航空时敏制导炸弹增程优化设计：结合极小值原理与进化算法

"航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计 (2014年) - 国防科技大学学报" 这篇论文探讨了航空时敏制导炸弹（Time-Sensitive Guided Bomb）在中制导段如何通过优化设计来提升其滑翔能力，从而增加射程。研究者采用了极小值原理与自适应进化粒子群算法（Adaptive Evolutionary Particle Swarm Optimization, AESO）的结合，提出了一种新的组合优化设计方法。 首先，该方法基于纵向平面内的质心运动模型，即炸弹在飞行过程中，主要考虑其在垂直于飞行方向上的运动规律。通过对这个模型的分析，他们推导出了评估性能的关键指标以及一系列不等式约束函数。这些函数用于限制炸弹在飞行过程中的各种物理限制，如速度、高度和机动能力等。 接下来，研究中引入了Lagrange乘子矢量，并构建了对应的Hamilton函数，以此将有约束的优化问题转化为无约束问题。这种方法使得优化模型能够同时考虑多个目标函数，确保在满足各种约束条件下找到一个平衡点。 然后，利用自适应进化粒子群算法对增程弹道进行双设计变量的组合优化，即攻角（angle of attack）和弹翼张合档位（wing flap settings）。攻角是影响炸弹空气动力特性和升力的重要因素，而弹翼张合档位则影响炸弹的气动布局和稳定性。通过双变量控制，可以更精细地调整炸弹的飞行轨迹，从而达到更好的增程效果。 数值仿真结果显示，在满足状态方程约束的前提下，双变量控制的增程弹道优化方案相比于传统的单变量控制方案，具有显著的增程优势。这表明该优化设计方法对于提高航空时敏制导炸弹的性能具有实际应用价值，为制导炸弹的弹道规划提供了理论支持。 关键词涵盖了时敏制导炸弹、弹道组合优化、自适应进化粒子群算法和最优控制，表明了该研究的核心技术和研究领域。这篇论文发表在《国防科技大学学报》2014年第36卷第6期，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。