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采用利希滕贝格图的高超声速飞行器轨迹优化 被引量：1
1
作者 张笑妍 程昊宇 +1 位作者 韩博 闫杰 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期181-191,共11页
针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求... 针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法(Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA),为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法(APLA_GPM),实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA_GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 再入轨迹优化 利希滕贝格算法 高斯伪谱法
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基于Alpha-ResNet算法的多光谱数据处理方法
2
作者 高山 魏晓凯 +1 位作者 陈立伟 王桐 《应用科技》 2024年第6期135-141,共7页
多光谱测温法的核心难点仍然是对未知光谱发射率的处理,为解决实际多光谱测温中发射率模型选择困难引起的测量误差,本文提出一种基于Alpha-ResNet的多光谱测温方法。该方法通过构建Alpha谱模型来反映真实发射率形状,同时结合ResNet50网... 多光谱测温法的核心难点仍然是对未知光谱发射率的处理,为解决实际多光谱测温中发射率模型选择困难引起的测量误差,本文提出一种基于Alpha-ResNet的多光谱测温方法。该方法通过构建Alpha谱模型来反映真实发射率形状,同时结合ResNet50网络来判断发射率模型,相较于现有的发射率模型识别方法具有更强的准确性,同时使用利希滕贝格算法求解真实温度,具有更小的计算误差和计算稳定度。通过模拟实验和实际材料的温度反演实验,验证了该方法的有效性和可靠性,为多光谱辐射测温领域提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 多光谱测温 发射率模型 深度学习 利希滕贝格算法 元启发式算法 辐射测温 高精度
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