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利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
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基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。 相似文献
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文章利用原子氧环境地面模拟设备对航天器用材料ITO/Kapton/Al开展了原子氧环境试验研究。研究中选择的原子氧积分通量为9.1×1019 atoms/cm2,试验真空度为10-2 Pa量级,样品温度分别选取为25℃、70℃、100℃、120℃和150℃,研究样品温度对原子氧环境模拟试验可能造成的影响。试验后利用高精度微量电子天平对样品进行了质量损失测试并计算了材料的反应率,利用TEMP 2000A便携热发射率测试仪和LPSR 300便携光谱太阳吸收率测试仪分别对样品的发射率和太阳吸收比进行了测试。通过试验及分析发现:ITO膜对基底材料的保护较好,材料在试验后质量损失较少,原子氧反应率较低;样品温度的变化对ITO/Kapton/Al材料的质量损失影响较小,但对材料的热物理性质影响较大。 相似文献
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