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人类在40多年火星探测中,经历了无数次失败.但为了进一步探测这颗红色星球的奥秘,美国于今年6、7月又分别发射了"勇气"号和"机遇"号探测器,这两个探测器上安装了许多用于科研的测试仪器和设备,并采用了许多关键技术 相似文献
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基于遗传算法的最优Lambert双脉冲转移 总被引:1,自引:1,他引:1
研究了初始位置和转移时间不固定的Lambert双脉冲轨道转移的数值解,用三 维图和截面图直观显示了初始位置、转移时间和速度增量的关系,并说明了其在实际工程任 务中的应用价值.基于数值解,提出了Lambert双脉冲轨道转移的优化问题.目标是找到最 优初始位置和转移时间,使燃料和时间的加权和最小.给出了遗传算法求解该优化问题的设 计步骤.该算法应用于2个算例:①平面圆轨道的燃料最优转移,并将遗传算法和Hohmann 转移的结果进行了比较;②椭圆轨道、初始位置有约束的燃料和时间最优转移.结果说明 了遗传算法寻找最优转移解是准确有效的. 相似文献
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研究地球静止轨道卫星的扫描镜运动补偿问题,以消除卫星姿态偏差和扫描镜法线偏移引起的光轴指向偏差.给出了带有两自由度扫描镜的航天器姿态动力学方程以及光轴指向误差的描述.以欧拉角描述卫星姿态,以欧拉轴/角参数来描述扫描镜法线偏移,并推导了这2种影响因素对光轴指向的误差传递关系.针对法线偏移不易测量的特点,利用扫描镜在特定工作模式下的准确定向能力和法线偏移的长周期特性,给出了一种偏移参数的估计算法,每隔一定的时间段对法线偏移估计值进行更新.在此基础上给出了一种基于卫星姿态和法线偏移信息的运动补偿算法,对扫描镜的扫描角和步进角分别进行补偿.数值仿真结果验证了补偿算法的有效性. 相似文献
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基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划 总被引:4,自引:0,他引:4
研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的. 相似文献
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针对近地近圆轨道航天器交会任务,设计了基于经典轨道要素的远程快速自主制导算法.对于任意初始纬度幅角偏差的远程导引,通过建立纬度幅角偏差与半长轴偏差的关系,将远程导引段分为初始轨道飞行、调相轨道飞行和调整轨道飞行3个阶段.初始轨道飞行进行轨道共面修正和调相机动;在调相轨道飞行期间,进行自然调相以及调相轨道到调整轨道的机动;调整轨道飞行阶段进行追踪航天器的远地点高度和近地点高度的修正,以及再次共面修正.所有变轨机动都以制导脉冲的形式给出,并都在轨道特殊点执行.精确轨道仿真验证了远程快速自主接近制导算法的可行性. 相似文献
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多星敏感器测量最优姿态估计算法 总被引:2,自引:0,他引:2
多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行. 相似文献
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航天器扫描镜成像位置误差补偿技术 总被引:1,自引:0,他引:1
研究地球静止轨道航天器两自由度扫描镜成像位置误差补偿问题,即通过对扫描角的补偿,使光轴在地球表面的成像点位置与标称位置相同,消除探测区域的位置偏差.在考虑扫描镜法线偏移、姿态偏差以及轨道误差条件下,推导了光轴成像点的地心经纬度计算公式.给出了上述3类误差的具体描述方式,并分析了各种误差对光轴成像点位置的影响关系.基于角度误差的小量假设条件,给出了扫描镜的步进角/扫描角补偿量的显式算法.针对法线偏移信息一般难以准确测量的问题,提出了一种利用扫描镜在特定工作模式下的光轴惯性空间定向能力和法线偏移的长周期特性对其进行估计的方法.仿真结果表明,所提出的补偿方案和算法能够显著提高成像点位置精度. 相似文献
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应用Monte-Carlo法和遗传算法的联合仿真求解Lambert转移中途修正的全局概率最优策略.首先推广限制性三体问题中求解周期性特解的微分修正算法构造出考虑J2项摄动下的Lambert转移轨道并以此作为参考轨迹,则中途修正策略仅需针对导航误差、初始偏差修正的控制偏差等进行补偿.应用微分修正算法导出的单值矩阵,设计出3类线性和非线性中途修正策略,以适应不同的精度需要.随后应用Monte-Carlo和遗传算法的联合仿真,可以得到实现代价函数(落点误差最小)在概率意义下的最优解.与直接利用优化算法寻优需要已知各种误差量不同,得到的最优修正策略更具有普适性. 相似文献
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