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1.
2.
借助监督式机器学习(ML)方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程(SPGP)回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。 相似文献
3.
《中国航空学报》2021,34(2):301-317
The paper presented topology optimization of 2D and 3D Nanofluid-Cooled Heat Sink (NCHS). The flow and heat transfer problem in the NCHS was treated as a single-phase nanofluid based convective heat transfer model. The temperature-dependent fluid properties were taken into account in the model due to the strong temperature-dependent features of nanofluids. An average temperature minimum problem was studied subject to the fluid area and energy dissipation constraints by using the density method. In the method, the design variable is updated according to the gradient information obtained by an adjoint based sensitivity analysis process. The effects of the energy dissipation constraint, temperature-dependent fluid properties and nanofluid characteristics on optimal configurations of NCHS were numerically investigated with following conclusions. Firstly, branched flow channels in the optimal configuration increased with the rise of the allowed energy dissipation. Secondly, temperature-dependent fluid properties were significant for obtaining the appropriate optimal results with best cooling performance. Thirdly, heat transfer performances of optimal configurations were enhanced by reducing the nanoparticle diameter or increasing the nanoparticle volume fraction. Fourthly, the optimal configuration for nanofluid had better cooling performance than that for its base fluid. 相似文献
4.
针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络(NN)权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。 相似文献
5.
元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验(相关任务)、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。 相似文献
6.
Brenton Smith Rasit Abay Joshua Abbey Sudantha Balage Melrose Brown Russell Boyce 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2021,67(11):3667-3682
This work creates a framework for solving highly non-linear satellite formation control problems by using model-free policy optimisation deep reinforcement learning (DRL) methods. This work considers, believed to be for the first time, DRL methods, such as advantage actor-critic method (A2C) and proximal policy optimisation (PPO), to solve the example satellite formation problem of propellantless planar phasing of multiple satellites. Three degree-of-freedom simulations, including a novel surrogate propagation model, are used to train the deep reinforcement learning agents. During training, the agents actuated their motion through cross-sectional area changes which altered the environmental accelerations acting on them. The DRL framework designed in this work successfully coordinated three spacecraft to achieve a propellantless planar phasing manoeuvre. This work has created a DRL framework that can be used to solve complex satellite formation flying problems, such as planar phasing of multiple satellites and in doing so provides key insights into achieving optimal and robust formation control using reinforcement learning. 相似文献
7.
由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。 相似文献
8.
结合火箭发动机工程应用环境,研究了GN-1煤油高温高压热物性、安全特性、传热结焦性能以及点火延迟性能,并和现役火箭煤油作了对比分析。采用商业仪器对GN-1煤油在最高200℃、最高压力25MPa范围内的密度、黏度、定压比热容、导热系数、表面张力进行了实验测量。在实验数据的基础上,依据基团贡献法、基于比容平移法则的P-R方程、摩擦理论、广义对应态原理分别对GN-1煤油在最高350℃、最高压力60MPa范围内的密度、黏度、定压比热容、导热系数、表面张力进行了理论计算,建立了GN-1煤油的密度方程、黏度方程、导热系数方程,并将方程的计算值与实验值进行了对比,计算偏差较小。对GN-1煤油和火箭煤油的安全性能进行对比研究,GN-1煤油的闪点为40℃,自燃温度为305℃,高于火箭煤油(225℃);燃点为47℃,低于火箭煤油(82℃),GN-1煤油的爆炸极限范围为0.44%-2.9%(40℃)。GN-1煤油和火箭煤油的急性经口毒性LD50>5000mg/kg,均属于第五级化合物(实际无毒)。在入口压力10 MPa,流速10 m·s-1,内壁温480℃条件下,GN-1煤油的传热系数比火箭煤油提高14.4%,建立了传热准则方程。GN-1煤油出口油温220℃时试验段平均结焦速率是出口油温150℃时的4.43倍,GN-1煤油不锈钢材质管路中试验段平均结焦为高合管材质管路中的22.3%。在970K-1105K温度范围内,GN-1煤油的点火延迟时间为320μs-471μs,是火箭煤油的55.6%-69.3%。相关研究可对发动机可靠设计及应用提供重要参考。 相似文献
9.
《中国航空学报》2021,34(9):47-59
The aircraft system has recently gained its reputation as a reliable and efficient tool for sensing and parsing aerial scenes. However, accurate and fast semantic segmentation of high-resolution aerial images for remote sensing applications is still facing three challenges: the requirements for limited processing resources and low-latency operations based on aerial platforms, the balance between high accuracy and real-time efficiency for model performance, and the confusing objects with large intra-class variations and small inter-class differences in high-resolution aerial images. To address these issues, a lightweight and dual-path deep convolutional architecture, namely Aerial Bilateral Segmentation Network (Aerial-BiSeNet), is proposed to perform real-time segmentation on high-resolution aerial images with favorable accuracy. Specifically, inspired by the receptive field concept in human visual systems, Receptive Field Module (RFM) is proposed to encode rich multi-scale contextual information. Based on channel attention mechanism, two novel modules, called Feature Attention Module (FAM) and Channel Attention based Feature Fusion Module (CAFFM) respectively, are proposed to refine and combine features effectively to boost the model performance. Aerial-BiSeNet is evaluated on the Potsdam and Vaihingen datasets, where leading performance is reported compared with other state-of-the-art models, in terms of both accuracy and efficiency. 相似文献
10.
针对高热流密度燃烧室壁面热防护需求提出了一种空气阵列射流冲击和燃油冷却肋板的集成冷却方式,在射流平均雷诺数(Rej)为10000至30000、燃油进口流速(vf)为2.33m/s至5.23m/s的范围内,采用数值模拟方法对其传热特性进行了研究,并基于壁面加热侧当量对流换热系数的概念,分析了基准肋板以及燃油冷却肋板的传热增强作用。与无肋板靶面的阵列射流冲击相比,带肋板阵列射流冲击的面积平均当量对流换热系数是前者的1.6倍,压力损失系数相对提高了约25%;采用燃油冷却肋板,加热壁面综合传热能力进一步增强,在Rej=10000时,采用燃油冷却肋板的面积平均当量对流换热系数是基准肋板的1.5倍以上,即使在Rej=30000时,燃油冷却肋板的传热增强比也可以达到1.2;燃油冷却肋板的出口温度相对进口温度的提升在20K~50K范围内,其提升幅度随着射流雷诺数或燃油进口流速的增大而减小。 相似文献