RBCC飞行器上升段燃耗近最优轨迹快速规划

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31876

固体力学与飞行器总体设计

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RBCC飞行器上升段燃耗近最优轨迹快速规划

闫循良¹^,², 杨宇轩¹^,²(), 史嘉伟³, 王培臣¹^,²

^1.西北工业大学航天学院，西安 710072
^2.西北工业大学陕西省空天飞行器设计重点实验室，西安 710072 3．西北工业大学伦敦玛丽女王大学工程学院，西安 710072

收稿日期:2025-02-17 修回日期:2025-03-04 接受日期:2025-03-27 出版日期:2025-09-25 发布日期:2025-03-31
通讯作者: 杨宇轩 E-mail:yuxuanyang@mail.nwpu.edu.cn
基金资助:
智控实验室开放基金(ICL-2023-0402)

Rapid ascent-phase trajectory planning for near-optimal fuel consumption of RBCC vehicle

Xunliang YAN¹^,², Yuxuan YANG¹^,²(), Jiawei SHI³, Peichen WANG¹^,²

^1.School of Astronautics，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China
^2.Shaanxi Aerospace Flight Vehicle Design Key Laboratory，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China
^3.Queen Mary University of London Engineering School，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China

Received:2025-02-17 Revised:2025-03-04 Accepted:2025-03-27 Online:2025-09-25 Published:2025-03-31
Contact: Yuxuan YANG E-mail:yuxuanyang@mail.nwpu.edu.cn
Supported by:
Open Fund of Intelligent Control Laboratory(ICL-2023-0402)

摘要/Abstract

摘要：

针对火箭基组合循环（RBCC）动力飞行器上升段轨迹快速规划问题，提出了一种基于降阶模型燃耗最优推力近似解和高度-速度剖面解析设计跟踪的燃耗近最优轨迹快速规划方法。首先，基于奇异摄动和能态近似理论对上升段动力学模型进行降阶，给出了燃耗最优模态切换方程和推力近似解。随后，基于飞行机理分析，设计了三段解析形式的高度-速度剖面并给出了过程约束施加方法；考虑轨迹最优性，将燃耗最优模态切换方程作为分段参数求解依据，设计了基于多段轨迹序贯迭代的剖面参数求解策略以满足终端高度、速度约束；最终，设计了基于二分法的剖面参数闭环迭代校正算法以满足终端弹道倾角约束，进而实现燃耗近最优的上升段多约束轨迹快速规划。以空基发射RBCC概念飞行器为例开展上升段轨迹规划仿真，验证了本方法的有效性、快速性以及多任务适用性；且与传统优化方法相比，所提方法能够保持相近的燃料消耗并具备更高的计算效率。

关键词: RBCC飞行器, 上升段轨迹规划, 燃耗近最优, 模态切换方程, 标准剖面解析设计

Abstract:

To address the rapid trajectory planning problem for the ascent-phase of Rocket-Based Combined Cycle （RBCC） powered vehicles， this paper proposes a fuel-near-optimal trajectory planning method based on reduced-order model-derived fuel-optimal thrust approximation solutions and analytical altitude-velocity profile tracking. First， the ascent dynamics model is reduced through singular perturbation theory and energy-state approximation， deriving fuel-optimal mode switching equations and thrust approximation solutions. Subsequently， based on flight mechanism analysis， a three-segment analytical altitude-velocity profile is designed with constraint enforcement methods. Considering trajectory optimality， the fuel-optimal mode switching equations are employed as basis for segment parameter determination， developing a sequential iterative strategy for multi-segment profile parameter calculation to satisfy terminal altitude and velocity constraints. Finally， a bisection-based closed-loop correction algorithm is designed to meet terminal flight path angle constraints， thereby achieving rapid multi-constrained fuel-near-optimal ascent trajectory planning. Simulation studies on an RBCC vehicle validate the effectiveness， computational efficiency， and multi-mission adaptability of the method. Compared with conventional optimization methods， the proposed method maintains comparable fuel consumption while demonstrating superior computational efficiency.

Key words: RBCC vehicle, ascent-phase trajectory planning, near-optimal fuel consumption, modal switching equation, analytical design of standard profile

中图分类号:

V412

闫循良, 杨宇轩, 史嘉伟, 王培臣. RBCC飞行器上升段燃耗近最优轨迹快速规划[J]. 航空学报, 2025, 46(18): 231876.

Xunliang YAN, Yuxuan YANG, Jiawei SHI, Peichen WANG. Rapid ascent-phase trajectory planning for near-optimal fuel consumption of RBCC vehicle[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(18): 231876.

图/表 16

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

表 1

算法模块功能仿真结果

方法	1	2	3
$h f / k m$	49.999 6	49.999 7	50.000 5
$M a f$	11.001 9	11.002 2	11.002 3
$θ f$ /（°）	24.939 5	24.523 0	24.616 0
求解耗时/s	0.99	0.18	0.17
最大动压/kPa	174.24	185.68	185.68
最大热流密度/（kW·m^-2）	795.64	794.98	826.73
最大过载	5.67	6.11	5.17

表 1

图 7

表 2

图8

表3

多任务适应性仿真条件设置

算例	$h f * / k m$	$M a f *$	$θ f *$ /（°）
1	50	11	23
2	50	11	17
3	54	11	23
4	50	10	23

表3

表4

不同任务条件对应的终端偏差

算例	$Δ h f / m$	$Δ M a f$	$Δ θ f /$ （°）
1	0.489 4	0.002 4	0.095 5
2	0.641 2	0.001 8	0.006 9
3	0.876 9	0.001 7	0.003 8
4	0.449 9	0.001 4	0.015 4

表4

图 9

表 5

蒙特卡洛仿真参数设置

参数	$3 σ$	参数	$3 σ$
$h 0$ /m	300	$h f$ /m	300
$V 0$ /（m·s^-1）	50	$V f$ /（m·s^-1）	50
$θ 0$ /（°）	0.2	$θ f$ /（°）	0.2

表 5

表 6

蒙特卡洛仿真终端偏差统计结果

参数	$Δ h f / m$	$Δ M a f$	$Δ θ f /$ （°）
平均值	0.005 0	0.001 5	0.001 2
标准差	0.542 8	0.000 5	0.055 9

表 6

图 10

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E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

方法	本文方法	粒子群方法	hp自适应伪谱法	序列凸优化方法	传统剖面方法^［17］
终端高度/km	50.000 3	49.962 2	49.998 9	50.038 2	48.700 9
终端弹道倾角/（°）	20.025 6	19.905 9	19.996 1	20.103 1	20.136 6
最大动压/kPa	186.86	171.52	200.05	200.36	199.28
最大热流密度/（kW·m^-2）	673.69	675.50	675.53	671.97	726.81
最大过载	2.87	3.42	2.61	2.55	2.84
燃料消耗/kg	2 745.71	2 736.98	2 711.62	2 711.94	2 795.96
求解耗时/s	0.645 4	174.647 1	9.823 2	8.079 0	0.058 7

RBCC飞行器上升段燃耗近最优轨迹快速规划

Rapid ascent-phase trajectory planning for near-optimal fuel consumption of RBCC vehicle

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