基于混沌粒子群算法的跳跃-滑翔轨迹优化

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研究了一种高超声速跳跃-滑翔弹道方案。通过末级发动机多次点火,将再入弹道设计成临近空间的跳跃-滑翔弹道,在满足过程约束和航程约束的前提下实现总加热量最小的目标。采用混沌粒子群算法优化轨迹,通过引入混沌扰动避免算法早熟收敛。最后通过对高升阻比再入滑翔飞行器CAV-H的仿真分析,验证了优化算法的有效性。 A hypersonic jump-glide trajectory scheme is studied. Through the ignition of the final stage engine, the reentry trajectory is designed as a jump-glide trajectory near the space to achieve the goal of minimizing the total heating while meeting the constraints of the process and the range constraints. Chaos particle swarm optimization algorithm is used to optimize the trajectory, and the chaotic perturbation is introduced to avoid premature convergence of the algorithm. Finally, the simulation analysis of the CAV-H of the drag-up gliding aircraft is carried out to verify the effectiveness of the optimization algorithm.
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