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行星际任务设计的MATLAB工具:MOLTO-IT多目标优化器

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下载需积分: 9 | 12.19MB | 更新于2024-11-08 | 169 浏览量 | 3 下载量 举报 收藏
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1. NSGA-II算法 NSGA-II(非支配排序遗传算法II)是一种遗传算法,用于解决多目标优化问题。它通过模拟自然选择和遗传学机制,迭代地生成一组最优解,这组解在目标空间中形成了一个“帕累托前沿”(Pareto Front),即不存在单一解在所有目标上同时优于其它解的情况。在多目标优化过程中,NSGA-II能够维护解集的多样性,通过共享函数、拥挤距离等技术来防止解过度聚集。该算法特别适用于存在多个需要同时优化的目标函数的场景,因此在复杂系统设计和决策分析中被广泛应用。 2. MOLTO-IT MOLTO-IT(Multi-Objective Low-Thrust Optimizer for Interplanetary Trajectories)是一个针对行星际任务设计的多目标低推力轨迹优化器。该工具利用遗传算法的NSGA-II作为外部循环,结合基于形状的低推力轨迹参数化和基于梯度的优化算法fmincon作为内部循环,共同完成多目标优化任务。MOLTO-IT不仅能够处理多目标优化问题,还能有效地处理具有复杂约束条件的优化问题。 3. 低推力与多重力辅助 低推力技术在航天领域是指使用小而持续的推进力来驱动航天器进行长距离飞行的推进方式。与传统的化学火箭相比,低推力可以更有效地利用燃料,适合长时间的深空探测任务。多重力辅助是一种借助行星重力场来加速或改变航天器飞行路径的技术,可以通过飞行过程中与多个行星的相互作用来节约燃料,延长任务时间。 4. 参数化与飞行轨迹优化 参数化是描述一个复杂系统的一种数学方法,通过少量的参数来控制系统的形状或行为。在MOLTO-IT中,轨迹参数化用于描述低推力轨迹的形状,这是优化过程中的一个关键步骤。飞行轨迹优化是指确定航天器从一个地点到另一个地点的路径和运动,以满足特定的性能指标,如减少燃料消耗或缩短飞行时间。 5. 软件工具的特点与应用 MOLTO-IT的特点包括自动化程度高、操作简便、适应性强。它只需要用户输入一些基本参数,如起始和目标位置、航天器和推进系统特性等,就能自动计算出一组最优的飞行轨迹。这款软件适用于初步设计阶段,能够评估和比较不同的低推力飞行轨迹,帮助设计师快速决策并优化任务配置。 6. 系统开源 系统开源意味着MOLTO-IT的源代码是公开的,任何人都可以获取、使用、修改和分发这些代码。开源特性有助于促进知识的共享,鼓励社区协作,加速技术发展,并为学术研究和工业应用提供了一个灵活、可扩展的平台。 7. 软件使用环境 MOLTO-IT可以在标准的台式计算机上运行,并且使用时间从几分钟到几小时不等,这取决于所要搜索的问题的复杂性或搜索空间的大小。这使得即使是非专家用户也能在有限的时间内获得解决方案,并对各种任务配置进行探索和比较。 总结来说,MOLTO-IT通过集成先进的NSGA-II算法和梯度优化技术,提供了一个强大的行星际任务设计工具,特别适用于复杂航天任务的低推力轨迹优化。开源特性进一步促进了这一工具的广泛使用和持续发展。

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