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超低轨卫星气动参数及转动惯量在轨实时辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了超低轨卫星气动参数和转动惯量的在轨实时辨识方法。针对超低轨卫星所处的稀薄流环境,建立了镜面-漫反射模型稀薄流散射系数的傅里叶级数模型。根据卫星姿态动力学与运动学方程推导了傅里叶级数模型中各气动参数以及卫星转动惯量的线性观测模型。以采用气动主动控制方式的近地圆轨道纳星为仿真对象,用递推最小二乘法进行在轨实时辨识,辨识结果与设定值一致。方法对卫星在轨实时控制时需获取高精度的气动力矩和卫星真实转动惯量有重要的意义。 相似文献
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近年来,在全球碳减排目标的驱动下,各国对发展氢能航空的热情空前高涨,在氢能飞机和氢能动力领域加速布局研究计划。通过研究国内外氢能飞机及动力发展历程和研究进展,发现人类对氢的认知始于其燃烧特性,认为氢能航空发展兴于“双碳”目标,指出燃氢涡轮发动机是航空业实现减碳目标的关键,分析了燃氢涡轮发动机和氢燃料飞机的性能优势,研判出氢能航空及动力发展难在全产业链重构和全链条颠覆创新,提出了创新氢能航空发展机制、加快发展燃氢涡轮发动机、健全氢能航空产业链条、实现全链条颠覆性创新和加强氢能航空基础建设等五方面的发展措施建议。 相似文献
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为降低弹道目标整体误识别代价,提出了基于代价敏感剪枝(CSP)一维卷积神经网络(1D-CNN)的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先,基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架;然后,在此基础上,提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法,以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络,即代价敏感剪枝;最后,为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标,提出了一种代价敏感交叉熵(CSCE)损失函数对训练进行优化,使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下,相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价,且降低了50%以上的计算复杂度。 相似文献