标，建立无约束优化模型；步骤4：基于改进的智能单粒子优化算法，利用无约束优化模型对第一层级指标进行优化；目标搜索空间维数为n，定义z＝z1，z2，…，zn为智能单粒子的n维位置矢量，为粒子第i维位置子矢量；v＝v1，v2，…，vn为智能单粒子的飞行速度，即粒子移动的距离，vi为粒子第i维速度子矢量；改进的智能单粒子优化算法如下： 其中为第i个位置子矢量第k次迭代计算值，为第i个位置子矢量第k-1次迭代计算值，为第i个速度子矢量第k次迭代计算值，为第i个速度子矢量第k次迭代产生的速度增量变量，为第i个速度子矢量第k-1次迭代产生的速度增量变量，zig为第i个位置子矢量到第k次迭代迄今为止搜索到的最优位置，为粒子第i个子矢量拟更新前由各子矢量构成的位置变量，为当前粒子第i个子矢量拟更新后由各子矢量构成的位置变量，rand为由[-1，1]之间的随机数，k＝1，2，…，Num为每个子矢量迭代计数，Num为每个子矢量最大迭代次数；设置粒子初始位置速度增量初值每个子矢量最大迭代次数Num，按照粒子每个子矢量依次迭代的顺序进行优化计算，粒子全部子矢量迭代计算完成后即获得最优解；按照式2通过最优解对应的发动机装药量比例系数获得火箭初始质量、发动机总冲优化结果；步骤5：针对第二层级指标，建立约束优化模型，采用惩罚函数法转化为无约束优化问题；步骤6：采用步骤4中改进的智能单粒子优化算法，对第二层级指标进行循环优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安现代控制技术研究所 一种超远程制导火箭总体协调多学科分级优化方法

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