基于NSGA-II算法的RLV多目标再入轨迹优化设计

陈刚; 胡莹; 徐敏; 万自明; 陈士橹

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基于NSGA-II算法的RLV多目标再入轨迹优化设计

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传统的再入轨迹优化设计通常只考虑单目标优化问题,例如最小热流、最小大航程、最小控制能量等.随着人们对降低费用和提高性能的期望越来越高,多目标再入轨迹优化问题也引起了注意.以往人们通过加权因子等方法将多目标问题转化为单目标问题,避免了复杂的多目标优化算法的应用.但也引入了新的参数,且每次优化只能获得与该参数相关的1个解.NSGA-II算法是最近发展起来的具有优良性能的多目标遗传算法,它引入了快速分类、约束支配和精英策略,1次运行可以获得多个Pareto最优解.文中利用NSGA-II算法来求解具有最小热载和最大横程的2个目标的再入轨迹优化问题.算例表明NSGA-II算法能够有效地搜索到优化轨迹的Pareto前沿,是RLV初步设计的有力工具.

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来源
《西北工业大学学报》 |2006年第2期|133-137|共5页
作者
陈刚; 胡莹; 徐敏; 万自明; 陈士橹;
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作者单位

西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,管理学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072;

航天科工集团二院二部,北京,100854;

西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航天器飞行力学;
关键词
多目标优化; 再入轨迹; Pareto 方法; NSGA-II;

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