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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119989536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510118795.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法、装置、设备和介质是由胡庆雷;韩拓;胡金涛;邵小东设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法、装置、设备和介质，方法包括以下步骤：考虑飞行器脉冲轨控推力特性，针对制导指令转化到轨控脉冲推力指令需要由连续信号转化为离散信号的需求，首先将转化函数开关阈值参数化，设计指标向量对制导指令转化函数中的参数进行表征；将剩余燃料作为优化指标，设计粒子适应度函数，提出实时更新策略；随机产生转化参数指标向量，作为粒子群算法的初始种群，通过迭代对指标向量进行优化，并在迭代完成后得到最优转化参数。本发明采用飞行器脉冲轨控粒子群燃料优化算法，通过对制导指令转化参数的迭代优化来提高燃料利用率。具有设计方法简单、能够适应燃料受限等特点。

本发明授权一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的飞行器脉冲轨控燃料优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对脉冲轨控的制导指令转化函数，将转化函数开关阈值参数化，设计指标向量对制导指令转化函数中的参数进行表征； S2：基于单次任务所得剩余燃料及目标拦截状态，设计适应度函数； S3：随机产生指标向量作为初始种群，随后进行粒子群优化算法的迭代，直至满足迭代终止条件，最终得到粒子群空间中最大适应度对应的转化参数，即作为最优解输出，转化参数指的是步骤S1中将转化函数开关阈值参数化后得到的参数； 其中，设计适应度函数如下： 6 其中，为完成飞行任务的飞行器数量，为奖励系数，为固定值且大于飞行器携带的燃料初始质量之和；为飞行器剩余燃料质量，是指标向量； 步骤S1中，设计指标向量对制导指令转化函数中的参数进行表征，包括： 2 其中，分别为纵向指令转化函数中的参数，为侧向转化函数参数，为纵侧向转化函数共用参数； 步骤S1中，所述纵、侧向转化函数均为滞环过程： 1 其中，为轨控最大推力；为时刻输入转化函数的制导指令；，及为滞环的开启或关断阈值，纵向转化函数记为，侧向转化函数记为； 步骤S1中，所述指标向量各参数与转化函数的关系如下： 对于纵向转化函数，指标向量参数与的参数满足如下关系： 3 对于侧向转化函数，指标向量参数与的参数满足如下关系： 4 对于纵向转化函数、侧向转化函数，指标向量参数取值与转化函数的参数取值相同，仍记为。

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