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Adaptive Multiresolution Collocation-Based Sequential Convex Programming for Fuel-Optimal Low-Thrust Transfer Orbit Guidance
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AI
DOI：10.3390/app16094171.png)
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摘要
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低推力轨迹优化中的最小燃料转移问题仍然是一个主要挑战，通常采用bang-bang控制方法解决。本文提出了一种将自适应多分辨率配置法（AMRC）和序列凸规划（SCP）相结合的新型方法，用于求解最小燃料低推力轨迹优化问题。首先，该方法采用三次样条小波类变换进行网格细化，其中小波系数作为误差指示器，动态地将节点集中在状态快速变化的区域。然后，通过控制变量松弛和小扰动线性化将非线性规划问题凸化，并将其重新表述为二阶锥规划（SOCP）问题，利用凸优化工具高效求解。随后，逐步选择位置点确保快速准确地收敛到最优轨迹。最后，地球-火星和地球-金星转移的数值仿真验证了基于AMRC的方法的有效性和准确性。与常规方法相比，所提出的方法在达到可比最优性的同时显著提高了计算效率，精确地定位了切换时间，并提高了数值精度，仅需均匀网格凸优化的29.7%的节点和14.7%的计算时间，燃料最优偏差与间接方法相比在0.07%以内，并较GPOPS展示了2-3个数量级的精度提升。
Keyword:
fuel-optimal
trajectory optimization
multiresolution analysis
wavelet collocation
sequential convex programming
期刊
A
IF:
2.5
论文数:
7.6K
被引数:
4
机构
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