Solving the Problem of Optimal Control for a Gliding Projectile Motion Using a Genetic Algorithm
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2025-4-40-46Keywords:
external ballistics, gliding flight, range extension, mathematical modeling, optimal control, genetic algorithmAbstract
Increasing the projectile flight range is a critical objective for rocket and artillery systems. The aim of this work is to develop optimal control methods for the motion of a gliding projectile to increase its flight range. The paper proposes a mathematical model for the gliding flight of a controlled rocket-assisted projectile. The model accounts for the relations of aerodynamic forces and moments to geometric parameters of the wings, stabilizers, and control fins. The considered scenario involves the ignition of a boost engine during the trajectory, in addition to the initial launch motor. The wings, which provide the projectile's gliding capability, are extendable and deploy at the optimal point of the trajectory. The projectile's motion is controlled by generating an attack angle through the deflection of the control fins. Transient processes are not considered; it is assumed that control surface deflection instantaneously results in changes in the attack and sideslipangles (the case of ideal control). A fourth-order Runge-Kutta method was implemented to integrate the system of differential equations describing the gliding projectile motion. To construct the optimal control function for the projectile motion, a genetic algorithm with real-valued encoding was implemented. The continuity and smoothness of the attack angle relation to time is achieved by a special solution-splicing algorithm during crossover and approximation by a third-degree polynomial. Three methods for increasing the firing range of a gliding projectile were considered: by setting a constant flight path angle during the controlled phase;by selecting a constant attack angle;by variable attack angle, which time-relation function was determined by the genetic algorithm. Optimal parameters for each motion control method were determined, as well as the optimal angle-of-attack function for the third method, ensuring the maximum gliding flight range. The mathematical models and software developed during this research enable the calculation of the flight trajectory for a controlled rocket-assisted projectile and allow for solving the problem of optimal motion control for a gliding projectile with the goal of increasing its flight range.References
Нечепуренко К. Ю. Методы оптимизации дальности полета летательного аппарата // Исследования молодых ученых: материалы ХLII Mеждунар. науч. конф. (г. Казань, июль 2022 г.). Казань: Молодой ученый, 2022. С. 11-18.
Тененев В. А., Шаура А. С. Решение задач нелинейного программирования общего вида генетическим алгоритмом // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17, № 4. С. 137-142.
Русяк И. Г., Тененев В. А. Методы и алгоритмы решения задачи оптимизации конструкции заряда с целью повышения начальной скорости снаряда // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2023. № 82. С. 161-176.
Тедеев Г. И., Жукова А. Б., Масленников А. Л. Применение генетического алгоритма для формирования программы тангажа в задаче выведения ракеты-носителя // Авиакосмическое приборостроение. 2021. № 12. С. 19-27.
Carlo Ferro, Matteo Cafaro, Paolo Maggiore. Optimizing Solid Rocket Missile Trajectories: A Hybrid Approach Using an Evolutionary Algorithm and Machine Learning // Aerospace. 2024. 11:912. Pp. 1-18.
Акиншин Н. С., Есиков О. В., Агафонов Д. О. Применение генетического алгоритма для получения модели траектории летательного аппарата // Известия ТулГУ. 2021. № 9. С. 19-24.
Naresh Kumar G., Shweta Dadarya, Akshay Verandani, Sarkar A.K., Talole S.E. Cruise missile mission planning using genetic algorithm // Proceedings of the International Conference on Modern Research in Aerospace Engineering. 2018. Pp. 353-362.
Тененев В. А., Якимович Б. А.Генетические алгоритмы в моделировании систем. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2010. 306 с.
Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. 2-е изд., исправл. и доп. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. 368 с.
Sairanov A. S., Kasatkina E. V., Nefedov D. G., Rusyak I. G. The application of genetic algorithms for organizational systems' management in case of emergency // Computer Research and Modeling. 2019. Т. 11. № 3. Pp. 533-556.
Шуравин А. П., Вологдин С. В. Исследование сходимости генетического алгоритма при решении задачи устранения температурного дисбаланса отапливаемых помещений // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20, № 1. С. 106-114.
Математические модели динамики движения летательных аппаратов: учеб. пособие / Т. Ю. Лемешонок, А. А. Сизова, Н. Е. Баранов, В. А. Санников. СПб.: Балт. гос. техн. ун-т, 2020. 122 с.
Королев С. А., Мансуров Р. Р. Разработка математического и программного обеспечения баллистического расчета и оптимизации параметров активно-реактивного снаряда // Интеллектуальные системы в производстве. 2024. Т. 22, № 4. С. 98-107.
Лебедев А. А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов: учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1973. 616 с.
Горелов Ю. Н., Курганская Л. В. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений (метод Рунге - Кутты): учеб. пособие. Самара: Издательство Самарского университета, 2023. 76 с.
Королев С. А., Трефилов Д. А. Разработка программного обеспечения для моделирования и оптимального управления движением планирующего снаряда // III Липановские научные чтения: материалы региональной школы-семинара молодых ученых, аспирантов и студентов. 2024. С. 59-67.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 С А Королев, Р Р Мансуров, Д А Трефилов

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.