一种基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112115544A(43)申请公布日2020.12.22(21)申请号202010792660.3(22)申请日2020.08.10(71)申请人南京理工大学地址210094江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人朱立华吴志强王宇贺斌(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人王玮(51)Int.Cl.G06F30/15(2020.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/12(2006.01)G06F111/04(2020.01)权利要求书4页说明书7页附图2页(54)发明名称于满足进化停止条件，则输出结果；否则，执行步一种基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方骤3）。本发明具有较强的全局搜索能力，避免种法群个体与最优个体相似性过大，提高遗传算法的(57)摘要寻优性能，保证火箭飞轨迹优化方案的性能。本发明公开了一种基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法，包括：步骤1）通过变分法将火箭轨迹优化的最优控制问题转化为火箭亚音速段攻角绝对值的最大值、火箭俯仰角变化率的参数优化问题；步骤2）对火箭亚音速段攻角绝对值的最大值、火箭俯仰角变化率进行二进制编码生成初代种群；步骤3）以最大射程为优化目标，对种群中的个体适应度进行计算；步骤4）对于火箭飞行过程中的等式和不等式约束，利用罚函数对种群个体的适应度进行调整；步骤5）利用计算得到的种群适应度，将种群中最优个体进行保留；步骤6）从种群中选取两个父本，并利用相似度阈值自识别交叉父本，对于高于设定的父本相似度阈值的父本进行重新选择，对于低于设定相似度阈值的父本进行交叉操作；步骤7）根据种群的多样性以及种群进化停滞的代数，调整变异概率，CN112115544A再选择要变异的个体，进行变异操作；步骤8）对CN112115544A权利要求书1/4页1.一种基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法，其特征在于，步骤如下：步骤1)通过变分法将火箭轨迹优化的最优控制问题转化为火箭亚音速段攻角绝对值的最大值、火箭俯仰角变化率的参数优化问题；步骤2)将步骤1)中生成的两个优化参数，即火箭亚音速段攻角绝对值的最大值、火箭俯仰角变化率，进行二进制编码生成初代种群；步骤3)以最大射程为目标，建立优化目标函数，并建立适应度函数评价各子代种群中个体的优劣；步骤4)对于火箭飞行过程中的等式和不等式约束，利用罚函数对种群个体的适应度进行调整；步骤5)利用计算得到的种群适应度，将种群中最优个体进行保留；步骤6)从种群中选取两个个体，并利用相似度阈值自识别交叉父本，对于高于设定的父本相似度阈值的父本进行重新选择，对于低于设定相似度阈值的父本进行交叉操作；步骤7)根据种群的多样性以及种群进化停滞的代数，调整变异概率，再选择要变异的个体，随机选择基因位，进行变异操作；步骤8)若迭代计算达到最大迭代次数时，停止迭代并输出优化结果；否则，执行步骤3)。2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法，其特征在于，所述步骤1)中，利用变分法将火箭轨迹优化的最优控制问题转化为火箭亚音速段攻角绝对值的最大值、火箭俯仰角变化率的参数优化问题的具体步骤为：1.1)在第一级火箭飞行的过程中，火箭的飞行性能取决于亚音速段攻角绝对值的最大值：式中：——亚音速段攻角绝对值的最大值；a——常系数；t1——垂直发射结束时间；t——发射时间；——俯仰角；α——攻角；在第二级及第二级以上，火箭终点时刻tk的弹道参数为：2CN112115544A权利要求书2/4页设为的变分，则对应弹道参数的变分为则射程L变分为式中：tk——火箭飞行主动段终点时刻；vx、vy——发射坐标系下的x、y轴速度分量；P——火箭推力；m——火箭质量；x、y——发射坐标系下的x、y轴坐标位置；——火箭飞行过程中的俯仰角；射程存在极值的必要条件是：通过变分法将俯仰角的选择转化为参数亚音速段攻角绝对值的最大值对应第i级火箭俯仰程序角的变化率的选择。3.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，以最大射程为优化目标，建立优化目标，如式(6)所示，根据不同需求，建立火箭优化的过程约束，如式(7)所示，并通过建立的适应度函数，评价各子代种群中个体的优劣：3CN112115544A权利要求书3/4页式中J1——目标函数；X——优化变量；αmax——火箭飞行过程中的攻角的最大值；——攻角的变化率的最大值；qmax——火箭飞行过程中的动压的最大值；hf——火箭主动段终点的高度；vf——火箭主动段终点的速度。4.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的火箭轨迹优化方法，其特征在于，所述步骤4)中，利用罚函数对种群个体的适应度进行调整的具体操作为：式中：f(X)为个体的初