Advertisement

GPOPS II用户指南及HP自适应_Raoph_MATLAB伪谱法_高斯伪谱法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本手册详述了GPOPS II软件包的应用与操作，专注于利用MATLAB实现HP-Raoph伪谱方法进行最优控制问题的求解，并深入介绍了基于高斯伪谱法的技术细节。 最优控制与伪谱法的原代码展示了经典之作的魅力。该软件利用hp自适应高斯积分法求解多相最优控制问题，并采用MATLAB编写。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GPOPS II用户指南及HP自适应_Raoph_MATLAB伪谱法_高斯伪谱法
    优质
    本手册详述了GPOPS II软件包的应用与操作，专注于利用MATLAB实现HP-Raoph伪谱方法进行最优控制问题的求解，并深入介绍了基于高斯伪谱法的技术细节。 最优控制与伪谱法的原代码展示了经典之作的魅力。该软件利用hp自适应高斯积分法求解多相最优控制问题，并采用MATLAB编写。
     
  • 史上最强大的高斯伪谱法优化程序GPOPS II
    优质
    简介：GPOPS II是一款革命性的软件工具，采用先进的高斯伪谱法，为解决最优控制问题提供了前所未有的计算能力和精度。它是工程师和科学家研究与设计复杂系统的理想选择。 史上最强大的高斯伪谱法优化程序GPOPS II，亲测可用！
     
  • 高斯伪谱方法
    优质
    高斯伪谱方法是一种高效的直接优化技术，广泛应用于航天器轨道设计等领域，通过离散最优控制问题来寻找最佳轨迹和控制策略。 出自GPM的约束程序提供了动力学和路径约束等相关内容。
     
  • 高斯伪谱方法
    优质
    高斯伪谱法是一种高效的非线性最优控制问题数值求解技术，广泛应用于航天、机器人等领域，通过将连续优化问题转化为离散点上的代数方程组来简化计算。 高斯伪谱法是一种用于求解最优控制问题的数值方法。这种方法通过将连续时间动态系统离散化为一系列插值节点上的代数方程来简化计算过程。在算法实现中，通常使用勒让德多项式或切比雪夫多项式的根作为这些节点的位置。 高斯伪谱法的基本流程包括： 1. 定义最优控制问题的数学模型。 2. 选择合适的正交多项式和相应的插值点（通常是该多形式零点）。 3. 将连续时间系统转换为离散形式，即在每个选定的节点上建立代数方程组。 4. 应用拉格朗日乘子法等技术求解这些约束下的最优控制问题。 软件使用说明： 为了利用高斯伪谱法解决实际问题，通常需要特定的应用程序或库来执行上述步骤。这类工具可以提供接口以输入系统动力学、目标函数和边界条件，并自动完成离散化过程及后续的优化计算。 在选择适合自己的软件时，请确保它支持所需的多项式类型及其相关插值点；同时也要考虑其对复杂问题处理能力以及输出结果解析度的要求。
     
  • 高斯伪谱方法
    优质
    高斯伪谱法是一种高效的数值计算技术，广泛应用于航天器轨道优化、机器人路径规划等领域，通过将连续最优控制问题转化为非线性编程问题求解。 这是高斯伪谱法的MATLAB程序，是我经过多年学习提炼出来的，希望能对大家有所帮助。
     
  • 自适应伪谱法在tether系统中的应用及模型优化研究-tether_伪谱法
    优质
    本研究探讨了自适应伪谱法在太空绳索(tether)系统中的应用，并进行了相应的模型优化，以提高系统的稳定性和效率。 在给定系统二阶模型、初值、终值、边界约束和路径约束以及目标函数的情况下，该程序可利用hp-自适应伪谱法求解出从初值到终值的最优轨迹。
     
  • 伪谱法II应用指南：详解其使用技巧与方法
    优质
    《伪谱法II应用指南》是一本深入解析伪谱法技术的应用书籍，详细介绍了该方法的各种使用技巧和实践策略。本书适合科研人员及工程师参考学习。 伪谱法II是解决最优控制问题的有效工具，通过编写MATLAB函数来定义边界条件、初始状态、控制策略以及目标函数。本教程旨在详细介绍如何使用伪谱法II，并帮助用户快速掌握此方法以应对各种最优控制挑战。 一、定义问题 在应用伪谱法II时，首先需要创建相应的MATLAB函数文件，这些文件用于描述要解决的问题的关键要素： - 端点函数：设定初始和终止条件、阶段积分的计算方式以及成本最小化的目标。 - 连续函数：描述系统的动力学行为，并定义任意时间段内的约束。 二、setup结构体 用户需构建一个包含所有问题信息的setup结构体，其中涉及以下内容： * 名称（name）: 简述所研究控制问题的名称； * 函数集（function）: 包含上述端点函数和连续函数的信息； * 限制条件（bounds）：定义变量的最大最小值范围； * 初始猜测（guess）：提供时间、状态、控制措施及积分等参数的初步估计。 * 辅助数据结构体(auxdata)：包含可能需要的数据信息 * 导数近似(derivatives): 指定用于非线性规划求解器的导数逼近方法； * 缩放(structure scales): 定义如何调整变量以优化计算效率。 三、网格划分 伪谱法II中的一个重要环节是进行网格划分，这一步骤允许用户指定具体的算法和精度需求： - 方法（method）：选择合适的网格生成策略。 - 精度公差(tolerance)：设定期望的解的准确性阈值，默认为10^(-3)； - 最大迭代次数(maxiteration): 定义求解过程中可执行的最大循环数，通常设为10次; - 配置点数量(colpointsmin和colpointsmax）: 指定每个网格区间内的最小及最大配置点数目。 四、非线性规划（NLP）求解器 伪谱法II采用专门的优化算法来解决最优控制问题，用户可根据需要选择合适的NLP求解器及其相应选项： - 解算方法(solver): 如snopt或ipopt； - ipopt参数(ipoptoptions)：包含如线性求解器(linear_solver)、容差(tolerance)及最大迭代次数(maxiterations); - snopt参数(snoptoptions): 定义了精度标准和循环限制。 五、执行与结果输出 在实际运行伪谱法II时，用户可以控制输出的详细程度： - 显示级别(displaylevel): 调节MATLAB命令窗口中显示的信息量； - 输出(output)：选择希望记录的具体信息内容； - setup结构体输出(setupoutput)：决定哪些setup参数应被保存或展示。 伪谱法II为解决最优控制问题提供了强大的工具，通过编写特定的MATLAB函数来定义和求解这些问题。本教程全面覆盖了该方法的应用步骤，并指导用户如何高效地使用它以应对复杂挑战。
     
  • 基于自适应高斯伪谱法的SGCMG非奇异框架角轨迹规划
    优质
    本文提出了一种利用自适应高斯伪谱法优化单自由度气体控制力矩陀螺（SGCMG）系统的非奇异框架角轨迹规划方法，有效提升了姿态机动性能和能源效率。 针对采用SGCMG作为姿态执行机构的小卫星，在大角度机动过程中易遇到的SGCMG系统奇异问题，提出了一种基于自适应高斯伪谱法的无奇异框架角轨迹快速规划方法。该算法全面考虑了实际工程应用中可能存在的多种约束条件，包括但不限于SGCMG框架角受限、框架角速度受限、奇异量度受限以及星体机动角速度和初始及终端状态受限等，并将卫星的大角度机动问题视为一个满足上述所有约束条件下实现某性能指标最优的优化控制问题。通过结合自适应高斯伪谱法与非线性规划技术，该方法能够求解带边界条件和路径限制的最优化问题，从而获得在保证特定性能的同时避免奇异现象发生的SGCMG系统轨迹。 仿真结果显示：此算法能够在25秒内提供一条满足所有约束条件、能顺利实现大角度机动且精度优于10^-3的高平滑度轨迹。
     
  • 基于MATLAB的高斯伪谱法代码实现
    优质
    本项目基于MATLAB环境，实现了高斯伪谱法的代码编写与调试，适用于航天器轨道优化问题，旨在提供一个高效、准确的数值求解工具。 该示例程序使用高斯伪谱法求解一个简单的最优控制问题：控制一个带有负反馈的二阶系统从初始状态 (0, 0) 转移到目标状态 (1, 1)。输入 `u` 的范围是 [-1, 1]，时间区间为 [0, 10] 并被划分为20个段。 程序首先使用高斯伪谱法来构建矩阵，并利用 MATLAB 中的优化工具箱函数 `fmincon` 来解决最优控制问题。此外，约束条件用来确保状态和输入变量满足边界及限制要求。 最后，该程序展示了通过绘制图形表示出系统的控制路径与状态变化轨迹。
     
  • 利用高斯伪谱法求解二阶常微分方程（Matlab应用）
    优质
    本研究采用高斯伪谱法结合MATLAB软件，有效解决二阶常微分方程问题，提供精确且高效的数值解法。 该 Matlab 代码实现了基于高斯伪谱法的二阶常微分方程求解方法。内容涵盖初始化节点与权重、定义初始猜测函数、制定目标函数及约束条件，应用高斯伪谱法进行计算，并展示结果等步骤。适用于对高斯伪谱法及其在常微分方程求解方面有一定了解的研究人员和工程师，需要具备一定的 Matlab 编程能力和数值计算基础。 该代码可用于解决二阶常微分方程及相关问题，如优化和最优控制等问题。其目标是利用高斯伪谱法实现高效且精确的解决方案。然而，在处理高维问题时，由于涉及到矩阵求逆、求解及乘法等操作，可能会对效率与准确性产生影响。因此，在面对这类复杂情况时，可能需要借助高性能计算工具和优化策略来提升求解的效果。