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嫦娥四号着陆于月球背面南极 艾特肯盆地内,着陆区周围复杂地形导致测控和通信遮挡风险。针对这一问题,开展了着陆区的测控、光照遮挡分析,提出利用轨道控制策略的精细化设计来提高着陆点精度、优化月面工作程序和增加自主控制功能的设计方法,全方面降低嫦娥四号着陆器在月球背面着陆区的生存风险。该方法已通过嫦娥四号着陆器在轨验证,可以为其他深空探测任务提供参考和借鉴。 相似文献
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嫦娥四号探测器着陆区精确选择与评价系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
根据主要的科学探测目标和工程约束条件筛选出了适宜嫦娥四号任务着陆的大范围区域。嫦娥四号探测器的着陆区选择需要兼顾科学探测目标、工程实现的约束以及着陆区的环境、表面特征等等。其中,着陆区的表面特征主要包括坡度、撞击坑及岩石丰度、地形对光照遮挡情况等,直接影响了动力下降过程、着陆安全及月球巡视器的车体移动能力,也是影响着陆区选择的重要因素。基于已有的着陆区遥感测绘数据,对着陆区范围内的关键地形进行了统计分析。并通过模糊推理,建立并应用了着陆区选择及评价模型,在大范围着陆区域中精确筛选出了小范围的着陆区。最后,根据嫦娥四号任务实际在轨飞行过程,对该方法进行了验证。文章所使用的地形确定及筛选方法,可以为后续地外天体软着陆探测任务提供借鉴。 相似文献
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OH与CH2O双组分平面激光诱导荧光对旋流燃烧室火焰结构与脉动特征的研究 总被引:3,自引:3,他引:0
介绍了利用平面激光诱导荧光(PLIF)技术对航空发动机的旋流燃烧室模型在贫燃状态下工作特性的研究。通过对OH与CH2O双组分进行同步PLIF测量,获得了不同工况下燃烧室反应区以及预热区的瞬态结构信息。应用本征正交分解(POD)方法对OH PLIF的图像进行处理,得到了旋流火焰的主要脉动模态,并通过扩展本征正交分解(EPOD)方法计算出了相应POD模态的CH2O荧光信号分布。实验结果表明:随着燃烧室热功率的增大,火焰的整体结构、脉动模式均出现了明显的变化。在火焰高度增加的同时,轴向不稳定性逐渐增强,涡核旋进(PVC)的脉动特征相对减弱。在较大的热功率下,在燃烧室的外回流区(ERZ)出现未燃烧的燃料。 相似文献
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针对欠定盲源分离,提出了基于时频域信源数估计的盲源分离算法。通过短时傅里叶变换将信号变换至时频域进行分析。在混合矩阵估计环节,根据源信号稀疏性的假设,在时频域利用信号的时间频率比,确定与源信号对应的混合向量。在混合向量聚类过程中,利用同类向量间的距离以及向量不同聚类间的解析度,提出一种信源数估计方法,解决了在聚类算法中假设信源数已知的问题。在源信号分离环节,利用时频子空间中接收信号相关矩阵对角线元素与剩余元素的比值,提出一种子空间信源数估计算法,通过确定信源数,将子空间中欠定模型转换为超定或正定模型,以完成源信号分离。仿真证明算法对混合矩阵估计的正确性以及信号分离的可靠性。 相似文献
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为研究ADN基发动机燃烧室内的燃烧过程,搭建了一套基于可调谐半导体激光器吸收光谱(TDLAS)实验测量系统。实验采用直接吸收光谱法对ADN基发动机燃烧室内CO组分摩尔分数进行测量,获得了喷注压力分别为1.1MPa,0.9MPa,0.7MPa,0.5MPa时,发动机燃烧室内CO组分摩尔分数随时间的变化。实验结果表明当发动机喷注压力由1.1MPa下降到0.5MPa时,燃烧室内CO平均摩尔分数由2%上升到4.7%,这表明发动机喷注压力的变化影响燃烧室内ADN基推进剂化学反应进程,当喷注压力下降时燃烧室内CO摩尔分数升高,ADN基推进剂燃烧不充分。 相似文献
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空间微生物控制技术综述 总被引:5,自引:0,他引:5
空间微生物是长期载人航天面临的一个重大安全性问题,严重威胁航天员的生命健康和航天器的长期安全运行。载人航天器内微生物滋生会污染环境,导致航天员感染或生病,腐蚀材料,导致设备故障,在空间发生变异的微生物如被带回地球,还会威胁地球生态安全。空间微生物来源途径多样,种类复杂,且种群在航天环境下不断演变,控制难度大。空间微生物控制是在航天器的设计建造、在轨运行各阶段采取适当的监测、控制和防护措施,控制航天器的微生物水平,防范其风险。介绍了国际空间站飞行前和飞行阶段的微生物控制标准与监测要求,以及国外在载人航天器设计、消毒灭菌、洁净组装、发射及在轨飞行等阶段的微生物控制技术发展现状,并对我国空间微生物控制技术的发展提出建议。 相似文献
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嫦娥四号着陆器的着陆区范围仅为嫦娥三号着陆区范围的5%。为满足在月球背面狭窄着陆区的高精度着陆需求,在嫦娥三号单层迭代的轨道控制策略基础上,提出了一种基于双层迭代的高精度定时定点月面软着陆轨道控制策略,以环月轨道倾角和环月半长轴为设计变量,设计了多发射窗口的定时定点着陆的标称轨道;再通过在近月制动及后续环月轨道控制中引入面外修正速度增量,逐次缩小轨道控制残差,解决了着陆区范围缩小带来的动力下降初始点的位置和时刻精确瞄准的需求。在轨着陆任务完成时,着陆器在动力下降初始点的落点经度预报偏差优于0.1°,落点时刻预报偏差小于1min,表明该轨道控制策略满足任务要求。 相似文献
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目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)的深度拟合网络(DFN),并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。 相似文献
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