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11.
针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划(ADP)理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习(SNIRL)算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习(IRL)算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。 相似文献
12.
针对L1点月球天梯绕地运行过程中偏离平衡位置的动力学问题,考虑月球天梯缆绳的质量、柔性和弹性,将其离散为一系列通过无质弹簧相连的质点,建立起质点动力学方程,并利用Newmark法对动力学方程进行求解,得到其动力学响应。根据仿真得到的天梯配重运动轨迹,发现月球天梯偏离平衡位置后不会坠毁,而是会在一定的范围内振荡,如果不加任何控制,振幅基本保持不变。通过施加反向的推力可以抑制这种振荡,使月球天梯回到平衡位置。 相似文献
13.
针对柔性接头动态迟滞曲线受控制系统控制位置精度和动态响应速度影响较大的问题,基于电液伺服机构和柔性接头变刚度变阻尼模型,构建了柔性喷管的电液伺服机构-变刚度变阻尼模型,将其和电液伺服机构-定刚度定阻尼模型进行了对比。分析了电液伺服机构主要参数、柔性接头工作参数等对电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的影响。分析结果表明:电液伺服机构-变刚度变阻尼模型所构造的迟滞曲线可更准确地与实验结果相吻合,并符合迟滞曲线随频率变化的规律,反馈系数、放大器静态放大系数、电液伺服机构增益、滑阀流量增益等参数对系统动态特性的影响更为明显。该模型为固体火箭发动机电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的调整提供理论依据。 相似文献
14.
确定了捆绑火箭POGO振动动力学模型中蓄压器的最佳安装位置,简化了液体捆绑火箭动力学模型。基于AMESim软件搭建捆绑火箭动力学仿真模型,分析了蓄压器的安装位置对捆绑火箭POGO振动系统的系统阻尼比的影响,以及贮箱、直管、泵和推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响。结果表明:蓄压器安装在芯级氧路和助推氧路的系统阻尼比提升最大,POGO振动的抑制效果最好;推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响占主导地位,故仅需考虑推力室产生的作用力,以简化捆绑火箭POGO振动动力学模型。该研究可应用于POGO振动的仿真过程。 相似文献
15.
微阴极真空电弧推力器具有结构简单、重量轻、功耗低、比冲高等优点,因而在航天推进领域有着广阔应用前景.当前推力器设计研制、可靠性和寿命的提高等方面遇到的一些关键问题均与微阴极真空电弧放电过程的基本物理问题密切相关.对微阴极电弧推力器运行中涉及的电子发射、电极间起弧过程、阴极斑点形成及特点、烧蚀和形貌变化、电极间等离子体射流加速过程进行了梳理,相关认识可以为今后进一步开展微阴极电弧推力器的设计优化、性能提高奠定基础. 相似文献
16.
卫星星座设计是一个复杂耗时的仿真优化设计问题。本文首先介绍了一种利用Hermite插值算法计算卫星星座性能指标的快速算法,用来减少计算复杂度和时间,并且基于快速算法建立了星座构型优化模型。其次引进了序优化理论,用来缩减搜索空间。针对星座优化问题,详细阐述了序优化所涉及到的精确和粗糙模型、有序性能曲线、选择规则和选择集合。通过对卫星导航星座和天基目标监视星座系统的仿真表明序优化理论对处理卫星星座优化设计问题是有效的。 相似文献
17.
18.
稳态等离子体推力器羽流仿真及其对微波的衰减和相移作用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了评估稳态等离子体推力器(SPT)羽流对微波造成的衰减和相位变化,使用二维轴对称的PIC-DSMC方法,在空间及室压6mPa的真空舱两种环境下,计算了SPT-100羽流场中的电子分布。在此基础上,通过分析特征频率和计算衰减因子、相位常数,估算了2,4,8,12.5GHz共4个频率微波穿过羽流场时的衰减量和相移。8GHz和12.5GHz微波未发现明显的衰减,相移为10°~120°。2GHz和4GHz微波在喷口附近衰减量范围为10~50dB。仿真结果表明,C波段和S波段在SPT羽流中容易发生衰减,而X波段以上的高频微波衰减量很小,同时这几个波段微波均发生较大相移。真空舱内6mPa背压下对衰减量的预测仅略高于实际飞行情况,但微波相移会有较大误差。 相似文献
19.
基于人工神经网络的柔性机翼挠度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对承载后柔性机翼挠度的准确预测,在全面分析柔性机翼挠度的影响因素基础上,应用正交试验法确定的影响柔性机翼挠度的主要因子作为输入变量,挠度作为输出变量,以大量试验数据为训练样本,通过多次试取隐含层和各隐含单元,并选取trainlm作为最优训练函数,最终建立了预测柔性机翼挠度的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.在此基础上,随机选取试验结果中的12组试验样本,连续进行10次挠度预测,预测结果和试验实测值最大相对误差和标准方差分别为4.481%,1.033 7.解析结果表明:柔性机翼挠度预测结果与实验值吻合的较好,建立的人工神经网络预测模型具有较高的预测精度. 相似文献
20.