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深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
被引量：
1
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作者
王亚洲
佃松宜
向国菲
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第4期130-141,共12页
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。...
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。
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关键词
垂直回收
深度神经网络
轨迹优化
分段伪谱离散
凸优化
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职称材料
题名
深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
被引量：
1
1
作者
王亚洲
佃松宜
向国菲
机构
四川大学电气工程学院
出处
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第4期130-141,共12页
基金
四川省自然科学基金(23NSFSC1186)。
文摘
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。
关键词
垂直回收
深度神经网络
轨迹优化
分段伪谱离散
凸优化
Keywords
vertical landing
deep neural network
trajectory optimization
Hp-pseudospectral discretization
convex optimization
分类号
V448.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法
王亚洲
佃松宜
向国菲
《中国空间科学技术（中英文）》
CSCD
北大核心
2024
1
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