刚体转动惯量的测量及数据处理

本文采用一元线性回归法进行刚体转动惯量实验的数据处理,对通常在测量中运用的简化条件作了分析,从而提高了实验课的教学水平,并使该实验具有实用价值。     

月球采样返回飞控任务多目标协同规划设计

基于月球采样返回任务飞行过程复杂、四器多组合模态协同控制复杂、多类约束关联组合复杂、多种关键控制密集难点,提出了月面采样返回飞行控制任务多目标协同规划设计,确保多目标在轨密集指令与各类型测控资源安排协同有序.分析了月球采样返回与以往月面软着陆和近地交会对接任务的继承差异,设计了复杂多目标器间代传上行控制关系描述、多目标...     

天基激光移除空间碎片仿真平台研究与开发

为了从空间碎片和天基移除系统两方面分析激光驱动碎片变轨过程,优化移除任务规划和策略,基于真实的可观测空间碎片数据,设计并开发了一套天基激光移除空间碎片三维数值仿真平台。首先从总体设计出发,对三维数值仿真平台的需求分析、总体框架、模块功能进行了明确的描述。其次通过对激光驱动空间碎片变轨过程数学模型的分析,确定了各模块的具体实现方法。最后采用C++/Qt开发了三维数值仿真平台,通过仿真验证了设计平台的有效性。该仿真平台可用于不同天基平台和目标碎片的任务规划、碎片分布热点区域和航天器防护区域的方案设计及空间环境治理体系的优化设计。     

基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

航天器时态规划技术研究进展

结合航天器自主运行的迫切需求,阐述了航天器任务规划问题给智能规划技术带来的挑战,并重点分析了具有时间属性的规划方法研究必要性。给出航天器时态规划定义,分别总结了状态空间时态规划建模方法和基于时间线的时态规划建模方法,并给出时态规划知识模型关键元素定义。根据规划方法发展现状,归纳总结前向链、模型转换、规划空间规划和分层任务网络四种方法在时态规划技术方面的特点和研究进展,着重描述各种方法对规划中时间要素的处理。在对目前的航天器时态规划技术发展趋势总结分析基础上,给出了未来航天器时态规划技术的发展建议。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

Aiming at the challenges caused by the persistence, concurrency and energy consumption of probe actions, a plan repair method of deep space probe based on the expected state sequence is proposed. In this method, the expected state sequence is formed of the expected effect of the unfinished action and the expected precondition of the unexecuted action in the pre designed plan, according to the execution status of the action. The expected state sequence is an ordered set of states with mixed logic and energy, providing subgoals for plan repair and also transforming the plan repair problem into the state transition path searching problem. During the search, the plan repair strategy with energy supply priority is proposed, which separates the logic repair from energy repair to reduce the difficulty of solving the problem. And this method enables the probe to recover from plan failure autonomously. Finally, the effectiveness and rationality of the proposed method are verified through simulation by taking the Mars Orbiter as an example.     

基于卷积神经网络双层壁三维热应力预测方法

为实现三维物理场的预测，提出一种利用卷积神经网络（CNN）对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征，沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素，不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度，从而实现将三维温度场输入进网络，并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明：训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa，平均相对误差为15.10%，对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa，平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题，CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。