[發明專利]寬域飛行器總體參數優化方法、系統及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 201911122983.5
• 申請日: 2019-11-16
• 公開（公告）號: CN111209629B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 楊磊;李文皓;劉文;張陳安
• 申請（專利權）人: 中國科學院力學研究所
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 李傳亮

1.一種寬域飛行器總體參數優化方法，其特征在于，方法包括，將翼載荷和推重比作為待優化參數，將最低燃料系數作為目標函數，進行優化，具體包括：

計算最大起飛重量作為定值；計算推重比上限和下限之間的浮動范圍作為推重比樣本域，計算翼載荷上限和下限之間的浮動范圍作為翼載荷樣本域；

在樣本域內隨機選擇n組樣本分別作為優化初始值，進行航跡優化；所述n組樣本為推重比樣本和翼載荷樣本的組合；

根據航跡優化結果，得到n個最小燃料系數，對n個最小燃料系數按從小到大排序，最小值所對應的樣本即為本輪迭代的最優解；

根據優化算法，循環所述n組樣本的選取到最優解的計算過程，最終根據優化算法判斷是否收斂，如果滿足收斂條件，則結束循環，從而得到優化后的總體參數。

2.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，所述推重比上限和下限的計算方法包括，根據軸向過載及氣動力系數計算得到的推重比，作為推重比的上限；推重比的下限取1。

3.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，所述翼載荷上限和下限的計算方法包括，根據進場速度及氣動力系數計算得到的翼載荷，作為翼載荷的上限；在推重比取下限時，根據全包線定直平飛需滿足的條件，計算得到的翼載荷，作為翼載荷的下限。

4.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，所述航跡優化的方法包括，將n組樣本分別作為優化初始值，將飛行器能夠達到的最大速度、最大高度、進場速度、法向過載、軸向過載和最大動壓作為約束，將最低燃料系數作為目標函數，進行航跡優化。

5.根據權利要求4所述的優化方法，其特征在于，所述航跡優化中，將飛行器的發動機推力T和迎角α對速度和高度的函數T（V，H）和α（V，H）作為待優化量；其中，V為飛行器的速度；H為飛行器的高度；

計算發動機推力上限和下限之間的浮動范圍作為發動機推力樣本域，計算迎角上限和下限之間的浮動范圍作為迎角樣本域；

根據航跡優化中的優化算法，得到較佳航跡下和最低燃料系數下的推力和迎角。

6.根據權利要求5所述的優化方法，其特征在于，所述發動機推力上限和下限的計算方法包括，根據當前推重比和最大起飛重量計算得到的推力，作為發動機推力上限；發動機推力下限為0。

7.根據權利要求5所述的優化方法，其特征在于，所述迎角上限和下限的計算方法包括，根據氣動數據需要滿足的縱向靜穩定和橫航向靜穩定兩個條件計算得到迎角的上限；迎角的下限為0升迎角。

8.一種寬域飛行器總體參數優化系統，其特征在于，包括計算機存儲介質和處理器，所述計算機存儲介質存儲有能夠被處理器加載并執行的計算機程序，所述計算機程序包括，

在樣本域內隨機選擇n組樣本；

將所述n組樣本分別作為優化初始值，將最低燃料系數作為目標函數，進行航跡優化；根據航跡優化結果，得到n個最小燃料系數，對n個最小燃料系數按從小到大排序，最小值所對應的樣本即為本輪迭代的最優解；以及，

循環所述n組樣本的選取到最優解的計算過程，最終根據優化算法判斷是否收斂，如果滿足收斂條件，則結束循環，從而得到優化后的總體參數；

其中，所述n組樣本為推重比樣本和翼載荷樣本的組合，計算推重比上限和下限之間的浮動范圍作為推重比樣本域，計算翼載荷上限和下限之間的浮動范圍作為翼載荷樣本域；計算最大起飛重量作為定值。

9.一種計算機存儲介質，其特征在于，包括有能夠被處理器加載并執行的計算機程序，所述計算機程序包括，

在樣本域內隨機選擇n組樣本；

將所述n組樣本分別作為優化初始值，將最低燃料系數作為目標函數，進行航跡優化；根據航跡優化結果，得到n個最小燃料系數，對n個最小燃料系數按從小到大排序，最小值所對應的樣本即為本輪迭代的最優解；以及，

根據優化算法，循環所述n組樣本的選取到最優解的計算過程，最終根據優化算法判斷是否收斂，如果滿足收斂條件，則結束循環，從而得到優化后的總體參數；

其中，所述n組樣本為推重比樣本和翼載荷樣本的組合，計算推重比上限和下限之間的浮動范圍作為推重比樣本域，計算翼載荷上限和下限之間的浮動范圍作為翼載荷樣本域；計算最大起飛重量作為定值。