Ограничения в задаче поиска оптимальных траекторий сверхзвукового неманевренного самолета

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрено влияние фазовых и иных ограничений на метод поиска траекторий гражданского сверхзвукового летательного аппарата, оптимальных по расходу топлива. На основании найденных методом динамического программирования решений, учитывающих многочисленные условия, которым должны удовлетворять высота полета, угол тангажа, нормальная перегрузка, скорость самолета, сила тяги двигателей и т.д., показано, что почти все эти условия во время начального этапа вычислений можно игнорировать, поскольку оптимальное решение на них не выходит. Следовательно, можно сначала применять принцип максимума, а метод динамического программирования использовать лишь в тех случаях, когда значительная часть ограничений оказывается существенна.

Об авторах

С. А. Кумакшев

Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: kumak@ipmnet.ru
Россия, Москва

А. М. Шматков

Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского РАН

Email: kumak@ipmnet.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Pontryagin L.S., Boltyanskii V.G., Gamkrelidze R.V., Mishchenko E.F. The Mathematical Theory of Optimal Processes. New York: Wiley, 1963.
  2. Bellman R. Dynamic Programming. Princeton: Univ. Press, 1957.
  3. Rosenow J., Strunck D., Fricke H. Trajectory optimization in daily operations // CEAS Aeronaut. J. 2020. V. 11. P. 333–343.
  4. Murrieta-Mendoza A., Botez R.M. Methodology for vertical-navigation flight-trajectory cost calculation using a performance database // J. Aerosp. Inf. Syst. 2015. V. 12. № 8. P. 519–532.
  5. Alligier R. Predictive distribution of mass and speed profile to improve aircraft climb prediction // J. Air Transp. 2020. V. 28. № 3. P. 114–123.
  6. Franco A., Rivas D. Optimization of multiphase aircraft trajectories using hybrid optimal control // J. Guid. Control Dyn. 2015. V. 38. № 3. P. 452–467.
  7. Murrieta-Mendoza A., Romain C., Botez R.M. 3D cruise trajectory optimization inspired by a shortest path algorithm // Aerospace. 2020. № 7. P. 99–119.
  8. Soler M., Olivares A., Staffetti E. Multiphase optimal control framework for commercial aircraft four-dimensional flight-planning problems // J. Aircr. 2015. V. 52. № 1. P. 274–286.
  9. Garca-Heras J., Soler M., Saez F.J. Collocation methods to minimum-fuel trajectory problems with required time of arrival in ATM // J. Aerosp. Inf. Syst. 2016. V. 13. № 7. P. 243–265.
  10. Langelaan J.W. Long distance/duration trajectory optimization for small UAVs // in: AIAA Guidance, Navigation and Control Conf. South Carolina: Hilton Head, 2007. P. 3654–3667.
  11. Rosenow J., Lindner M., Scheiderer J. Advanced flight planning and the benefit of in-flight aircraft trajectory optimization // Sustainability. 2021. V. 13. № 3. P. 1383–1401.
  12. Кумакшев С.А., Шматков A.M. Траектории гражданского сверхзвукового самолета, оптимальные по расходу топлива // Изв. РАН ТиСУ. 2022. № 5. С. 118–130.
  13. Rosenow J., Förster S., Lindner M., Fricke H. Multi-objective trajectory optimization // Int. Transp. 2016. V. 68. № 1. P. 40–43.
  14. Kumakshev S.A., Shmatkov A.M. Flight Trajectory optimization without decomposition into separate stages // IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2018. V. 468. № 012033.
  15. Бочкарев А.Ф., Андреевский В.В., Белоконов В.М. и др. Аэромеханика самолета: динамика полета. М.: Машиностроение, 1985.
  16. Grevtsov N.M., Kumakshev S.A., Shmatkov A.M. Optimization of the flight trajectory of a non-manoeuvrable aircraft to minimize fuel consumption by the dynamic programming method // JAMM. 2017. V. 81. Iss. 5. P. 368–374.
  17. Желнин Ю.Н., Утёмов А.Е., Шматков А.М. Оптимальный по быстродействию маневр “петля” без потери скорости // Изв. РАН. ТиСУ. 2012. № 6. С. 170–185.

Дополнительные файлы


© С.А. Кумакшев, А.М. Шматков, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».