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提出将粒子群优化算法(PSO)应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分析比较仿真步数对结果的影响。仿真结果表明提出方法的有效性和优越性。
基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化
【摘 要】
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提出将粒子群优化算法(PSO)应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2008年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60674105);航天支撑基金资助项目(2008)
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