本發(fā)明涉及一種飛行器模型設(shè)計(jì)方法，尤其涉及一種基于保護(hù)映射的變構(gòu)型飛行器模型設(shè)計(jì)方法，其應(yīng)用保護(hù)映射理論設(shè)計(jì)變構(gòu)型飛行器模型參數(shù)的自適應(yīng)整定策略，完成變構(gòu)型飛行器模型的迭代設(shè)計(jì)。

背景技術(shù)：

變構(gòu)型飛行器研究涉及到許多學(xué)科，是諸多前沿技術(shù)的集合，具有很強(qiáng)的前瞻性、戰(zhàn)略性與帶動(dòng)性，對(duì)未來軍事發(fā)展戰(zhàn)略、空間技術(shù)、武器體系構(gòu)建乃至整個(gè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生重大影響。變構(gòu)型飛行器比常規(guī)的飛行器有效載荷多，飛得更快，更遠(yuǎn)，而且再次飛行準(zhǔn)備所需的完善基礎(chǔ)設(shè)施比較少。

變構(gòu)型技術(shù)可以確保飛行器在大的飛行范圍內(nèi)具有更好的飛行效率，同時(shí)還可以改善飛行性能、拓寬飛行包線，并替代常規(guī)控制舵面的作用、減少阻力和彈性振動(dòng)的影響。變構(gòu)型飛行器的研究需要采用全新的建模理論、氣動(dòng)原理和控制方法，這是因?yàn)橹悄茏冃渭夹g(shù)的研究涉及諸多領(lǐng)域，具有多學(xué)科綜合的特點(diǎn)，因此變構(gòu)型飛行器研究需要將多學(xué)科的內(nèi)容綜合起來進(jìn)行考慮，尤其要將對(duì)模型分析和迭代設(shè)計(jì)統(tǒng)一起來，即在變構(gòu)型飛行器研究中融入一體化綜合設(shè)計(jì)思想。

為了分析變構(gòu)型飛行器復(fù)雜的模型特性，確保飛行器形變過程中模型仍具有好的品質(zhì)特性，本發(fā)明提出一種基于保護(hù)映射理論的模型迭代設(shè)計(jì)方法。該方法能依據(jù)給定的穩(wěn)定性能指標(biāo)，獲得飛行器形變過程中最佳的模型參數(shù)，通過自適應(yīng)切換和迭代設(shè)計(jì)，使得所構(gòu)建的模型能夠覆蓋整個(gè)形變過程和飛行區(qū)域，滿足變構(gòu)型飛行器的實(shí)際應(yīng)用需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

技術(shù)問題

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種變構(gòu)型飛行器模型設(shè)計(jì)方法，其利用保護(hù)映射理論，構(gòu)建不同飛行條件和幾何構(gòu)型下模型參數(shù)與期望性能指標(biāo)之間的約束關(guān)系，通過迭代，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型參數(shù)的自適應(yīng)整定，確保變構(gòu)型飛行器的全局穩(wěn)定性。

技術(shù)方案

為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明的方法包括以下步驟：

步驟一：通過參數(shù)化的方式描述飛行器基準(zhǔn)構(gòu)型，采用工程估算理論獲取獲得單個(gè)面元上受到的壓強(qiáng)為pi，疊加所有面元上的力和力矩，可以得到飛行器的氣動(dòng)力和力矩為

my＝∑pi(dxinzi-dzinxi)span,i(2)

其中di＝dxiib+dyijb+dzikb為距離矢量，nxi、nyi和nzi分別為單個(gè)面元外法線方向矢量的分量，進(jìn)而可以得到飛行器的氣動(dòng)力與升力l，阻力d以及迎角α之間的關(guān)系

進(jìn)一步應(yīng)用動(dòng)量定理估算出發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的推力為ft，估算出上述的各力和力矩后，構(gòu)建如下的飛行器動(dòng)力學(xué)模型：

其中，l為升力，d為阻力，ft為推力，g為重力，v為速度，α為迎角，θ為俯仰角，q為俯仰角速度，h為高度，mv為質(zhì)量，my為俯仰力矩，iy為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，為高度變化率，為加速度，為迎角變化率，為俯仰角速率，為俯仰角加速度；

步驟二：針對(duì)步驟一構(gòu)建好的飛行器動(dòng)力學(xué)模型，擬采用多項(xiàng)式擬合的方式獲得力和力矩的代理模型，同時(shí)將形變量融合到代理模型中，通過分析構(gòu)型改變和飛行條件之間的匹配關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)特性變化的內(nèi)在特點(diǎn)；

所獲得的飛行器力和力矩的代理模型表示為飛行狀態(tài)矢量x，控制輸入矢量u與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的非線性關(guān)系為：

其中q為動(dòng)壓，km為俯仰力矩系數(shù)；cl、cd、cm、ct分別為升力系數(shù)、阻力系數(shù)、俯仰力矩系數(shù)和推力系數(shù)，它們是飛行狀態(tài)矢量x，控制輸入矢量u與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的函數(shù)；

進(jìn)一步采用多項(xiàng)式擬合的方式獲得力和力矩的代理模型，具體過程可分為四個(gè)子步驟為樣本點(diǎn)設(shè)計(jì)、模型結(jié)構(gòu)選擇和模型參數(shù)辨識(shí)和代理模型驗(yàn)證，得到的代理模型形式為

其中ma為馬赫數(shù)，βl0為與x相關(guān)的升力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βl1為與u相關(guān)的升力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd0為阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd1為與x相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd2為與xu相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd3為與u相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd4為與相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm0為俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm1為與x相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm2為與xu相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm3為與u相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm4為與ma相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt0為推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt1為與x相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt2為與xu相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt3為與u相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，這些系數(shù)都是構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的函數(shù)；

式(6)將形變量融合到了代理模型中，將非線性模型進(jìn)行近似線性化處理，得到小擾動(dòng)線性化方程為

δx＝a(p,x)·δx+b(p,x)·δu(7)

其中a(p,x),b(p,x)為線性模型的狀態(tài)和輸入矩陣，通過分析模型的零極點(diǎn)特性，可以分析出構(gòu)型改變和飛行狀態(tài)之間的匹配關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其與模型動(dòng)態(tài)特性之間的內(nèi)在聯(lián)系；

步驟三：針對(duì)給定構(gòu)型應(yīng)用保護(hù)映射理論估算滿足期望指標(biāo)的模型性能邊界，找出兩個(gè)相鄰飛行區(qū)域模型性能的重疊部分，通過自適應(yīng)地改變運(yùn)行條件，獲得覆蓋運(yùn)動(dòng)區(qū)域的飛行器設(shè)計(jì)模型，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，得到給定構(gòu)型下的模型性能；

設(shè)ω是期望的模型性能指標(biāo)，νω是對(duì)應(yīng)的保護(hù)映射，式(7)中a(p,x)為由飛行狀態(tài)矢量x與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p表示的多項(xiàng)式矩陣，而模型性能指標(biāo)ω的邊界由保護(hù)映射理論決定，代入a(p,x)，可知保護(hù)映射νω[a(p,x)]是個(gè)多變量多項(xiàng)式；然后找到與給定飛行器構(gòu)型p相關(guān)的飛行區(qū)域，使其在x∈[xmin,xmax]范圍內(nèi)保持穩(wěn)定，主要過程如下：

(1)初始化：令m＝1,x^m＝xmin，設(shè)計(jì)初始飛行器構(gòu)型p^m，使得a(p^m,x^m)的特征值全部位于模型性能指標(biāo)ω內(nèi)；

(2)確定最大穩(wěn)定區(qū)間：當(dāng)p＝p^m時(shí)，νω(a(p,x))＝0為只與x有關(guān)的方程，求出所有的根，取小于x^m的最大根x^m和大于x^m的最小根a(x,p^m)的最大穩(wěn)定區(qū)間為

(3)終止判斷：如果穩(wěn)定區(qū)間覆蓋了整個(gè)參數(shù)變化范圍，計(jì)算結(jié)束；否則令進(jìn)入下一步；

(4)搜索新的飛行器構(gòu)型參數(shù)p^m+1，假設(shè)飛行器構(gòu)型參數(shù)向量為np維，從第一維開始，逐維搜索每一維元素，具體過程如下：

①初始化：指定搜索結(jié)束精度ε和最大搜索次數(shù)omax，搜索次數(shù)o置1，po＝p^m，當(dāng)前搜索維數(shù)l置1；

②將po+1第l維后的元素全部固定為po對(duì)應(yīng)的元素值，即po+1(l+1,…,np)＝po(l+1,…,np)；

③計(jì)算a穩(wěn)定時(shí)po+1(l)的取值范圍，該范圍的上下邊界分別為νω[a(x^m,po+1)]＝0大于po(l)的最小實(shí)根和小于po(l)的最大實(shí)根po+1,l；

④po+1(l)取為穩(wěn)定范圍的中點(diǎn)

⑤第o次搜索完成判斷：如果l≥np結(jié)束第o次搜索，進(jìn)入第⑥步；否則搜索po+1的下一維元素，即令l＝l+1，返回第②步；

⑥搜索結(jié)束判斷：如果||po+1-po||≤ε||1+po||或者o＞omax，搜索結(jié)束，進(jìn)入第(5)步；否則，如果||po+1-po||＞ε||1+po||并且o≤omax，令o＝o+1,l＝1，返回第②步，再次執(zhí)行②-⑥的過程，直到||po+1-po||≤ε||1+po||或者o＞omax，進(jìn)入第(5)步；

(5)令p^m+1＝po+1，m＝m+1，如果m小于或者等于給定的最大值，返回第(2)步；一旦m大于給定的最大值，則迭代結(jié)束，獲得所需要的構(gòu)型參數(shù)；

給定初始飛行器構(gòu)型參數(shù)和飛行條件，經(jīng)過上述第(1)～(5)步，可以得到一系列的飛行器構(gòu)型參數(shù)和相對(duì)應(yīng)的穩(wěn)定區(qū)間，實(shí)際飛行中飛行器構(gòu)型參數(shù)可以根據(jù)調(diào)度變量進(jìn)行切換，也可以通過曲線擬合得到飛行器構(gòu)型參數(shù)隨調(diào)度變量變化的解析式；

步驟五：依據(jù)飛行器的任務(wù)要求構(gòu)建優(yōu)化性能指標(biāo)，將幾何構(gòu)型與穩(wěn)定性的綜合設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為飛行器構(gòu)型與運(yùn)動(dòng)條件的協(xié)調(diào)分配問題，采用基于保護(hù)映射的優(yōu)化算法對(duì)性能指標(biāo)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，獲得最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配；

設(shè)計(jì)一個(gè)融合構(gòu)型改變和飛行條件匹配關(guān)系的性能指標(biāo)

其中j是目標(biāo)函數(shù)，g是約束式，z(p,x)是依賴于構(gòu)型參數(shù)和飛行條件的飛行器模型；

給出優(yōu)化策略的詳細(xì)步驟：

step1：給出初始值，進(jìn)行初始化；

step2：近似優(yōu)化問題的可行性求解，使用基于保護(hù)映射的優(yōu)化算法得到近似優(yōu)化問題可行解，即搜索可行解p^*，使得

step3：判定可行解p^*是否存在，若不存在可行解，執(zhí)行step5；

step4：將可行解p^*帶入設(shè)計(jì)優(yōu)化問題，若滿足約束，返回p^*為設(shè)計(jì)優(yōu)化可行解，獲得飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配值，結(jié)束搜索過程，若不滿足約束令pc＝p^*，繼續(xù)執(zhí)行下一步；

step5：改變飛行條件，細(xì)劃飛行區(qū)域，執(zhí)行step3；

通過上述的迭代尋優(yōu)過程，可以獲得變構(gòu)型飛行器最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配。

本發(fā)明的方法中，為了實(shí)現(xiàn)變構(gòu)型飛行器模型參數(shù)的自適應(yīng)整定，采用了保護(hù)映射理論提出了一種新的模型迭代設(shè)計(jì)方法，首先依據(jù)模型的開環(huán)和閉環(huán)性能指標(biāo)，構(gòu)建滿足性能品質(zhì)的可行區(qū)域，然后再應(yīng)用保護(hù)映射理論，獲得滿足性能指標(biāo)要求的變構(gòu)型飛行器模型參數(shù)，通過在重疊區(qū)域的參數(shù)切換，確保模型能覆蓋整個(gè)飛行區(qū)域，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。更為重要的是，變構(gòu)型飛行器的模型參數(shù)調(diào)節(jié)過程中既可以考慮飛行條件的變化，也可以綜合飛行器構(gòu)型的改變，滿足變構(gòu)型飛行器復(fù)雜的任務(wù)需求。

本發(fā)明的方法中，各步驟及其子步驟可以歸納為以下幾個(gè)方面：

首先，描述飛行器基準(zhǔn)構(gòu)型，提取參數(shù)化的特征形狀，然后采用工程估算理論獲取飛行器的力和力矩，結(jié)合虛功原理和密歇爾斯基方程，構(gòu)建飛行器動(dòng)力學(xué)模型，同時(shí)將形變作用量化成為力的增量形式，融入到模型方程中。

其次，針對(duì)構(gòu)建好的飛行器動(dòng)力學(xué)模型，擬采用多項(xiàng)式擬合的方式獲得力和力矩的代理模型，同時(shí)將形變量融合到代理模型中，通過分析構(gòu)型改變和飛行條件之間的匹配關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其與模型動(dòng)態(tài)特性之間的內(nèi)在聯(lián)系。

再次，針對(duì)飛行器動(dòng)力學(xué)模型采用保護(hù)映射理論進(jìn)行平衡狀態(tài)和動(dòng)態(tài)特性的折衷分析，考慮飛行器運(yùn)行條件和構(gòu)型變化對(duì)靜態(tài)平衡特性及動(dòng)態(tài)特性的影響，探討其對(duì)飛行穩(wěn)定性的影響，分析其與模型動(dòng)態(tài)特性之間的內(nèi)在關(guān)系，獲得飛行器簡化的設(shè)計(jì)模型。

再針對(duì)基準(zhǔn)構(gòu)型應(yīng)用保護(hù)映射理論估算滿足該性能指標(biāo)的閉環(huán)穩(wěn)定邊界，找出兩個(gè)相鄰區(qū)域穩(wěn)定邊界的重疊部分，通過自適應(yīng)地切換模型參數(shù)，獲得覆蓋運(yùn)動(dòng)區(qū)域的飛行器設(shè)計(jì)模型，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，分析基準(zhǔn)構(gòu)型下的模型性能。

最后，依據(jù)飛行器的任務(wù)要求構(gòu)建優(yōu)化性能指標(biāo)，將幾何構(gòu)型與穩(wěn)定性的綜合設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為飛行器構(gòu)型與運(yùn)動(dòng)條件的協(xié)調(diào)分配問題，采用基于保護(hù)映射的優(yōu)化算法對(duì)性能指標(biāo)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，獲得最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配。

有益效果

發(fā)明的方法有利于解決變構(gòu)型飛行器設(shè)計(jì)中的模型參數(shù)整定問題，在復(fù)雜的飛行條件下，依據(jù)期望的開環(huán)和閉環(huán)性能要求，基于保護(hù)映射理論自適應(yīng)地獲得可行的模型參數(shù)，通過參數(shù)的切換，將所設(shè)計(jì)的模型覆蓋到整個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，同時(shí)亦能確保變構(gòu)型飛行器的穩(wěn)定性。更為重要的是，由于該模型迭代設(shè)計(jì)過程能夠完成飛行器開環(huán)和閉環(huán)系統(tǒng)的性能分析，快速地得到滿足期望性能指標(biāo)的多組模型參數(shù)，且能自適應(yīng)地覆蓋至所有飛行范圍，為飛行器實(shí)際應(yīng)用提供了好的設(shè)計(jì)工具。

附圖說明

圖1為本發(fā)明總的設(shè)計(jì)流程圖；

圖2為變構(gòu)型飛行器動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建流程圖；

圖3為變構(gòu)型飛行器迭代設(shè)計(jì)流程圖；

圖4為優(yōu)化策略詳細(xì)步驟示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行具體說明。

如圖1、圖2和圖3所示，本實(shí)施例為一種基于保護(hù)映射的變構(gòu)型飛行器模型迭代設(shè)計(jì)方法，其包括以下步驟：

步驟一：通過參數(shù)化的方式描述飛行器基準(zhǔn)構(gòu)型，采用工程估算理論獲取獲得單個(gè)面元上受到的壓強(qiáng)為pi，疊加所有面元上的力和力矩，可以得到飛行器的氣動(dòng)力和力矩為

my＝∑pi(dxinzi-dzinxi)span,i(10)

其中di＝dxiib+dyijb+dzikb為距離矢量，nxi、nyi和nzi分別為單個(gè)面元外法線方向矢量的分量，進(jìn)而可以得到飛行器的氣動(dòng)力與升力l，阻力d以及迎角α之間的關(guān)系

進(jìn)一步應(yīng)用動(dòng)量定理估算出發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的推力為ft，估算出上述的各力和力矩后，構(gòu)建如下的飛行器動(dòng)力學(xué)模型：

其中，l為升力，d為阻力，ft為推力，g為重力，v為速度，α為迎角，θ為俯仰角，q為俯仰角速度，h為高度，mv為質(zhì)量，my為俯仰力矩，iy為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，為高度變化率，為加速度，為迎角變化率，為俯仰角速率，為俯仰角加速度；

步驟二：針對(duì)步驟一構(gòu)建好的飛行器動(dòng)力學(xué)模型，擬采用多項(xiàng)式擬合的方式獲得力和力矩的代理模型，同時(shí)將形變量融合到代理模型中，通過分析構(gòu)型改變和飛行條件之間的匹配關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)特性變化的內(nèi)在特點(diǎn)；

所獲得的飛行器力和力矩的代理模型表示為飛行狀態(tài)矢量x，控制輸入矢量u與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的非線性關(guān)系為：

其中q為動(dòng)壓，km為俯仰力矩系數(shù)；cl、cd、cm、ct分別為升力系數(shù)、阻力系數(shù)、俯仰力矩系數(shù)和推力系數(shù)，它們是飛行狀態(tài)矢量x，控制輸入矢量u與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的函數(shù)；

進(jìn)一步采用多項(xiàng)式擬合的方式獲得力和力矩的代理模型，具體過程可分為四個(gè)子步驟為樣本點(diǎn)設(shè)計(jì)、模型結(jié)構(gòu)選擇和模型參數(shù)辨識(shí)和代理模型驗(yàn)證，得到的代理模型形式為

其中ma為馬赫數(shù)，βl0為與x相關(guān)的升力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βl1為與u相關(guān)的升力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd0為阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd1為與x相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd2為與xu相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd3為與u相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βd4為與相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm0為俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm1為與x相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm2為與xu相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm3為與u相關(guān)的俯仰力矩多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βm4為與ma相關(guān)的阻力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt0為推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt1為與x相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt2為與xu相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，βt3為與u相關(guān)的推力多項(xiàng)式擬合系數(shù)，這些系數(shù)都是構(gòu)型變化參數(shù)矢量p的函數(shù)；

式(6)將形變量融合到了代理模型中，將非線性模型進(jìn)行近似線性化處理，得到小擾動(dòng)線性化方程為

δx＝a(p,x)·δx+b(p,x)·δu(15)

其中a(p,x),b(p,x)為線性模型的狀態(tài)和輸入矩陣，通過分析模型的零極點(diǎn)特性，可以分析出構(gòu)型改變和飛行狀態(tài)之間的匹配關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其與模型動(dòng)態(tài)特性之間的內(nèi)在聯(lián)系；

步驟三：針對(duì)給定構(gòu)型應(yīng)用保護(hù)映射理論估算滿足期望指標(biāo)的模型性能邊界，找出兩個(gè)相鄰飛行區(qū)域模型性能的重疊部分，通過自適應(yīng)地改變運(yùn)行條件，獲得覆蓋運(yùn)動(dòng)區(qū)域的飛行器設(shè)計(jì)模型，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，得到給定構(gòu)型下的模型性能；

設(shè)ω是期望的模型性能指標(biāo)，νω是對(duì)應(yīng)的保護(hù)映射，式(7)中a(p,x)為由飛行狀態(tài)矢量x與構(gòu)型變化參數(shù)矢量p表示的多項(xiàng)式矩陣，而模型性能指標(biāo)ω的邊界由保護(hù)映射理論決定，代入a(p,x)，可知保護(hù)映射νω[a(p,x)]是個(gè)多變量多項(xiàng)式；然后找到與給定飛行器構(gòu)型p相關(guān)的飛行區(qū)域，使其在x∈[xmin,xmax]范圍內(nèi)保持穩(wěn)定，主要過程如下：

(1)初始化：令m＝1,x^m＝xmin，設(shè)計(jì)初始飛行器構(gòu)型p^m，使得a(p^m,x^m)的特征值全部位于模型性能指標(biāo)ω內(nèi)；

(2)確定最大穩(wěn)定區(qū)間：當(dāng)p＝p^m時(shí)，νω(a(p,x))＝0為只與x有關(guān)的方程，求出所有的根，取小于x^m的最大根x^m和大于x^m的最小根a(x,p^m)的最大穩(wěn)定區(qū)間為

(3)終止判斷：如果穩(wěn)定區(qū)間覆蓋了整個(gè)參數(shù)變化范圍，計(jì)算結(jié)束；否則令，進(jìn)入下一步；

(4)搜索新的飛行器構(gòu)型參數(shù)p^m+1，假設(shè)飛行器構(gòu)型參數(shù)向量為np維，從第一維開始，逐維搜索每一維元素，具體過程如下：

①初始化：指定搜索結(jié)束精度ε和最大搜索次數(shù)omax，搜索次數(shù)o置1，po＝p^m，當(dāng)前搜索維數(shù)l置1；

②將po+1第l維后的元素全部固定為po對(duì)應(yīng)的元素值，即po+1(l+1,…,np)＝po(l+1,…,np)；

③計(jì)算a穩(wěn)定時(shí)po+1(l)的取值范圍，該范圍的上下邊界分別為νω[a(x^m,po+1)]＝0大于po(l)的最小實(shí)根和小于po(l)的最大實(shí)根po+1,l；

④po+1(l)取為穩(wěn)定范圍的中點(diǎn)

⑤第o次搜索完成判斷：如果l≥np結(jié)束第o次搜索，進(jìn)入第⑥步；否則搜索po+1的下一維元素，即令l＝l+1，返回第②步；

⑥搜索結(jié)束判斷：如果||po+1-po||≤ε||1+po||或者o＞omax，搜索結(jié)束，進(jìn)入第(5)步；否則，如果||po+1-po||＞ε||1+po||并且o≤omax，令o＝o+1,l＝1，返回第②步，再次執(zhí)行②-⑥的過程，直到||po+1-po||≤ε||1+po||或者o＞omax，進(jìn)入第(5)步；

(5)令pm⁺¹＝po+1，m＝m+1，如果m小于或者等于給定的最大值，返回第(2)步；一旦m大于給定的最大值，則迭代結(jié)束，獲得所需要的構(gòu)型參數(shù)；

給定初始飛行器構(gòu)型參數(shù)和飛行條件，經(jīng)過上述第(1)～(5)步，可以得到一系列的飛行器構(gòu)型參數(shù)和相對(duì)應(yīng)的穩(wěn)定區(qū)間，實(shí)際飛行中飛行器構(gòu)型參數(shù)可以根據(jù)調(diào)度變量進(jìn)行切換，也可以通過曲線擬合得到飛行器構(gòu)型參數(shù)隨調(diào)度變量變化的解析式；

步驟五：依據(jù)飛行器的任務(wù)要求構(gòu)建優(yōu)化性能指標(biāo)，將幾何構(gòu)型與穩(wěn)定性的綜合設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為飛行器構(gòu)型與運(yùn)動(dòng)條件的協(xié)調(diào)分配問題，采用基于保護(hù)映射的優(yōu)化算法對(duì)性能指標(biāo)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，獲得最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配；

設(shè)計(jì)一個(gè)融合構(gòu)型改變和飛行條件匹配關(guān)系的性能指標(biāo)

其中j是目標(biāo)函數(shù)，g是約束式，z(p,x)是依賴于構(gòu)型參數(shù)和飛行條件的飛行器模型；

如圖4所示，給出優(yōu)化策略的詳細(xì)步驟：

step1：給出初始值，進(jìn)行初始化；

step2：近似優(yōu)化問題的可行性求解，使用基于保護(hù)映射的優(yōu)化算法得到近似優(yōu)化問題可行解，即搜索可行解p^*，使得

step3：判定可行解p^*是否存在，若不存在可行解，執(zhí)行step5；

step4：將可行解p^*帶入設(shè)計(jì)優(yōu)化問題，若滿足約束，返回p^*為設(shè)計(jì)優(yōu)化可行解，獲得飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配值，結(jié)束搜索過程，若不滿足約束令pc＝p^*，繼續(xù)執(zhí)行下一步；

step5：改變飛行條件，細(xì)劃飛行區(qū)域，執(zhí)行step3；

通過上述的迭代尋優(yōu)過程，可以獲得變構(gòu)型飛行器最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)飛行器構(gòu)型與運(yùn)行條件的最佳匹配。