行星際脈沖轉(zhuǎn)移軌道設(shè)計與優(yōu)化算法

第一章　概論
1.1　概述
1.2　軌道設(shè)計基本概念
1.2.1　基本問題
1.2.2　轉(zhuǎn)移軌道屬性描述
1.3　非線性規(guī)劃的最優(yōu)化算法
第二章　行星際軌道動力學(xué)基礎(chǔ)
2.1　常用時空系統(tǒng)
2.1.1　常用時間系統(tǒng)
2.1.2　常用坐標(biāo)系統(tǒng)
2.2　航天器動力學(xué)原理
2.2.1　二體問題的解析解和軌道根數(shù)
2.2.2　軌道根數(shù)及其幾何意義
2.2.3　開普勒方程
2.2.4　多體問題的運動方程
2.3　軌道機動和變軌
2.3.1　單脈沖變軌
2.3.2　雙脈沖變軌
2.3.3　借力飛行變軌
第三章　行星際脈沖轉(zhuǎn)移軌道設(shè)計
3.1　Lambert問題
3.2　圓錐曲線拼接法
3.2.1　引力影響球
3.2.2　逃逸段
3.2.3　俘獲段
3.2.4　深空機動（DSM）
3.3　借力飛行軌道設(shè)計
3.3.1　彈弓效應(yīng)
3.3.2　借力飛行過程分析
3.3.3　借力飛行軌道設(shè)計
3.4　B平面法
3.5　逐次逼近打靶法求解多體問題下行星際轉(zhuǎn)移軌道
3.5.1　打靶法
3.5.2　逐次逼近打靶法
3.5.3　實驗結(jié)果
第四章　行星際軌道優(yōu)化模型
4.1　優(yōu)化模型
4.1.1　MPGA+位置模型DSM
4.1.2　MGA+速度模型DSM
4.2　時空復(fù)雜度分析
4.2.1　Lambert問題時間復(fù)雜度分析
4.2.2　雙脈沖軌道優(yōu)化問題復(fù)雜度
4.2.3　MPGA+DSM和MGA+DSM優(yōu)化問題復(fù)雜度
第五章　行星際軌道優(yōu)化的差分演化算法
5.1　差分演化算法
5.1.1　遺傳算法
5.1.2　差分演化算法
5.2　實驗結(jié)果
5.2.1　雙脈沖+單次位置模型DSM
5.2.2　雙脈沖+單次速度模型DSM
5.2.3　EVVEJS
第六章　行星際軌道優(yōu)化設(shè)計的SQP算法
6.1　SQP方法
6.1.1　關(guān)于SQP的定理和公式
6.1.2　Jacobi迭代法
6.1.3　二次規(guī)劃（QP）及其有效集法
6.1.4　SQP方法
6.2　改進的SQP算法
6.2.1　全局一局部結(jié)合搜索
6.2.2　基于SQP算子的混合遺傳算法
6.3　實驗結(jié)果
6.3.1　遺傳算法設(shè)計
6.3.2　實驗數(shù)據(jù)及結(jié)果
6.3.3　算法比較結(jié)論
第七章　行星際軌道優(yōu)化設(shè)計的單純形算法
7.1　單純形算法
7.1.1　早期單純形算法
7.1.2　Nelder—Mead單純形算法
7.1.3　加權(quán)形心單純形法
7.1.4　算法的性能分析
7.2　單純形算法的改進
7.2.1　振蕩現(xiàn)象的實例分析
7.2.2　算法改進策略
7.2.3　實驗數(shù)據(jù)分析
7.2.4　結(jié)果分析
7.3　遺傳算法—單純形兩級優(yōu)化算法
7.3.1　算法原理
7.3.2　算法實現(xiàn)
7.3.3　實驗分析
7.4　遺傳算法—單純形混合優(yōu)化算法
7.4.1　算法原理
7.4.2　算法實現(xiàn)
7.4.3　實驗分析
第八章　雙脈沖變軌問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法
8.1　地球到火星雙脈沖轉(zhuǎn)移軌道多目標(biāo)優(yōu)化模型
8.2　NSGA—Ⅱ算法
8.2.1　快速的非劣解分類方法
8.2.2　虛擬適應(yīng)度的計算
8.2.3　選擇運算
8.2.4　精英保留策略
8.2.5　遺傳操作
8.2.6　算法流程
8.3　數(shù)值實驗
8.3.1　參數(shù)設(shè)置
8.3.2　數(shù)值實驗結(jié)果及分析
第九章　軌道設(shè)計與優(yōu)化仿真工具
9.1　總體結(jié)構(gòu)
9.1.1　模塊組織
9.1.2　核心類簡述
9.2　數(shù)值仿真
9.2.1　星歷計算
9.2.2　二體任務(wù)仿真
9.2.3　多體任務(wù)數(shù)值仿真
9.3　任務(wù)管理與可視化
9.3.1　任務(wù)管理器
9.3.2　任務(wù)軌跡仿真
9.3.3　星空背景仿真
9.4　任務(wù)優(yōu)化模塊
附錄A　坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)公式
附錄B　太陽系天體相關(guān)數(shù)據(jù)
參考文獻