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    考慮飛行品質(zhì)約束的空天飛行器控制舵面設(shè)計及優(yōu)化

    2021-02-23 10:41:08沈海東佘智勇劉燕斌陸宇平
    宇航學報 2021年1期
    關(guān)鍵詞:副翼舵面空天

    沈海東,佘智勇,曹 瑞,劉燕斌,陸宇平

    (1. 南京航空航天大學航天學院,南京 211106;2. 北京空天技術(shù)研究所,北京 100074;3. 南京航空航天大學自動化學院,南京 211106)

    0 引 言

    憑借著發(fā)射成本低、任務(wù)可靠性高、部署方便靈活的優(yōu)勢,吸氣式水平起降可重復(fù)使用空天飛行器成為未來空天運載系統(tǒng)發(fā)展的主要方向,在軍事和民用領(lǐng)域都具有廣闊的應(yīng)用前景[1]。因此,其關(guān)鍵技術(shù)的研究吸引了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注[2-3]。

    有關(guān)水平起降空天飛行器的研究始于20世紀80年代,目前已經(jīng)公開的方案均處于任務(wù)可行性論證階段,典型代表包括:美國的國家空天飛行器計劃[4](National aerospace plane, NASP),英國的“霍托爾”計劃[5](Horizontal takeoff and landing, HOTOL)、“云霄塔”計劃[6](Skylon),德國的“桑格爾”計劃[7](S?nger II)等。受當時技術(shù)水平、研制難度、經(jīng)費及政策的影響,這些計劃先后被擱置,但世界各主要大國在關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)上的努力并未終止[8]。

    進入21世紀后,世界各主要大國陸續(xù)在高超聲速技術(shù)方面取得突破。總體設(shè)計方面,由于空天飛行器各系統(tǒng)間存在嚴重的耦合效應(yīng),傳統(tǒng)“遞進式”的飛行器設(shè)計方法已無法滿足要求,因此多學科優(yōu)化的設(shè)計方法引起了廣泛重視[9]。推進系統(tǒng)是決定空天飛行器能否實現(xiàn)大空域、寬速域飛行的關(guān)鍵因素。單一模態(tài)的發(fā)動機顯然無法滿足該任務(wù)需求,因此國內(nèi)外對包括渦輪基組合循環(huán)發(fā)動機[10]、火箭基組合循環(huán)發(fā)動機[11]、協(xié)同吸氣式火箭發(fā)動機[12]等在內(nèi)的多種組合循環(huán)推進系統(tǒng)開展了研究。

    近年來,隨著美國洛克希德·馬丁公司SR-72[13]和波音公司Valkyrie II[14]概念方案的提出,有關(guān)水平起降空天飛行器的研究再次升溫。為滿足空天飛行器水平起降、高超聲速巡航的任務(wù)要求,這兩種方案高度類似,均采用了大后掠三角翼無尾式氣動布局和并聯(lián)式渦輪基組合循環(huán)發(fā)動機。

    無尾布局飛行器一般采用升降副翼同時控制俯仰、滾轉(zhuǎn)通道,這種特殊的配置方式增加了舵面設(shè)計的復(fù)雜度。首先,由于缺乏水平尾翼,升降副翼既需要完成飛行器的配平,又要實現(xiàn)縱向、橫側(cè)向的動態(tài)操控,即升降副翼的設(shè)計需要兼顧飛行器橫側(cè)向靜態(tài)、動態(tài)性能。其次,相較于傳統(tǒng)升降舵,機翼后緣升降副翼的縱向力臂更短,導(dǎo)致其低速階段縱向控制能力較弱。

    為增強飛行器縱向控制效率,最直接的方法就是增加控制舵面的面積。但如果舵面面積過大,一方面舵面偏轉(zhuǎn)時引起的氣動性能參數(shù)變化量過大,另一方面維持舵面偏轉(zhuǎn)角所需的鉸鏈力矩也會大幅增加[15]。另一種解決方法是通過向后移動質(zhì)心位置,放寬飛行器縱向靜穩(wěn)定度。但這種方式會降低飛行器的靜穩(wěn)定性,實際飛行中需要引入增穩(wěn)系統(tǒng)以改善飛行品質(zhì)。隨著飛行器靜不穩(wěn)定度的增強,增穩(wěn)系統(tǒng)抵抗外界擾動時所需的舵面偏轉(zhuǎn)角速率增大,這對作動器造成了嚴峻的挑戰(zhàn)。此外,為了確保放寬靜穩(wěn)定性后的飛行器仍然可控,需要設(shè)計增穩(wěn)控制器。但控制器的設(shè)計需要依賴具體的對象,這就造成了概念設(shè)計階段控制器設(shè)計與舵面設(shè)計間的相互耦合。

    這種問題在控制領(lǐng)域被稱為本體—控制一體化優(yōu)化,可以通過順序、迭代、嵌套、同步等不同策略求解,其中,順序和迭代策略無法保證所得解的全局最優(yōu)性[16]。文獻[17]通過將控制模塊融入到了多學科優(yōu)化(Multidisciplinary optimization, MDO)過程中,運用協(xié)同優(yōu)化算法實現(xiàn)了民航客機的多學科并行分析和設(shè)計。仿真結(jié)果表明,放寬靜穩(wěn)定性后飛行器升降舵面積顯著減小。文獻[18]提出了一種將控制參數(shù)和模型參數(shù)同步優(yōu)化的算法,基于H∞控制器,將飛行品質(zhì)、機動性等性能指標表示成線性矩陣不等式(Linear matrix inequality, LMI)的形式進行數(shù)值求解。該方法在文獻[19]中得到進一步發(fā)展,相關(guān)成果被應(yīng)用到了高超聲速飛行器控制一體化設(shè)計中[20]。

    然而,基于傳統(tǒng)H∞理論設(shè)計得到的是沒有明確結(jié)構(gòu)的全階控制器,很難應(yīng)用到工程中??紤]控制器結(jié)構(gòu)約束時,原來的線性矩陣不等式約束將變?yōu)殡p線性矩陣不等式(Bilinear matrix inequality, BMI),對于該問題的求解屬于非確定多項式難題(Non-deterministic polynomial hard, NP-hard),傳統(tǒng)的基于梯度的優(yōu)化算法不能直接應(yīng)用于該問題。文獻[21]首次提出了基于非光滑優(yōu)化的結(jié)構(gòu)化H∞設(shè)計方法,通過Clarke次微分理論計算性能指標的局部最優(yōu)值。為保證所得到的局部最優(yōu)值更接近于全局最優(yōu),需要選擇不同的初始值進行多次優(yōu)化。該方法具有較強的通用性,在控制器參數(shù)調(diào)節(jié)、本體—控制一體化設(shè)計等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[22-23]。

    目前,對空天飛行器的研究主要集中在高速段,對低速階段的研究較少。文獻[24]提出了一種面向控制的空天飛行器低速動力學建模方法。通過參數(shù)化建模方法實現(xiàn)了飛行器幾何構(gòu)型的快速調(diào)整,基于勢流理論和0維混合排氣渦扇發(fā)動機原理,分析了低速階段的飛行器氣動/推進特性。在此基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了包含總體參數(shù)的氣動特性代理模型,提出了一種基于非光滑優(yōu)化算法的空天飛行器控制舵面—控制參數(shù)一體化設(shè)計方法。

    1 空天飛行器面向控制舵面優(yōu)化的參數(shù)化建模

    1.1 空天飛行器動力學模型

    如圖1所示,為實現(xiàn)大空域、寬速域飛行,目標飛行器采用大后掠無尾三角翼布局,依靠渦輪基組合循環(huán)發(fā)動機提供動力,其具體特征參數(shù)可參考文獻[24]。

    圖1 目標飛行器幾何構(gòu)型圖[24]Fig.1 Object vehicle configuration[24]

    空天飛行器機體/發(fā)動機一體化的設(shè)計使得發(fā)動機對飛行器的姿態(tài)十分敏感,為保證發(fā)動機的穩(wěn)定工作,實際飛行中應(yīng)當避免出現(xiàn)較大的橫側(cè)向機動。因此,本文主要研究空天飛行器的縱向運動。

    忽略地球自轉(zhuǎn)的影響,根據(jù)拉格朗日方程[25]可推導(dǎo)得到飛行器縱向剛體動力學方程:

    (1)

    式中:m為飛行器的質(zhì)量,Iy為繞機體軸y軸的轉(zhuǎn)動慣量,狀態(tài)量x=[V,α,h,q,θ]T分別為飛行速度、迎角、高度、俯仰角速度和俯仰角;L,D,T,M分別為飛行器所受升力、阻力、推力和俯仰力矩,它們的表達式如式(12)所示。

    (2)

    式中:c為參考弦長,ρ為大氣密度,s為飛行器參考面積,CL,CD,CT,CmC分別表示升力系數(shù)、阻力系數(shù)、推力系數(shù)及俯仰力矩系數(shù)。

    飛行器氣動系數(shù)由兩部分組成:潔凈體氣動系數(shù)Ci(clean)及舵面偏轉(zhuǎn)引起的氣動系數(shù)增量ΔCi,即:

    Ci=Ci(clean)+ΔCi

    (3)

    1.2 升降副翼定義及氣動系數(shù)增量求解

    定義升降副翼的面積縮放系數(shù)η為:

    (4)

    式中:Sini為升降副翼初始面積。

    對于全展長升降副翼,η可表示為:

    (5)

    式中:cini為初始舵面弦長(25%機翼弦長),cele為調(diào)整后的弦長,不同η值對應(yīng)的升降副翼如圖2所示。

    圖2 不同縮放系數(shù)η下的升降副翼(陰影部分)Fig.2 Elevon configuration for different η

    如圖3所示,對于不同η值,可以根據(jù)幾何外形參數(shù)化方法獲得對應(yīng)的升降副翼構(gòu)型,結(jié)合面元法即可獲得不同飛行條件下升降副翼偏轉(zhuǎn)引起的氣動系數(shù)增量。為增強所得數(shù)據(jù)的可靠性,可進一步結(jié)合少量CFD數(shù)據(jù)對獲得的數(shù)據(jù)進行校正。

    圖3 不同尺寸升降副翼氣動參數(shù)計算Fig.3 Aerodynamic modeling for different elevon sizes

    1.3 可變構(gòu)型空天飛行器氣動特性代理建模

    為提高后續(xù)優(yōu)化效率,需要對空天飛行器氣動特性進行代理建模,即構(gòu)建一個高效的氣動特性解析模型。

    傳統(tǒng)的多項式代理模型,大多基于預(yù)先已知的模型結(jié)構(gòu),將模型辨識問題轉(zhuǎn)換為最小二乘求解。對于構(gòu)型可變的空天飛行器,傳統(tǒng)的氣動系數(shù)模型結(jié)構(gòu)無法反映出結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響。因此本文提出了一種基于鴿群算法[26]的可變結(jié)構(gòu)飛行器氣動特性代理模型自動獲取方法。

    該算法的流程如圖4所示,具體步驟如下:

    圖4 基于鴿群算法的氣動特性代理建模Fig.4 Flowchart of aerodynamic surrogate modeling based on PIO algorithm

    1) 讀取自變量x1∈Ro,因變量y1;

    3) 構(gòu)建當前階次對應(yīng)的完整代理模型形式:

    4) 根據(jù)最小二乘法,求取代理模型多項式各項對應(yīng)的系數(shù)a1,a2, …,ar0;

    7) 基于高斯變異鴿群算法在所構(gòu)建代理模型優(yōu)化初始集合中進行搜索;

    9) 判斷搜索次數(shù)k

    10) 輸出最高次數(shù)為n,最大項數(shù)為r的最簡代理模型:

    12) 輸出不同尺寸升降副翼對應(yīng)的多項式系數(shù),并進一步將其寫作升降副翼縮放系數(shù)η的表達式,即可獲得包含總體參數(shù)的氣動特性代理模型:

    (6)

    (7)

    2 控制一體化設(shè)計

    本節(jié)介紹了一種綜合考慮飛行品質(zhì)、魯棒性、機動性等多種約束下的空天飛行器升降副翼縮放系數(shù)η與控制器參數(shù)K一體化優(yōu)化設(shè)計方法。其主要思想為在給定的控制結(jié)構(gòu)下,將飛行器控制參數(shù)調(diào)整、升降副翼尺寸設(shè)計轉(zhuǎn)化為多約束下的多目標優(yōu)化問題,然后運用非光滑優(yōu)化算法進行求解,以同時獲得滿足約束條件的控制器參數(shù)和模型對象參數(shù)。

    2.1 模型參考跟蹤控制

    本文采用的縱向模型參考跟蹤控制結(jié)構(gòu)如圖5所示,主要包括C*控制器、飛行器短周期模型、參考模型和執(zhí)行器模型等四個部分。圖中Nzc表示過載指令,nzref為期望指令跟蹤信號,nz為實際過載跟蹤信號,z1表示跟蹤誤差,Δδe為升降副翼偏轉(zhuǎn)角,uact為執(zhí)行器輸出信號。

    圖5 基于C*結(jié)構(gòu)的控制舵面—控制參數(shù)一體化設(shè)計Fig.5 Integrated design and optimization based on C* structure

    1)C*控制器

    為實現(xiàn)法向過載的跟蹤,使用了工程中經(jīng)典的C*控制器[24],即通過俯仰角速率和過載反饋信號來控制俯仰通道穩(wěn)定。

    基于該結(jié)構(gòu)進行飛行器縱向控制時,共有四個控制參數(shù)需要調(diào)節(jié),分別為過載反饋增益Knz,俯仰角速度反饋增益Kq,指令信號前饋增益Knzc,積分器增益Ki,即K=[Knz,Kq,Knzc,Ki]。則C*控制器總輸出為升降副翼偏轉(zhuǎn)角的增量:

    (8)

    2)短周期模型

    將式(1)在平衡點x0處進行泰勒展開,僅保留線性項,可以得到飛行器短周期小擾動線性方程:

    (9)

    (10)

    式(9)、(10)中氣動力/力矩量綱導(dǎo)數(shù)的具體定義見文獻[25]。

    3)參考模型

    期望的閉環(huán)系統(tǒng)響應(yīng)通過二階系統(tǒng)Gref表示:

    (11)

    式中:ξref和ωref分別為期望閉環(huán)響應(yīng)模型的阻尼比和自然頻率,本文取ξref=0.7,ωref=1 rad·s-1。

    4)執(zhí)行器模型

    控制信號Δδe通過執(zhí)行器后輸入到飛行器動力學模型,本文將執(zhí)行器模型等價為一個二階系統(tǒng),其傳遞函數(shù)為:

    (12)

    式中:自然頻率ωact=8.8 rad·s-1(帶寬1.4 Hz),阻尼比ξact=0.8。

    2.2 性能指標

    總的來說,可將系統(tǒng)性能指標分為兩大類,即時域性能指標和頻域性能指標。

    1)時域性能指標

    在大多數(shù)情況下,性能約束根據(jù)時域指標給出,如最大超調(diào)量、上升時間、幅值限制等。這些約束可以通過閉環(huán)系統(tǒng)對固定測試輸入信號的響應(yīng)來表示,包括衰減系數(shù)、阻尼比、自然頻率等。

    時域性能指標與參考模型約束效果上類似,實際使用中可根據(jù)情況自由選擇。

    2)頻域性能指標

    另一方面,系統(tǒng)對外界干擾的抑制能力或?qū)Y(jié)構(gòu)不確定性的魯棒性更容易通過相應(yīng)閉環(huán)系統(tǒng)傳遞函數(shù)的H∞范數(shù)表示。本文考慮了如下兩種頻域性能指標:

    (1)閉環(huán)系統(tǒng)魯棒性能指標

    閉環(huán)系統(tǒng)的性能通過傳遞函數(shù)的H∞范數(shù)來衡量,則以閉環(huán)系統(tǒng)魯棒性能為指標的參考模型跟蹤問題可描述為:

    (13)

    式中:TNzc→z1表示跟蹤誤差信號z1到過載指令信號Nzc的傳遞函數(shù),P為開環(huán)系統(tǒng),K為待優(yōu)化控制器參數(shù)。式(13)表示通過調(diào)整控制參數(shù)K使得系統(tǒng)P內(nèi)部穩(wěn)定,且傳遞函數(shù)TNzc→z1的H∞范數(shù)最小。

    該方案從H∞范數(shù)的角度出發(fā),力求將參考動力學模型與閉環(huán)飛行器之間的差異最小化。如果閉環(huán)系統(tǒng)在整個頻域內(nèi)與參考模型完全匹配,則最優(yōu)H∞范數(shù)J的值為零。然而,由于物理限制,完全匹配在實際中是不可行的,因此J的值總大于零。

    (2)拉起機動下控制舵面最大偏轉(zhuǎn)角及角速率約束

    (14)

    2.3 優(yōu)化問題構(gòu)建及求解

    控制舵面一體化設(shè)計旨在尋找同時滿足:1)閉環(huán)系統(tǒng)飛行品質(zhì)約束;2)閉環(huán)系統(tǒng)魯棒性能約束;3) 最大過載機動時舵面偏轉(zhuǎn)角度及偏轉(zhuǎn)角速率約束的最小舵面尺寸ηopt及其對應(yīng)的控制參數(shù)K。

    (15)

    H∞范數(shù)隨系統(tǒng)參數(shù)的變換呈現(xiàn)出非凸、非光滑的特性,即優(yōu)化問題是一個非凸、非光滑問題,需要采用非光滑優(yōu)化算法進行求解。本節(jié)將對非光滑優(yōu)化算法進行簡單介紹,所涉及的具體理論可參考文獻[21]。

    為方便描述,可將優(yōu)化問題一般化表述為:

    minf(K)
    s.t.g(K)≤0

    式中:目標函數(shù)f、約束條件g可以是時域、頻域約束的綜合。

    為求解該約束問題,引入如下進度函數(shù):

    F(K+,K)=

    max{f(K+)-f(K)-μg(K)+;

    g(K+)-g(K)+}

    式中:μ為大于0的固定常數(shù),g( )+=max{g,0}。K表示當前迭代,K+為下一步迭代。

    根據(jù)文獻[22]可知,進度函數(shù)F的臨界值K*也是原始優(yōu)化問題的臨界值,其滿足條件0∈?1F(K*,K*),其中?1F(K*,K*)表示函數(shù)F在點K*處的Clarke次微分。該臨界點可由迭代下降方法求解。首先,如果當前迭代不是進度函數(shù)的臨界值,即0??1F(K,K),則在K的鄰域內(nèi)存在一點K+,滿足F(K+,K)

    迭代求解過程中,點K處的下降步長ΔK通過求解如下最小值問題得到:

    (16)

    根據(jù)求解得到的下降步長,進行下一輪迭代。令K+=K+ΔK,并檢查K+是否在可行范圍內(nèi)。若此時k+已超出了可行解范圍,則需進行回歸搜索直至K+=K+l·ΔK滿足如下Armijo條件[21]:

    F(K+lΔK,K)-F(K,K)<γ0lF′(·,K)(K;ΔK)

    (17)

    其中,0<γ0<1,0

    綜上所述,可將非光滑優(yōu)化算法流程歸納如下:

    1) 初始化,選擇一個閉環(huán)穩(wěn)定控制器K1;

    3) 求解式(6)獲得下一步迭代方向ΔK;

    4) 線性搜索,尋找滿足約束條件的參數(shù)l;

    5) 令Kj+1=Kj+l·ΔK,j的數(shù)值加1,并跳轉(zhuǎn)至步驟2)。

    需要注意的是,非光滑優(yōu)化算法求解的是局部最小值,在仿真過程中可通過隨機選取幾組初值的方法,減弱算法對初值的敏感性。

    3 仿真分析

    3.1 氣動系數(shù)代理模型

    分別令η=0.2,0.4,0.6,0.8,1,構(gòu)建不同升降副翼尺寸下的空天飛行器低速氣動數(shù)據(jù)庫。并基于1.3節(jié)提出的代理模型自動獲取算法,得到飛行器氣動特性擬合表達式(擬合優(yōu)度閾值為0.99)。其中,潔凈體飛行器氣動系數(shù)Ci(clean)的擬合表達式為:

    (18)

    式中:多項式系數(shù)a*,b*,c*如表1所示。

    表1 潔凈體氣動特性代理模型系數(shù)Table 1 Coefficients of aerodynamic surrogate model (clean configuration)

    同理,可獲得不同尺寸舵面偏轉(zhuǎn)引起的氣動特性增量擬合表達式為:

    (19)

    式中:不同尺寸對應(yīng)的擬合表達式系數(shù)如表2所示。

    表2 不同控制面氣動系數(shù)Table 2 Coefficients of aerodynamic surrogate model (control surface incremental)

    3.2 靜穩(wěn)定性分析

    不同質(zhì)心位置下的飛行器俯仰力矩CmC可根據(jù)如下公式計算得到:

    CmC=CmR+(xR-xC)(CDsinα+CLcosα)/c+(zR-zC)(-CDcosα+CLsinα)/c

    (20)

    式中:(xR,0,zR)為力矩參考點坐標,(xC,0,zC)為質(zhì)心位置坐標。

    定義質(zhì)心位置沿機體軸方向的坐標xC與機身長度Lf的比值為歸一化質(zhì)心位置參數(shù):

    (21)

    如圖6所示,隨著質(zhì)心位置的后移,配平舵面和配平攻角均隨之減小。進一步后移質(zhì)心,飛行器變?yōu)殪o不穩(wěn)定,配平舵偏為正且隨著質(zhì)心后移而增大,配平攻角減小。

    圖6 起飛狀態(tài)隨質(zhì)心位置變化關(guān)系Fig.6 Take-off states for varying center of gravity

    3.3 控制舵面一體化優(yōu)化

    選取(Ma0.4,h=9 km)作為低動壓典型工作點,采用如圖5所示的參考模型跟蹤控制方案進行控制舵面一體化設(shè)計。

    1)確定質(zhì)心位置

    (22)

    此時的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為在不同質(zhì)心位置下,求解滿足約束條件(13)和(14)的最小控制舵面尺寸ηopt及對應(yīng)的控制參數(shù)。

    仿真過程中所涉及的約束值如下:

    (1)最大舵面偏轉(zhuǎn)角:δemax=30°,需要注意的是該最大舵面偏轉(zhuǎn)角包含配平舵偏,即如果配平舵面角較大,則可用于機動的舵面偏轉(zhuǎn)角余量就偏小;

    運用2.3節(jié)所介紹的非光滑優(yōu)化算法分別對三個質(zhì)心位置下的一體化優(yōu)化問題進行求解,結(jié)果如表3所示。

    表3 不同質(zhì)心位置下的舵面優(yōu)化結(jié)果Table 3 Optimization results for different

    圖7 不同質(zhì)心位置下的跟蹤結(jié)果Fig.7 Tracking results for varying center of gravity

    2)包線內(nèi)的控制舵面一體化設(shè)計

    確定質(zhì)心后,式(9)中的系數(shù)可寫作飛行狀態(tài)、控制舵面尺寸的函數(shù),即:

    (23)

    此時,優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為:尋找最小控制舵面尺寸,使得對于包線范圍內(nèi)任意點,均存在符合約束條件的穩(wěn)定控制器。

    包線內(nèi)的優(yōu)化結(jié)果如圖8所示,飛行器在各工作點滿足穩(wěn)定性、魯棒性、偏轉(zhuǎn)角度及偏轉(zhuǎn)角速率的最小舵面尺寸的最大值在(Ma0.4,h=9 km)處取到,所以空天飛行器舵面優(yōu)化的結(jié)果為ηopt=0.79。最后,對優(yōu)化后的飛行器構(gòu)型進行起飛性能驗證可知,飛行器起飛配平攻角為7°,配平舵面偏轉(zhuǎn)角為2.4°,即優(yōu)化后的空天飛行器能夠滿足水平起飛的任務(wù)需求。

    圖8 不同狀態(tài)點的舵面優(yōu)化結(jié)果Fig.8 Optimization results for varying operation points

    4 結(jié) 論

    本文提出了一種基于代理模型的空天飛行器控制舵面設(shè)計及優(yōu)化算法。首先,基于鴿群算法實現(xiàn)了可變構(gòu)型空天飛行器氣動特性參數(shù)代理模型的自動獲取。然后,構(gòu)建了飛行器縱向參考模型跟蹤控制器。將飛行品質(zhì)約束下的飛行器控制舵面設(shè)計問題轉(zhuǎn)換成多約束多參數(shù)優(yōu)化問題,并運用非光滑優(yōu)化算法對該優(yōu)化問題進行求解。最后,將本文所提的方法用于目標空天飛行器升降舵面設(shè)計。仿真結(jié)果表明,方算法能夠?qū)崿F(xiàn)給定控制結(jié)構(gòu)下的空天飛行器控制舵面—控制參數(shù)一體化優(yōu)化。相較于按經(jīng)驗設(shè)計的初始升降副翼構(gòu)型,優(yōu)化后的升降副翼面積減小了約21%。綜上所述,本文提出的基于代理模型的飛行器控制舵面一體化優(yōu)化方法能夠與工程中常用的控制結(jié)構(gòu)有效結(jié)合,具有較強的應(yīng)用價值。

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