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    火箭基組合循環(huán)高超聲速飛行器爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化研究

    2018-05-17 01:48:16劉竹生雷建長李爭學(xué)
    關(guān)鍵詞:偽譜馬赫數(shù)超聲速

    鄭 雄,劉竹生,楊 勇,雷建長,李爭學(xué)

    0 引 言

    火箭基組合循環(huán)(Rocket Based Combined Cycle,RBCC)推進系統(tǒng)將火箭發(fā)動機和沖壓發(fā)動機有機結(jié)合在同一流道中,具有引射(Ejector)、亞燃沖壓(Ramjet)、超燃沖壓(Scramjet)和純火箭(Rocket)等多個工作模態(tài),能充分發(fā)揮火箭發(fā)動機大推重比和沖壓發(fā)動機高比沖的優(yōu)勢,可執(zhí)行大空域、寬速域飛行任務(wù),是未來高超聲速巡航飛行器(Hypersonic Cruise Vehicle,HCV)以及單級入軌(Single Stage To Orbit,SSTO)重復(fù)使用運載器的理想動力系統(tǒng)。

    相比于無動力或傳統(tǒng)火箭動力高超聲速飛行器,RBCC高超聲速飛行器的軌跡優(yōu)化除了要解決飛行高度、速度變化大,飛行約束多、復(fù)雜,飛行軌跡對控制變量高度敏感等難題,還面臨RBCC發(fā)動機工作模態(tài)多,各模態(tài)性能差異大,飛行軌跡與動力相互耦合的特有困難,這些使得RBCC高超聲速飛行器的軌跡優(yōu)化極具挑戰(zhàn)性,為此必須選擇和發(fā)展一種行之有效的方法。

    目前,對RBCC可重復(fù)使用運載器上升段軌跡設(shè)計與優(yōu)化進行了較多研究[1~4],而對RBCC高超聲速巡航飛行器的軌跡優(yōu)化研究較少。王厚慶等[5]通過求解縱向平面內(nèi)的質(zhì)點運動方程,對RBCC巡航飛行器的飛行軌跡和有效載荷能力進行了分析,但沒有采用優(yōu)化方法,無法獲得性能最優(yōu)的飛行軌跡。呂翔等[6]考慮RBCC發(fā)動機性能與飛行狀態(tài)之間的耦合,提出基于馬赫數(shù)-動壓參考曲線的RBCC巡航飛行器爬升段軌跡設(shè)計方法,同樣沒有采用優(yōu)化方法,不能充分挖掘飛行器總體性能。李響等[7]利用遺傳算法對RBCC高超聲速導(dǎo)彈的爬升-巡航航程進行優(yōu)化,但沒有考慮動壓、過載、熱流密度等約束,所得結(jié)果可能出現(xiàn)不可行點。

    本文以RBCC高超聲速巡航飛行器為研究對象,針對其爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化問題,提出一種“粒子群優(yōu)化算法+偽譜法”的嵌套優(yōu)化策略?;谠摬呗裕谝匀倘剂献钍閮?yōu)化目標(biāo)的條件下,不僅能優(yōu)化飛行攻角和發(fā)動機節(jié)流閥開度,還能得到飛行器的最佳巡航高度和馬赫數(shù),在模型求解過程中全面考慮RBCC發(fā)動機性能與飛行狀態(tài)的耦合及動壓、過載、熱流密度等約束,最后通過仿真算例,驗證了所提方法的有效性。本文研究旨在結(jié)合RBCC高超聲速巡航飛行器的特點提出軌跡優(yōu)化策略,建立優(yōu)化模型,通過對結(jié)果進行分析,為此類新型飛行器的總體設(shè)計及軌跡優(yōu)化提供參考。

    1 任務(wù)剖面及優(yōu)化策略

    1.1 任務(wù)剖面

    考慮RBCC高超聲速巡航飛行器任務(wù)剖面示意圖如圖1所示。

    圖1 RBCC巡航飛行器任務(wù)剖面Fig.1 The Mission Profile of RBCC Cruise Vehicle

    從圖 1可見,飛行器由機載水平發(fā)射,經(jīng)引射、亞燃沖壓、超燃沖壓 3個模態(tài)加速爬升到期望高度和馬赫數(shù)進行巡航飛行,飛抵目標(biāo)空域后下壓攻擊,對目標(biāo)實施精確打擊。為簡化考慮,本文只對爬升-巡航軌跡進行研究,而不考慮下壓攻擊段。鑒于RBCC發(fā)動機各模態(tài)性能差異大的特點,可將爬升段進一步劃分為引射爬升段、亞燃沖壓爬升段和超燃沖壓爬升段。

    綜上,RBCC高超聲速飛行器的爬升-巡航軌跡包括以下4個階段:

    a)引射爬升段。該階段從水平發(fā)射點火加速至亞燃沖壓模態(tài)的啟動條件,RBCC發(fā)動機在引射模態(tài)比沖較小,推進效率低,為避免長時間的低空阻力消耗,需要飛行器盡快加速和爬高。增大攻角可提高爬高速度,但同時會增大飛行阻力,減小加速度,還可能會造成法向過載超出限定值。因此,攻角的取值需要在爬高和加速之間折中考慮。

    b)亞燃沖壓爬升段。該階段RBCC發(fā)動機比沖最大,推進效率最高,為充分發(fā)揮此優(yōu)勢,應(yīng)使飛行器在該階段的速度增量和高度增量最大。本段設(shè)計難點在于發(fā)動機性能對飛行狀態(tài)非常敏感,如果爬高過快而加速太慢,則發(fā)動機進氣量減少,性能降低,而如果爬高過慢而加速太快,由于大氣阻力太大,同樣會降低飛行器性能。

    c)超燃沖壓爬升段。該階段飛行器速度大、高度高,對爬高和加速的要求不大,主要任務(wù)是使飛行器從爬升段平穩(wěn)過渡到巡航段。本段的工作時間較短,其軌跡設(shè)計難點是終端必須滿足巡航起始條件。

    d)巡航段。該階段飛行器保持等高等速飛行,其飛行距離占總射程的 90%左右,不同巡航高度和馬赫數(shù)下,發(fā)動機性能以及飛行器所受阻力差異較大。因此,有必要對巡航高度和馬赫數(shù)進行優(yōu)化,以使飛行全程消耗的燃料最省。

    總之,在RBCC高超聲速飛行器爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化過程中,不僅要考慮最佳巡航高度、馬赫數(shù)的確定,還要考慮發(fā)動機各模態(tài)的工作范圍限制以及動壓、過載、熱流密度、控制變量的取值范圍等約束,這些導(dǎo)致RBCC高超聲速巡航飛行器燃料最省軌跡的確定需要在諸多約束之間權(quán)衡協(xié)調(diào)。

    1.2 優(yōu)化策略

    RBCC高超聲速巡航飛行器的爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化是一個多控制變量、多階段、多約束的最優(yōu)控制問題。針對最佳巡航高度和馬赫數(shù)的確定,考慮到粒子群優(yōu)化[8](Particle Swarm Optimization,PSO)算法概念簡單、智能背景深刻、全局收斂性好的優(yōu)點,本文擬采用粒子群優(yōu)化算法。而對于爬升-巡航這一多階段多約束的軌跡優(yōu)化問題,鑒于偽譜法(Pseudospectral Method,PM)在航空航天領(lǐng)域各類飛行器軌跡優(yōu)化中的廣泛應(yīng)用[9],本文擬采用偽譜法。據(jù)此,本文提出“粒子群優(yōu)化算法+偽譜法”的嵌套優(yōu)化策略,同時優(yōu)化巡航高度、馬赫數(shù)、飛行攻角及發(fā)動機節(jié)流閥開度。嵌套是指偽譜法嵌套在粒子群優(yōu)化算法中,被其不停調(diào)用,具體流程如圖2所示。

    圖2 嵌套優(yōu)化策略流程Fig.2 The Process of Nested Optimization Strategy

    該嵌套優(yōu)化策略的流程包括以下4步:

    a)粒子群算法中的粒子對巡航高度和馬赫數(shù)賦值,以此作為爬升和巡航的中轉(zhuǎn)條件;

    b)偽譜法進行多階段多約束的爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化,得到射程末端的飛行器質(zhì)量,并將其作為粒子的適應(yīng)度;

    c)比較各粒子適應(yīng)度,并據(jù)此更新粒子;

    d)判斷是否滿足結(jié)束條件,若否,返回a,若是,結(jié)束。

    2 軌跡優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

    2.1 動力學(xué)模型

    將RBCC高超聲速飛行器看作鉛垂平面內(nèi)運動的可控質(zhì)點,視地球為圓球,并忽略自轉(zhuǎn),則飛行器的動力學(xué)模型為

    式中 H,V,θ,m,DL,r,α,τ分別為飛行高度、速度、速度傾角、飛行器質(zhì)量、射程、地心距、攻角和發(fā)動機節(jié)流閥開度;eR,0g,g分別為地球平均半徑、海平面重力加速度和當(dāng)?shù)刂亓铀俣?;D,L分別為阻力和升力, D =qSCD, L = q SCL,其中,q為動壓,S為參考面積, CD和 CL分別為阻力系數(shù)和升力系數(shù);P, Isp分別為 RBCC發(fā)動機推力和比沖,P=P(M a,H),Isp=Isp(Ma,H),是關(guān)于馬赫數(shù)和高度的插值表,由RBCC發(fā)動機性能分析或試驗給出。

    2.2 控制變量選擇

    巡航高度 HCruise和馬赫數(shù) M aCruise的取值對RBCC巡航飛行器總體性能影響較大,因此選擇二者作為粒子群優(yōu)化算法的控制變量。此外,在用偽譜法優(yōu)化爬升-巡航軌跡時,為便于加入對攻角和發(fā)動機節(jié)流閥開度的約束,避免優(yōu)化結(jié)果中出現(xiàn)取值變化過快的情況,可將α,τ取為狀態(tài)變量,從而引入新的控制變量uα和uτ:

    因此,在偽譜法優(yōu)化爬升-巡航軌跡時,狀態(tài)向量x=[H,V,θ,m,LD,α,τ],控制向量 u = [uα, uτ]。

    2.3 約束模型

    2.3.1 控制變量約束

    粒子群優(yōu)化算法的控制變量為[HCruise, MaCruise],偽譜法的控制變量為[uα,uτ],它們所受約束如下:

    2.3.2 過程約束

    過程約束是指飛行器在飛行過程中任何時刻都必須滿足的約束條件,否則將直接影響甚至破壞飛行器。本文過程約束除了有一般的動壓約束、法向過載約束、熱流密度約束外,還有為保證RBCC發(fā)動機正常工作的攻角、發(fā)動機節(jié)流閥開度取值約束以及飛行高度約束,具體形式如下:

    式中 ρ為大氣密度;C1為與飛行器特性相關(guān)的常數(shù);Rd為飛行器頭部曲率半徑;m,n為常數(shù); Hmin(M a),Hmax(M a)隨馬赫數(shù)變化,其規(guī)律由RBCC發(fā)動機性能分析或試驗給出。

    2.3.3 邊界約束

    邊界約束包括初始邊界和終端邊界約束。初始邊界約束即RBCC高超聲速飛行器發(fā)射時刻狀態(tài)變量的初值,是完全給定的;終端邊界約束是指飛行器在軌跡終點需滿足的條件,本文中包括高度、速度、速度傾角和射程。綜上,邊界約束表示如下:

    式中 t為時間;下標(biāo)0,f分別表示開始和結(jié)束。

    2.3.4 連接點約束

    為使RBCC巡航飛行器的4個階段光滑銜接,需要保證相鄰兩階段連接點處的狀態(tài)量和控制量對應(yīng)相等。此外,在超燃沖壓爬升段的末端,飛行器應(yīng)達(dá)到巡航條件。因此,連接點約束條件為

    式中 i為飛行器飛行的第i個階段。

    2.4 性能指標(biāo)

    選擇在滿足既定射程的前提下,燃料最省為優(yōu)化指標(biāo),其等效于 ? m (tf)取極小值,故針對粒子群優(yōu)化算法和偽譜法,性能指標(biāo)均取為

    3 優(yōu)化算法基本原理

    此節(jié)介紹粒子群優(yōu)化算法和Radau偽譜法的基本原理,其中涉及很多變量,各變量的含義在每種方法中都進行了說明,應(yīng)分別理解。

    3.1 粒子群優(yōu)化算法基本原理

    設(shè) PSO 算法中有N個粒子,每個粒子k(k = 1 ,2,… ,N )表示優(yōu)化問題解空間中的一個備選解。所有粒子都有自己的位置速度以及一個由目標(biāo)函數(shù)J = f ( x ( k))計算得到的適應(yīng)度,其中n為待優(yōu)化變量的個數(shù),通過比較各粒子的適應(yīng)度來判斷粒子的優(yōu)劣。根據(jù)每個優(yōu)化變量的取值范圍 xi∈ [ ai, bi] , i = 1,2,… ,n ,對粒子位置和速度的限制如下:

    設(shè) NIT為 PSO算法總迭代次數(shù),在任一次迭代j(j = 1 ,2,… ,NIT)中,各粒子依據(jù)自身記憶(粒子k迄今為止搜索到的最優(yōu)位置)和粒子群的記憶(整個粒子群迄今為止搜索到的最優(yōu)位置)來更新自身的位置,以搜索設(shè)計空間內(nèi)的最優(yōu)解。標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的粒子速度與位置更新公式如下:

    式中0c為慣性權(quán)重系數(shù);1c為粒子跟蹤自身歷史最優(yōu)值的權(quán)重系數(shù);2c為粒子跟蹤粒子群歷史最優(yōu)值的權(quán)重系數(shù);1r,2r為(0,1)內(nèi)的隨機數(shù)。

    結(jié)束條件根據(jù)具體問題選擇達(dá)到最大迭代次數(shù)或粒子群搜索到的最優(yōu)位置滿足預(yù)期精度。

    綜上,PSO優(yōu)化算法的計算流程可歸納為如圖3所示。

    圖3 粒子群優(yōu)化算法計算流程Fig.3 The Computation Process of PSO Algorithm

    3.2 Radau偽譜法基本原理

    偽譜法采用全局插值多項式的有限基在一系列離散點上近似狀態(tài)變量和控制變量,將連續(xù)時間最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃(Nonlinear Programming,NLP)問題進行求解。本文選擇 Radau偽譜法轉(zhuǎn)換最優(yōu)控制問題,這是由于Radau偽譜法與Gauss偽譜法或Lobatto偽譜法相比,更易滿足區(qū)間切換點上狀態(tài)變量保持連續(xù)這一條件[10]。

    Radau偽譜法將最優(yōu)控制問題的時間區(qū)間[t0,tf] 分成K段,并將每段的時間區(qū)間 t ∈ [ tk?1,tk]轉(zhuǎn)換到 τ ∈[? 1,1]上,于是對應(yīng)有:

    使用Legendre-Gauss-Radau(LGR)離散點來離散狀態(tài)變量和控制變量,對第 k(k = 1 ,2,…, K )段,選取 Nk個配點它們是的根,其中為 Nk階Legendre多項式,表達(dá)式如下:

    以為插值節(jié)點,分別用Nk, Nk?1階拉格朗日插值多項式為基函數(shù)來近似狀態(tài)變量和控制變量,即:

    式中,分別為狀態(tài)變量和控制變量在插值節(jié)點處的值;(τ),(τ)表達(dá)式如下:

    將動力學(xué)微分方程約束轉(zhuǎn)化為代數(shù)方程約束:

    式中第k段處 N ×(N +1)階Radau偽譜微分kk矩陣。

    末值型性能指標(biāo)函數(shù)近似為

    過程約束為

    邊界約束為

    此外,為保證相鄰兩段的連續(xù)性,需滿足其中 k =1,2,…,K ?1。

    基于上述離散過程,RBCC高超聲速巡航飛行器的多階段多約束軌跡優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為NLP問題,可以采用SNOPT軟件包求解。

    4 仿真算例

    4.1 仿真條件

    根據(jù)上文的任務(wù)剖面,RBCC高超聲速巡航飛行器先通過載機掛飛到10 km高度,隨后被水平發(fā)射。初始馬赫數(shù)、速度傾角、質(zhì)量分別為0.8、0°、1500 kg;巡航高度和馬赫數(shù)的取值范圍分別為 25~30 km、Ma=6.5~7;期望射程為1500 km。飛行過程中,攻角和發(fā)動機節(jié)流閥開度的取值范圍分別為-2~6°、0.2~1;過程約束為飛行動壓小于等于90 kPa,法向過載小于等于3,熱流密度小于等于2500 kW/m2。RBCC發(fā)動機使用碳?xì)淙剂?,引射模態(tài)和亞燃沖壓模態(tài)的轉(zhuǎn)換馬赫數(shù)為3,亞燃沖壓模態(tài)和超燃沖壓模態(tài)的轉(zhuǎn)換馬赫數(shù)為6,各模態(tài)適宜工作范圍由RBCC發(fā)動機性能分析得出。設(shè)定粒子群優(yōu)化算法的粒子數(shù)10,迭代次數(shù)6,c0=0.729,c1= c2=2。在Radau偽譜法中,對RBCC高超聲速飛行器爬升-巡航飛行軌跡的每一階段,均選取插值節(jié)點數(shù)21。

    4.2 結(jié)果分析

    圖4為巡航高度、馬赫數(shù)優(yōu)化結(jié)果。由圖4可知,在第2代時全局最優(yōu)粒子出現(xiàn),第4代時所有粒子均收斂于全局最優(yōu)粒子,從而得到飛行器最佳巡航高度和馬赫數(shù)為30 km、Ma =6.5,此時飛行器剩余質(zhì)量最大,為749.1 kg。分析認(rèn)為,RBCC高超聲速飛行器在25~30 km的巡航高度范圍內(nèi),高度越高,大氣密度越低,所受阻力越??;此外,當(dāng)以Ma=6.5~7超燃沖壓巡航時,RBCC發(fā)動機的比沖隨馬赫數(shù)增大而減小,因此,30 km、Ma =6.5的巡航狀態(tài)下燃料使用效率最高。雖然具體第幾代出現(xiàn)全局最優(yōu)粒子會受到初代粒子分布的影響,但從粒子數(shù)較多及初值取值的隨機性這兩點考慮,PSO算法在對RBCC高超聲速飛行器巡航高度和馬赫數(shù)尋優(yōu)時總能快速收斂。

    圖4 巡航高度、馬赫數(shù)優(yōu)化結(jié)果Fig.4 The Optimization Result of Cruise Altitude and Mach Number

    巡航高度、馬赫數(shù)取最優(yōu)值時,由Radau偽譜法得到的飛行器控制變量、飛行狀態(tài)以及過程約束變化規(guī)律如圖5所示。由圖5a~5b可知,攻角和發(fā)動機節(jié)流閥開度均在限定的取值范圍內(nèi),且變化平緩,易于實現(xiàn);在引射爬升段和亞燃沖壓爬升段,RBCC發(fā)動機處于滿推狀態(tài),表明此段飛行對爬高和增速需求較大,而在巡航段,飛行器高度較高,大氣較稀薄,發(fā)動機節(jié)流閥開度取較小值就能實現(xiàn)推阻平衡。由圖 5c~5g可知,飛行器能穩(wěn)定爬升、加速,并平滑過渡到巡航段,巡航高度和馬赫數(shù)達(dá)到期望值;飛行器射程為1500 km,滿足任務(wù)要求,全程飛行耗時819.4 s,可實現(xiàn)快速抵近;引射爬升段、亞燃沖壓爬升段和超燃沖壓爬升段燃料消耗量分別為255 kg、122 kg、38 kg,可見在爬升段中,引射模態(tài)消耗燃料最多,占比61.45%,而亞燃沖壓模態(tài)消耗較少燃料就實現(xiàn)了高度和速度的大幅增加,增幅分別為11.42 km、910 m/s,各自占總爬高量和加速量的57.1%、52.86%;爬升-巡航全程飛行消耗燃料 750.9 kg,占飛行器總質(zhì)量的50.06%。由圖 5h可知,飛行器馬赫數(shù)-高度曲線始終處于RBCC發(fā)動機正常工作范圍內(nèi),滿足動力對飛行軌跡的約束,此外,還能看出,在飛行初期,飛行器處于先加速后爬高的狀態(tài),分析認(rèn)為,盡早加速以更快進入亞燃沖壓模態(tài),有利于節(jié)省燃料。由圖 5i~5k可知,飛行過程中動壓、法向過載、熱流密度均滿足約束條件,動壓最大值70.5 kPa出現(xiàn)在亞燃沖壓爬升段,這是因為該階段飛行器速度大,同時大氣仍較稠密;法向過載最大值2.62出現(xiàn)在引射爬升段,對照攻角剖面可看出,這主要由攻角較大引起;熱流密度最大值2280 kW/m2同樣出現(xiàn)在引射爬升段,其在該段的變化規(guī)律是先增大后減小,表明速度增加和大氣密度減小先后起主要作用。

    圖5 爬升-巡航軌跡優(yōu)化結(jié)果Fig.5 The Optimization result of Climb-cruise Trajectory

    續(xù)圖5

    續(xù)圖5

    續(xù)圖5

    5 結(jié) 論

    本文以 RBCC高超聲速巡航飛行器為研究對象,對其爬升-巡航全局軌跡優(yōu)化問題進行研究,所得結(jié)論如下:

    a)“粒子群優(yōu)化算法+偽譜法”的嵌套優(yōu)化策略能很好地解決同時優(yōu)化巡航高度、馬赫數(shù)、飛行攻角以及發(fā)動機節(jié)流閥開度這一難題,所得結(jié)果合理可行;

    b)對巡航高度和馬赫數(shù)的優(yōu)化結(jié)果表明,在25~30 km、Ma=6.5~7的巡航包線內(nèi),為使RBCC高超聲速飛行器爬升-巡航全程飛行燃料最省,巡航高度應(yīng)盡可能高,而巡航馬赫數(shù)應(yīng)盡可能低;

    c)優(yōu)化所得爬升-巡航軌跡符合 RBCC高超聲速飛行器各階段工作特點,滿足所有約束條件,表明偽譜法對RBCC高超聲速飛行器的軌跡優(yōu)化問題具有較好的適應(yīng)性;

    d)RBCC高超聲速巡航飛行器具有全程自主飛行、無需助推、高馬赫數(shù)巡航的特點,能快速抵近目標(biāo),是未來高超聲速飛行器的重要發(fā)展方向。

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