先进上面级快速机动：有限推力优化与微分进化算法应用

本文主要探讨了"先进上面级快速机动轨道优化设计"这一关键领域的工程技术问题，发表于2011年的空军工程大学学报自然科学版。作者罗达、周军和刘莹莹针对先进上面级特有的推力特性及任务需求，提出了一个创新的方法来解决快速机动轨道优化问题。 首先，他们将优化问题转换为在有限推力条件下的时间最优轨道机动问题。这涉及到构建一个脉冲推力下的多约束时间最优优化模型，通过改进的微分进化算法寻找全局最优解。微分进化算法以其快速收敛速度和良好的稳定性受到青睐，尽管它对初始值的要求相对较低。 接着，他们开发了一个有限推力修正模型，用来校正脉冲推力优化结果，以适应实际应用中的有限推力限制。这种方法确保了最终得到的解能够更好地反映现实中的轨道机动情况，即使在有限推力下，也能达到时间最优。 通过快速轨道交会的仿真验证，结果显示算法的性能良好，终端位置误差保持在1公里的可接受范围，稍作末端轨道调整即可进一步改善。这证明了结合脉冲变轨和有限推力修正策略的有效性。 文中提到，当前对于航天器轨道机动优化，许多研究倾向于燃料节省，如非线性规划和局部最优算法，或是全局优化方法如遗传算法。然而，这些方法各有优缺点，局部最优算法对初始值依赖较大，而遗传算法虽能获得全局最优解，但收敛速度较慢。相比之下，微分进化算法以其优越的性能成为了处理这类问题的新选择。 因此，本文的研究不仅提供了先进的轨道优化设计策略，还为解决复杂航天器机动问题提供了一种高效且稳健的优化工具，对于推进航天器机动技术的发展具有重要意义。