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781.
782.
月地转移轨道快速设计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
月地转移轨道设计一般分为初步轨道设计和精确轨道设计.其中,初步轨道设计的准确性是确保后续精确轨道设计收敛的关键.提出了一种基于Lambert算法的月地转移轨道快速设计方法.以出月球影响球的时刻、位置和速度为中间变量,将轨道分为地心段和月心段分别进行计算.将探测器飞出月球影响球至指定再入点的地心段轨道简化为一个Lambert问题进行求解,提出了通过牛顿迭代法求解月地转移轨道Lambert问题的方法,避免了Lambert问题求解时大量的超几何函数和级数计算,提高了计算效率.在月心段轨道的快速计算中,提出了根据探测器出影响球速度矢量、月球停泊轨道倾角和近月点高度计算月心双曲线轨道根数的新方法.通过迭代计算,使得两段轨道在月球影响球处的位置和速度连续,从而获得一条完整的满足两端约束的双二体月地转移轨道.该方法计算速度快,精度相对较高.计算结果可以作为后续精确轨道设计的初值. 相似文献
783.
张榛 《空间控制技术与应用》2014,(1):58-62
提出了一种新型两位三通结构的先导级电磁阀设计方案,由2组永磁体和3组控制线圈构造3条永磁锁位磁路和2条电磁偏置磁路,不仅实现了阀门的小型化结构和无功耗位置保持,而且提高了阀门的密封可靠性.这种阀门可以作为大推力发动机推进剂主阀的先导级控制阀,能够满足在轨长期应用的需求.通过电磁场有限元分析和产品样机试验的方法,对设计方案的可行性进行验证,验证结果表明新型先导级电磁阀的各项性能指标均达到设计目标. 相似文献
784.
基于星间距离测量的高精度自主导航 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用地球卫星和月球卫星之间的测距信息进行自主导航的方法.基于三体摄动轨道动力学方程和星间测距信息,可以同时确定参与导航的地球卫星和月球卫星的绝对位置;但是在初始位置误差较大的情况下,导航系统的定位性能会受到影响.为了解决这一问题,提出基于"星间测距+紫外导航敏感器"的组合导航方法.采用该导航方法,能够在初始位置误差和紫外导航敏感器测量误差较大的情况下实现高精度自主导航.基于Cramer-Rao下界(CRLB)分析了组合导航系统的性能,并通过数学仿真验证了该导航方法的有效性. 相似文献
785.
786.
787.
为研究重复折展锁解式太阳翼展开力学特性,针对其有根树链式拓扑结构特点,依据一阶模态刚度分析假设模型,由Jourdain变分原理建立太阳翼树形柔性多体系统动力学理论模型;结合太阳翼关节铰机构运动规律,采用单向递推组集建模方法构建太阳翼展开过程正逆混合动力学模型;基于重复折展锁解式太阳翼结构参数和物理性能参数进行数值仿真,研究蜂窝夹层复合式基板柔性结构对太阳翼展开力学规律的影响,得到太阳翼各基板质心运动规律及其展开过程所需施加的驱动力矩. 所得结果可较好地预测太阳翼展开过程的动态行为,为其后续工程应用提供依据. 相似文献
788.
2014年4月18日,美国太空探索技术(SpaceX)公司的猎鹰-9v1.1火箭升空,成功将"龙"飞船送入目标初始轨道,执行该公司第三次空间站补给任务。同时,火箭第一级在关机和级间分离之后还进行了海面软溅落回收验证试验,成为此次任务的最大亮点。随后,"龙"飞船用自身推力器提升轨道,4月20日与"国际空间站"交会,被站上机械臂捕获,停靠在和谐号节点舱上。此次任务中,"龙"飞船共向"国际空间站"运送约2268kg货物,任务持续一个月。5月18日,"龙"飞船携带1560kg系统硬件、科学货物和废物再入大气层,安全溅落在太平洋上。 相似文献
789.
在无人机的伞降回收过程中,无人机与降落伞一直都处于实时的动平衡状态,两者在伞降回收过程中的耦合关系及其复杂,因此很难建立精准的无人机伞降回收动力学模型。针对该问题,将伞降回收系统划分为降落伞和无人机分别进行处理。针对时变对象降落伞,通过阻力面积随充气时间的变化关系建立其动力学模型。针对无人机,首先,基于多体动力学思路,将其划分为左右机翼和机身的多体系统,通过平板绕流系数优化其伞降过程中的大迎角动力学模型;然后,通过偏速度矩阵将各体的动力学模型引入伞降回收系统质心;最终,基于凯恩方程推导并建立了伞降回收系统六自由度模型,并引入海拔高度和风力对无人机伞降回收的影响。通过数值仿真与实验数据的对比,可以发现两者具有较好的一致性,该动力学模型能够为无人机的伞降回收提供指导。 相似文献
790.
基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br# 《空间控制技术与应用》2019,45(3):39
研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性. 相似文献