10.3969/j.issn.1001-506X.2015.10.24
基于神经网络动态优化的再入轨迹设计
为解决当飞行器出现破损以及飞行器受干扰时的轨迹优化问题，新一代的再入式飞行器需要有实时在线轨迹优化的能力。神经网络动态优化算法（neural dynamic optimization，NDO）的主要特点是能使神经网络逼近最优解。神经网络动态优化算法可以避免传统的间接法在求解轨迹优化问题时协态变量初值猜测问题。给出了神经网络动态优化的原理，详细介绍了优化流程。仿真结果表明神经网络动态优化算法可以很好的避免协态变量初值猜测问题，具有较强的鲁棒性，能满足实时性要求。
神经网络动态优化、再入、轨迹优化
V412.44(基础理论及试验)
国家自然科学基金9106017；山西省青年科技基金2015021089；太原科技大学博士科研启动基金20132020；江苏省自然科学基金BK20130234；江苏省高校自然科学基金13KJD510003；常州市科技支撑计划项目CE20145056
2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
2347-2351
