一种基于高效排序算法的经济导航解算方法

技术领域

本申请属于飞机巡航解算技术领域，特别涉及一种基于高效排序算法的经济导航解算方法。

背景技术

飞行器的燃油最优轨迹设计一直受到普遍的关注。飞行器飞行节油轨迹的优化，即对飞行器飞行状态的优化。具体地，就是飞行器在一定的飞行条件下，如何选取其最优的飞行状态，如马赫数、以及发动机推力等，使其中某项性能指标达到最优。优化飞行航路不仅仅可以节省飞行器的飞行成本，而且能使某项性能的指标更优，在同等飞行成本条件下具有一定的指导作用。如果能够充分利用航路优化方法对飞行器的飞行轨迹适当地优化，就可以充分发挥该飞行器的飞行性能，达到非常良好的飞行效果，圆满完成飞行任务。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供一种解决燃油消耗优化问题的方法，可以充分发挥该飞行器的飞行性能，达到非常良好的飞行效果，圆满完成飞行任务。

本申请基于高效排序算法的经济导航解算方法，包括：

步骤S1、获取飞机的重量信息，给定包含当前位置至终点位置的飞行高度剖面及飞行速度剖面，其中，飞行高度剖面内包含多个离散的目标飞行高度，飞行速度剖面内包含多个离散的目标飞行速度；由所述目标飞行高度与所述目标飞行速度构成初始种群变量；

步骤S2、根据飞机重量信息及目标飞行高度、目标飞行速度确定飞机的平飞公里耗油；

步骤S3、根据飞机当前位置信息及终点位置信息确定飞机水平飞行距离；

步骤S4、根据飞机水平飞行距离及平飞公里耗油确定平飞耗油量；

步骤S5、给定爬升速度剖面，爬升速度剖面内包含多个离散的目标爬升速度，将所述目标爬升速度加入到所述初始种群变量中；

步骤S6、根据飞机重量信息、目标飞行高度及目标爬升速度确定爬升耗油量；

步骤S7、以所述平飞耗油量与所述爬升耗油量作为总耗油量，以所述总耗油量为第一目标函数，以所述目标飞行高度、目标飞行速度、目标爬升速度为变量，进行遗传算法计算，获得最小耗油量下的目标飞行高度、目标飞行速度及目标爬升速度。

优选的是，步骤S1中，获取飞机的重量信息包括：

获取飞机空重；

获取当前时刻的外挂剩余重量；

获取当前时刻的剩余油量；以及

根据飞机空重、外挂剩余重量及剩余油量确定飞机的重量信息。

优选的是，步骤S3中，确定飞机水平飞行距离包括：

将飞机当前位置信息转化为东北天坐标；

确定终点位置以及未飞过的航路点；

计算飞机当前位置依次经过各航路点直至到终点位置的飞机水平飞行距离。

优选的是，步骤S7中，进一步包括：

设定目标飞行高度、目标飞行速度及目标爬升速度的范围约束条件。

优选的是，所述目标飞行高度的范围为0～17553m；所述目标爬升速度范围为0.75～0.95Ma，所述目标飞行速度的范围为v～1Ma，其中，速度v是在进行遗传算法解算时获得的目标爬升速度。

优选的是，步骤S7中，进一步包括：

构建第二目标函数，所述第二目标函数为：

min f1＝-(M2*MaToMs*C2y/C2x)/Ce，其中，M2为平飞速度、MaToMs为真空速、C2y为平飞升力系数、C2x为平飞阻力系数、Ce为平飞耗油因子。

优选的是，对于包含所述第一目标函数及所述第二目标函数的多目标函数，步骤S7中采用非劣解排序进行解算。

优选的是，步骤S4中，通过龙贝格求积分方法确定飞机的平飞耗油量。

优选的是，进一步包括，设置燃油阈值，若经解算的最小耗油量下的目标飞行高度及目标飞行速度所对应的燃油超过所述燃油阈值，则进行燃油告警提示。

本申请通过寻优算法进行巡航解算可实现以下功能：1)通过匹配外挂构型，可以达到在各种外挂状态下进行寻优计算，使计算结果更加准确；2)寻优算法可以在保证时间要求的前提下，输出最优和较优的结果，在节省燃油的同时，通过多数据的协调配合达到充分发挥飞行器的飞行性能的目的。

附图说明

图1是本申请基于高效排序算法的经济导航解算方法的流程图。

具体实施方式

为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施方式进行详细说明。

本申请提供了一种基于高效排序算法的经济导航解算方法，主要包括：

步骤S1、获取飞机的重量信息，给定包含当前位置至终点位置的飞行高度剖面及飞行速度剖面，其中，飞行高度剖面内包含多个离散的目标飞行高度，飞行速度剖面内包含多个离散的目标飞行速度；由所述目标飞行高度与所述目标飞行速度构成初始种群变量；

步骤S2、根据飞机重量信息及目标飞行高度、目标飞行速度确定飞机的平飞公里耗油；

步骤S3、根据飞机当前位置信息及终点位置信息确定飞机水平飞行距离；

步骤S4、根据飞机水平飞行距离及平飞公里耗油确定平飞耗油量；

步骤S5、给定爬升速度剖面，爬升速度剖面内包含多个离散的目标爬升速度，将所述目标爬升速度加入到所述初始种群变量中；

步骤S6、根据飞机重量信息、目标飞行高度及目标爬升速度确定爬升耗油量；

步骤S7、以所述平飞耗油量与所述爬升耗油量作为总耗油量，以所述总耗油量为第一目标函数，以所述目标飞行高度、目标飞行速度、目标爬升速度为变量，进行遗传算法计算，获得最小耗油量下的目标飞行高度、目标飞行速度及目标爬升速度。

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明作进一步详细的描述。

如图1所示，本申请主要包括以下步骤：

a、获取气动数据、发动机特性数据、外挂信息、剩余油量、飞机空重、飞机当前位置信息、返航机场点位置信息以及飞行计划内航路点位置信息，完成阻力系数计算、重量计算、平飞耗油因子计算、交叉(α)和变异概率计算、最小爬升速度计算、真空速计算、平飞升力系数计算、平飞阻力系数计算、平飞公里耗油计算。

b、针对飞机当前位置信息(经纬高)、返航机场点坐标信息(经纬高)及本飞行计划内飞机与返航机场点之间的未飞过的各航路点位置，将经纬高信息转化为北东天坐标，计算北东天坐标系下的水平距离(飞机当前位置到返航机场点之间所有航段水平距离之和，例如飞机当前位置未P，返航机场点为5号点，当前未飞过航路点为2、3、4，那么计算的距离为：P->2->3->4->5之间的距离和)；

c、根据种群数N，决策变量(平飞高度、平飞速度)数(2个)以及决策变量范围(平飞高度范围为[0,17553(单位：米)]、爬升速度范围为[0.75,0.95(单位：马赫数)]、平飞速度范围为[v，1.0(单位：马赫数)])和目标函数个数，其中速度v是在进行遗传算法解算时获得的目标爬升速度，采用实数编码的方式，随机初始化开始种群，并进行非劣解排序，初始化每个个体的rank值；再对初始种群执行二元锦标赛选择、模拟二进制交叉算子进行交叉和多项式变异方式变异，得到新的种群。

目标函数包括第一目标函数与第二目标函数。

第一目标函数为飞机水平飞行距离及平飞公里耗油确定耗油量，可以采用离散数据相乘后求和的方式，也可以采用积分的方式。为使计算结果更准确，一般采用积分方式求解，备选实施方式中，针对计算过程中积分运算会影响计算精度及算法运行时间要求，采用龙贝格求积分方法确定飞机的耗油量。

第二目标函数如下：

min f1＝-(M2*MaToMs*C2y/C2x)/Ce，其中，M2为平飞速度、MaToMs为真空速、C2y为平飞升力系数、C2x为平飞阻力系数、Ce为平飞耗油因子。

d、对新种群进行非劣排序(采用高效排序算法)，得到非劣前端F1，F2，...；

高效排序算法流程如下：

1)初始化过程；设i＝0，j＝0，非支配层级数L＝0，非支配解(个体)集合F

2)遍历F

3)令i＝i+1，若i＝L，转4)；否则，转2)；

4)令L＝L+1，则说明p∈F

5)令i＝0，j＝j+1，若j＝新种群个体数量，算法结束；否则，转2)；

e、进行非劣解排序，并通过排挤和精英保留策略选出N个体。该过程是把F

f、对种群执行选择、交叉和变异，形成新种群；

g、如果终止条件成立，则结束；否则，t＝t+1,转到d；

h、按照寻优的结果得到最优的飞行状态(飞行高度、平飞速度、爬升速度)。

本申请针对时间要求及飞机应飞状态数据精度要求，选择高效排序算法来解决飞机在飞行过程中燃油消耗优化问题，按照初始化开始种群、再对初始种群执行二元锦标赛选择、模拟二进制交叉算子进行交叉和多项式变异方式变异得到新的种群、进行非劣解排序(采用高效排序算法)、通过排挤和精英保留策略选出个体，对种群执行复制、交叉和变异的步骤选出最优的耗油剖面，达到优化燃油消耗的目的。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。