دانش و فناوری هوافضا

دانش و فناوری هوافضا

طراحی بهینه‌ و مقاوم مسیر پروازی طبقه‌ی فوقانی یک پرتابگر با دو روش بهینه‌سازی الگوریتم ژنتیک و ازدحام ذرات

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار، مجتمع دانشگاهی هوافضا، دانشگاه صنعتی مالک‌اشتر
2 دانشجو دکتری، مجتمع دانشگاهی هوافضا، دانشگاه صنعتی مالک اشتر
3 استادیار، مجتمع دانشگاهی هوافضا، دانشگاه صنعتی مالک اشتر
چکیده
در مسائل مهندسی از مهمترین پارامترهای تاثیرگذار در نتایج حاصله وجود عدم‌قطعیت‌ها و نامعینی‌ها است. در بسیاری از مسائل مهندسی نمی‌توان پیشبینی دقیقی از پارامترها و عوامل موثر بر آن داشت و در بهترین حالت تنها می‌توان تخمینی از آنها زده شود. در این مقاله، طبقه‌ی فوقانی یک پرتابگر خاص به عنوان یک مورد مطالعاتی انتخاب شده و از روش بهینه‌سازی مقاوم برای حل مسئله طراحی مسیر آن استفاده شده، تا مسیر نهایی نسبت به وجود نامعینی‌هایی در مقادیر واقعی نیروی تراست موتور و جرم در مرحله صعود، مقاوم باشد. لذا به منظور نیل به این هدف مسئله بهینه‌سازی با تابع معیار حداقل‌سازی مصرف سوخت با بکارگیری از معادلات حرکت سه درجه آزادی بعنوان معادلات حاکم بر مسئله درنظر گرفته شده است. در ادامه پارامترهای میانگین و انحراف استاندارد عدم‌قطعیت‌ها اضافه شده و مدل بهینه‌ساز مقاوم توسعه یافته است. به منظور ایجاد درک درستی از رفتار الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای حل مسئله‌ی بهینه‌سازی در این مقاله از دو روش الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ازدحام ذرات برای حل مسئله‌ی بهینه‌سازی بهره گرفته شده است. همچنین به منظور بررسی و تحلیل اثر عدم‌قطعیت‌ها در فرآیند محاسبات، روش مونت‌کارلو بکارگرفته شده است. نهایتا نیز نتایج شبیه‌سازی  نشان می‌دهد که مسیر بهینه باعث شده تا خطای ارتفاع نزدیک به 77 درصد و خطای سرعت مداری 68 درصد و خطای زاویه‌ی مسیر نزدیک به 90 درصد در حضور عدم‌قطعیت‌ها بهبود پیدا کند. نتایج شبیه سازی حاصله، صحت این ادعا را نشان می دهد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Robust and optimal trajectory design of a launch vehicle upper stage using genetic algorithm and particle swarm optimization

نویسندگان English

Mehran Nosratollahi 1
Seyyed Ali Saadatdar Arani 2
Amir Hossein Adami 3
Yousef Abbasi 3
1 Faculty of Aerospace, Malek Ashtar University of Technology, Iran.
2 Faculty of Aerospace, Malek Ashtar University of Technology, Tehran
3 Faculty of Aerospace, Malek Ashtar University of Technology, Iran.
چکیده English

In engineering problems, one of the most important parameters affecting the results is the existence of uncertainties. In many engineering problems, it is not possible to accurately predict the parameters and factors affecting it, and in the best case, they can only be estimated. In this article, the UpperStage of a special launcher is selected as a study case and the robust optimization method is used to solve the design problem of its trajectory, until the final trajectory is Robust to the presence of uncertainties in the actual values of engine thrust and mass in the ascent phase. Therefore, in order to achieve this goal, the optimization problem with the criterion function of fuel consumption minimization by using the equations of motion of three degrees of freedom has been considered as the governing equations of the problem. In the following, the average parameters and standard deviation of uncertainties are added and the robust optimizer model is developed. In order to solve the optimization problem, in this article two methods of genetic algorithm and particle swarm algorithm are used to solve the optimization problem. Also, for investigating and analyzing the effect of uncertainties in the calculation process, the Monte Carlo method has been used. Finally, the simulation results show that the Robust optimal trajectory has improved the altitude error by nearly 77%, the orbital speed error by 68%, and the path angle error by nearly 90% in the presence of uncertainties. The simulation results show the truth of this claim.

کلیدواژه‌ها English

optimization
uncertainty
launch vehicle upperstage
robust trajectory design
[1] M. A. wazed, shamsuddin Ahmed and nukman yusoff, “uncertainty factors in real manufacturing environment”, Australian journal of basic and applied sciences, 342- 351, 2009.
[2] Wen Yao, Xiaoqian Chen, WencaiLuo, Michelvan Tooren, Jian Guo, “Review of uncertainty-based multidisciplinary design optimization methods for aerospace vehicles”, 2011.
[3] Padmanabhan D.Reliability-based optimization for multidisciplinary Systemdesign, Ph.D. Dissrtation,University of Notre Dame,2003.
[4] Haimes YY, Barry T, Lambert JH. When and how can you specify a probability distribution when you don't know much? Risk Analysis 1994; 14(5): 661-706
[5] Hattisl D, Bumiaste DE. Assessment of variability and uncertainty distributions for practical risk analyses. Risk Analysis 1994; 14(5): 713-730
[6] Youn BD, Wang P. Bayesian reliability based design optimization under both aleatory and epistemic uncertainties. In: JJth AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, Portsmouth, Virginia, 2006; A1AA-2006-692S.
[7] Hosseini, Majid, Alireza Toloie, Mehran Nosratollahi, and Amir Adami. "Multidisciplinary design optimization of an expendable launch vehicle." In Proceedings of 5th International Conference on Recent Advances in Space Technologies-RAST2011, pp. 702-707. IEEE, 2011.
[8] Zardashti R, Jafari M, Hosseini SM, Arani SAS (2020) Robust Optimum Trajectory Design of a Satellite Launch Vehicle in the Presence of Uncertainties. J Aerosp Tecnol Manag, 12 e3520. https://doi.org/10.5028/jatm.v12.1176
[9] Yager R, Kacprzy KJ, Fedrizzi M. Advances in the Dempster-Shafer theory of evidence. New York: John Wiley and Sons, 1994
[10] Sentz K, Ferson S. Combination of evidence in Dempster-Shafer theory. SAND2002-0835, Sandia National Laboratories, 2002
[11] Bataleblu, A. A., Roshanian, J., Ebrahimi, M., “Robust Design Optimization of a Launch Vehicle with Liquid Fuel”, MS.c Thesis, Tehran, 2011.(In Persian)
[12] Liu, X., Lu P., “Robust Trajectory Optimization for Highly Constrained Rendezvous and Proximity Operations”, AIAA Guidance, Navigation, and Control (GNC) Conference, https://doi.org/10.2514/6.2013-4720 2013.
[13] Ricardo M. P., “Robust and Reliability-Based Design Optimization Framework for Wing Design”, AIAA Journal, https://doi.org/10.2514/1.J052161,Vol. 52, No. 4, 2014.
[14] Okada M., “Robust Trajectory Design for Object Throwing based on Sensitivity for Model Uncertainties”, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), DOI: 10.1109/ICRA.2015.7139623, 2015.
[15] Shi, Yayun, Qinsheng Lan, Xiayu Lan, Jianhui Wu, Tihao Yang, and Bo Wang. "Robust optimization design of a flying wing using adjoint and uncertainty-based aerodynamic optimization approach." Structural and Multidisciplinary Optimization 66, no. 5 (2023): 110.
[16] Luo, Y., Yang, Z., “A review of uncertainty propagation in orbital mechanics”, Elsevier- J. Progress in Aerospace Sciences, Vol. 89 , pp. 23-39, 2017.
[17] Su, Z., Wang, H., “A novel robust hybrid gravitational search algorithm for reusable launch vehicle approach and landing trajectory optimization”, Elsevier Neurocomputing, Vol. 162, No. 25, pp. 116-127, 2015.
 
[18] Michael J. Grant. “Rapid, Robust Trajectory Design Using Indirect Optimization Methods”, Elsevier 2016
[19]         Qiang Xue, Haibin Duan. “Robust Attitude Control for Reusable Launch Vehicles Based on Fractional Calculus and Pigeon-inspired Optimization”, IEEE/CAA JOURNAL OF AUTOMATICA SINICA, Vol. 4, No. 1, 2017.
[20] Mirshams, Mehran, Jafar Roshanian, Sajjad Yadegari Dehkordi, and Ali Asghar Bataleblu. "Launch vehicle collaborative robust optimal design with multiobjective aspect and uncertainties." Modares Mechanical Engineering 15, no. 11 (2016): 339-350.
[21] Selim, Akan, and I. Ozkol. "Multi-phase Robust Optimization of a Hybrid Guidance Architecture for Launch Vehicles." In 10th European Conference for Aeronautics And Space Sciences (EUCASS). 2023.
[22] Roshanian J, Bataleblu AA, Ebrahimi M. “Robust Design Optimization of a Launch Vehicle in Presence of Parametric Uncertainties”. 2013 (in Persion)
[23] Ansaripour, Mohammadreza and Karimi, Jalal and Jamilnia, Reza and Adami, Amirhossein, 2019, ”Designing the optimal ascending Trajectory of the launch Vehicle using the direct launch method”, the 6th National Conference on Applied Research in Electrical, Mechanical and Mechatronic Engineering, Tehran(In Persion).
 
[24] Zipfel, P. H., “Modeling and Simulation of Aerospace Vehicle Dynamics-American Institute of Aeronautics and Astronautics”, AIAA education series, 2007.
[25] Adami, Amirhossein, Mahdi Mortazavi, and Mehran Nosratollahi. "A New Approach to Multidisciplinary Design Optimization of Solid Propulsion System Including Heat Transfer and Ablative Cooling." Journal of Aerospace Technology and Management 9 (2017): 71-82.
[26] Shaver, A., Hull, D. G., “Advanced Launch System Trajectory Optimization Using Suboptimal Control”, AIAA GNC Conference, 1990.
[27] Rostami, R. H., Toloei, A.,” Mid-course Trajectory Design of a Ground-to-Air Missile using GA and PSO”, MS.c Thesis, Tehran, 2015.(In Persian)