双发及多发直升机单发失效后,直升机飞行所需要的功率由剩余发动机提供,而在某些需要大功率的飞行状态时,如起飞状态、着陆状态等,剩余发动机提供的功率可能满足不了,这就需要对剩余发动机的可用功率进行合理利用。本文提出了直升机单发失效后的最优操纵策略及飞行轨迹优化计算。首先,建立带偏航运动的直升机点质量模型,然后对状态变量和控制变量进行无量纲处理,因为状态变量和控制变量量值相差较大,这使得优化算法收敛效果变差,所以需要选择适当的缩放因子,最后把直升机单台发动机停车后的飞行轨迹表示成一个最优控制问题,即在考虑直升机性能限制和FAR规范后,指定一个优化性能指标,选择合适的路径约束,然后再解最优控制问题。本文采用直接搜索法和节点配置,将连续动态最优控制问题转换为静态离散的数值优化问题,并对状态和控制变量的约束进行转化。其次,研究了节点配置法中节点数量和分布对最优轨迹的影响;然后考虑不同初始条件下,如不同初始速度、初始高度、初始航迹角、初始总重下,分别计算直升机垂直起飞和短距起飞的最优轨迹,分析不同初始条件对最优轨迹和操纵的影响;同时也研究了直升机垂直起飞和短距起飞决策点确定及直升机重量和惯量对决策点的影响;在基于最小化回避区面积的性能指标下进行了单发失效的低速飞行回避区的确定。最后,由于直升机数学模型的复杂性,这给实时优化计算带来很大困难,本文研究了地面计算机计算的最优轨迹如何在机载计算机上实时显示,对飞行员的操纵提供参考,即把不同初始条件得到的最优轨迹曲线进行傅立叶部分级数化,得到傅立叶系数,选取合适初始条件作为变量,对这些最优轨迹曲线进行拟和,建立BP神经网络预测模型。这样机载计算机只要存储所得到的预测模型,就可以实时计算出在某初始条件下的最优策略和最优轨迹。