基于变分迭代的航天器相对姿轨耦合动力学解算方法

针对航天器相对姿轨耦合一体化运动,在定义坐标系下利用对偶四元数和旋量表示航天器的一般运动,推导出航天器六自由度运动学和动力学模型,并分别采用Runge-Kutta四阶算法和变分迭代法的配点形式求解该非线性模型。变分迭代法的配点形式是变分迭代法与配点法的复合,本文先给出变分迭代法的迭代方程,再把迭代方程应用到局部时间区间上探讨了局部变分迭代法,然后把变分迭代法与配点法结合得到数值迭代方程。利用对偶四元数所建立的模型相对于其他模型较为简洁,便于分析姿轨耦合特性。仿真结果表明,相比Runge-Kutta四阶算法,变分迭代法的解算精度更高。     

大范围收敛的摄动Lambert问题新型解法:拟线性化-局部变分迭代法

研究实时、高效、稳定性强的高性能空间轨道计算方法对于中国未来航天工程具有重大应用价值。针对强非线性系统的多维两点边值问题,提出了一种拟线性化-局部变分迭代法（QL-LVIM）,通过拟线性化（QL）思想,将非线性两点边值问题转化为一系列具有一定迭代格式,并且成对出现的初值问题,进而通过局部变分迭代法（LVIM）对其进行求解。利用拟线性化的大范围收敛特性和局部变分迭代法的快收敛、高精度特性,该方法能够在较大的时间和空间尺度下快速精确获得摄动Lambert问题的初速度和转移轨道,其收敛域远大于传统的牛顿打靶法,为航天器轨道转移提供了一种简便高效、稳定性强的新型计算方法。在不同轨道情形下,与几类参考方法对比,结果表明本方法能够在计算效率方面实现大幅提升,并且能够在大范围内实现快速收敛。方法的有效性在地-月系三体问题中得到了进一步验证。     

面向空间操作的软体机器人：驱动、建模和感知

针对现有空间机器人难以满足在轨服务任务需求的问题，提出了将软体机器人进行空间应用的设想。在梳理软体机器人自20世纪至今发展历程的基础上，将软体驱动器分为流体驱动、形状记忆材料驱动、电驱动等几类，对比了不同驱动方式的驱动机理和适用环境。讨论了软体变刚度机构对于软体机器人操作能力的提升。分析了软体机器人运动学建模和动力学建模的困难性并总结了目前的研究方法。此外，提出了将柔性传感技术与人工智能算法相结合以提高软体机器人的智能化水平。最后分析了软体机器人空间应用可能面临的关键技术挑战，为未来空间软体机器人研究提供参考。