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第一章 概论1

1.1 概述1

1.2 轨道设计基本概念5

1.2.1 基本问题5

1.2.2 转移轨道属性描述6

1.3 非线性规划的最优化算法11

第二章 行星际轨道动力学基础13

2.1 常用时空系统13

2.1.1 常用时间系统13

2.1.2 常用坐标系统16

2.2 航天器动力学原理17

2.2.1 二体问题的解析解和轨道根数17

2.2.2 轨道根数及其几何意义19

2.2.3 开普勒方程20

2.2.4 多体问题的运动方程22

2.3 轨道机动和变轨24

2.3.1 单脉冲变轨24

2.3.2 双脉冲变轨24

2.3.3 借力飞行变轨27

第三章 行星际脉冲转移轨道设计29

3.1 Lambert问题29

3.2 圆锥曲线拼接法32

3.2.1 引力影响球33

3.2.2 逃逸段33

3.2.3 俘获段34

3.2.4 深空机动（DSM）35

3.3 借力飞行轨道设计36

3.3.1 弹弓效应36

3.3.2 借力飞行过程分析38

3.3.3 借力飞行轨道设计40

3.4 B平面法44

3.5 逐次逼近打靶法求解多体问题下行星际转移轨道46

3.5.1 打靶法47

3.5.2 逐次逼近打靶法47

3.5.3 实验结果48

第四章 行星际轨道优化模型50

4.1 优化模型50

4.1.1 MPGA＋位置模型DSM50

4.1.2 MGA＋速度模型DSM51

4.2 时空复杂度分析53

4.2.1 Lambert问题时间复杂度分析53

4.2.2 双脉冲轨道优化问题复杂度54

4.2.3 MPGA+DSM和MGA+DSM优化问题复杂度55

第五章 行星际轨道优化的差分演化算法56

5.1 差分演化算法56

5.1.1 遗传算法56

5.1.2 差分演化算法58

5.2 实验结果59

5.2.1 双脉冲＋单次位置模型DSM59

5.2.2 双脉冲＋单次速度模型DSM60

5.2.3 EVVEJS62

第六章 行星际轨道优化设计的SQP算法67

6.1 SQP方法67

6.1.1 关于SQP的定理和公式67

6.1.2 Jacobi迭代法69

6.1.3 二次规划（QP）及其有效集法70

6.1.4 SQP方法78

6.2 改进的SQP算法79

6.2.1 全局－局部结合搜索80

6.2.2 基于SQP算子的混合遗传算法81

6.3 实验结果82

6.3.1 遗传算法设计82

6.3.2 实验数据及结果83

6.3.3 算法比较结论89

第七章 行星际轨道优化设计的单纯形算法91

7.1 单纯形算法91

7.1.1 早期单纯形算法91

7.1.2 Nelder-Mead单纯形算法93

7.1.3 加权形心单纯形法95

7.1.4 算法的性能分析95

7.2 单纯形算法的改进96

7.2.1 振荡现象的实例分析96

7.2.2 算法改进策略98

7.2.3 实验数据分析99

7.2.4 结果分析100

7.3 遗传算法－单纯形两级优化算法101

7.3.1 算法原理101

7.3.2 算法实现101

7.3.3 实验分析102

7.4 遗传算法－单纯形混合优化算法104

7.4.1 算法原理104

7.4.2 算法实现105

7.4.3 实验分析105

第八章 双脉冲变轨问题的多目标优化算法110

8.1 地球到火星双脉冲转移轨道多目标优化模型110

8.2 NSGA-Ⅱ算法110

8.2.1 快速的非劣解分类方法111

8.2.2 虚拟适应度的计算111

8.2.3 选择运算112

8.2.4 精英保留策略112

8.2.5 遗传操作113

8.2.6 算法流程114

8.3 数值实验115

8.3.1 参数设置115

8.3.2 数值实验结果及分析115

第九章 轨道设计与优化仿真工具118

9.1 总体结构118

9.1.1 模块组织118

9.1.2 核心类简述119

9.2 数值仿真120

9.2.1 星历计算120

9.2.2 二体任务仿真121

9.2.3 多体任务数值仿真122

9.3 任务管理与可视化123

9.3.1 任务管理器123

9.3.2 任务轨迹仿真125

9.3.3 星空背景仿真125

9.4 任务优化模块126

附录A 坐标旋转公式129

附录B 太阳系天体相关数据130

参考文献131