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基于RBF神经网络和SQP算法的再入跳跃轨迹优化
被引量：
4
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作者
杨奔
李天任
马晓媛
《导弹与航天运载技术》
CSCD
北大核心
2022年第3期64-69,共6页
针对强非线性、多阶段的含动力再入跳跃轨迹优化模型不易建立、传统寻优过程复杂与效率低的问题,通过具备强大的非线性拟合能力的径向基核函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络,建立了发动机开关机点与适应度函数的非线性映射关系...
针对强非线性、多阶段的含动力再入跳跃轨迹优化模型不易建立、传统寻优过程复杂与效率低的问题,通过具备强大的非线性拟合能力的径向基核函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络,建立了发动机开关机点与适应度函数的非线性映射关系,然后基于该辨识系统采用序列二次规划算法(SQP)进行轨迹优化,通过对美国通用飞行器CAV-H的仿真分析,并与基于混沌粒子群算法的含动力再入轨迹寻优结果对比,验证了该方法的高效性和准确性。
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关键词
RBF神经网络
序列二次规划算
法
跳跃轨迹
混沌粒子群法
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职称材料
题名
基于RBF神经网络和SQP算法的再入跳跃轨迹优化
被引量：
4
1
作者
杨奔
李天任
马晓媛
机构
中国运载火箭技术研究院研究发展部
出处
《导弹与航天运载技术》
CSCD
北大核心
2022年第3期64-69,共6页
文摘
针对强非线性、多阶段的含动力再入跳跃轨迹优化模型不易建立、传统寻优过程复杂与效率低的问题,通过具备强大的非线性拟合能力的径向基核函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络,建立了发动机开关机点与适应度函数的非线性映射关系,然后基于该辨识系统采用序列二次规划算法(SQP)进行轨迹优化,通过对美国通用飞行器CAV-H的仿真分析,并与基于混沌粒子群算法的含动力再入轨迹寻优结果对比,验证了该方法的高效性和准确性。
关键词
RBF神经网络
序列二次规划算
法
跳跃轨迹
混沌粒子群法
Keywords
radical basis function neural network
SQP optimization algorithm
skip trajectory
chaotic particle swarm optimization algorithm
分类号
V412 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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1
基于RBF神经网络和SQP算法的再入跳跃轨迹优化
杨奔
李天任
马晓媛
《导弹与航天运载技术》
CSCD
北大核心
2022
4
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