粒子群算法在高超声速巡航导弹中段弹道优化中的应用

摘要

本论文以再入式的巡航导弹为研究背景，研究导弹在滑翔段的弹道优化问题。首先，建立了高超声速巡航导弹的动力学模型，并综合运用高超声速空气动力学和稀薄气体动力学，对导弹的气动力系数进行了估算。其次，选用粒子群优化算法(PSO)对再入式巡航导弹的滑翔弹道进行了优化设计，根据最大射程和最小总气动加热的要求，建立起综合性能指标，仿真结果表明，随着初始速度倾角、初始速度、升阻比的增大，射程增大；PSO算法具有全局收敛性，用于弹道优化具有很好的工程价值。