[發明專利]一種基于差分遺傳算法的火箭彈道參數優化方法

在審

• 申請號: 202210407420.6
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114781257A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 唐奇;陳立偉;黃俊
• 申請（專利權）人: 西南科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/12;G06F17/11;G06F111/06;G06F111/10
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本發明公開了一種基于差分遺傳算法的火箭彈道參數優化方法，其中該方法包括：S1、隨機生成指定規模的種群，種群中的個體的染色體由設計的火箭彈道參數構成；S2、對于當前種群中的染色體，求解彈道微分方程組，計算當前種群的目標函數值；S3、選擇變異的基向量，對當前種群進行差分變異，得到變異個體；S4、將變異個體與當前種群采用指數交叉方法得到試驗種群；S5、在當前種群和試驗種群之間采取一對一生存者選擇方法得到新一代種群；S6、種群進化迭代；S7、輸出迭代優化過程與最優的彈道參數及彈道。本發明將差分遺傳算法應用于火箭彈道參數的迭代優化過程中，不僅簡化了優化過程，并且降低了火箭的起飛質量，提高了火箭的運載效率。

技術領域

本發明屬于一種彈道參數優化方法，具體地說是一種基于差分遺傳算法的火箭彈道參數優化方法。

背景技術

隨著我國航空航天技術的不斷發展，運載火箭的發射需求逐年增加，為了應對不同的發射任務和需求，需要對火箭設計制造進行不斷地更新迭代，火箭的彈道參數優化便是其中非常重要的一環。常規的參數優化設計先以一個初步方案作為設計基礎，通過求偏導數等“梯度信息”來分析不同參數變化敏感性，進而修改前一步的設計參數，得到一個新的設計方案。但由于航天理論的不斷發展和火箭飛行任務的逐漸復雜化，彈道參數優化問題已經具有優化參數多、約束復雜的特征，并且很難找出偏導數等“梯度信息”。

發明內容

本發明提供了一種基于差分遺傳算法的火箭彈道參數優化方法。

本發明的目的是通過差分遺傳算法在隨機搜索方面的優勢，繞開“梯度信息”的限制，解決彈道優化問題中參數多、約束復雜，無法得到有效解的問題。

本發明解決其技術問所采取的技術方案是：一種基于差分遺傳算法的火箭彈道參數優化方法，至少包括以下步驟：

S1：隨機生成指定規模的種群，種群中的個體的染色體由設計的火箭彈道參數構成；

S2：對于當前種群中的染色體，求解彈道微分方程組，計算當前種群的目標函數值；

S3：選擇變異的基向量，對當前種群進行差分變異，得到變異個體；

S4：將變異個體與當前種群進行指數交叉得到試驗種群；

S5：在當前種群和試驗種群之間選擇得到新一代種群；

S6：種群進化迭代；

S7：輸出迭代優化過程與最優的彈道參數及彈道。

進一步地，步驟S1中的染色體組成為：火箭各級燃料質量m_i、各級發動機平均推力P_i、各級燃料比沖I_sp(i)、轉彎段攻角最大值的絕對值、轉彎飛行段攻角控制參數a、大氣層飛行段各級程序角控制參數。

進一步地，步驟S2中求解的彈道微分方程組如下：

(1)

公式(1)中，m、、、、、分別為質量、質量微分、速度微分、速度角微分、橫向位移微分、垂直位移微分，q為動壓，S_m為火箭特征面積，g為當前高度下的重力加速度，x為火箭橫向位移，y為火箭垂直位移，R為地球平均半徑，為火箭速度角，r為火箭運動矢徑，，C_L為火箭氣動升力系數，為火箭阻力系數對攻角的導數，后兩者可由公式(2)與公式(3)計算：

(2)

(3)

公式(2)中，M_a為速度馬赫數。

種群目標函數值f的計算方式為：

(4)

公式(4)中，m_i為火箭各級裝藥量，n為火箭級數，w為懲罰因子，為約束條件的泛函，m為約束條件的個數。

進一步地，步驟S3中的基向量為種群中目標函數值最小的個體，變異方式如下：