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在木星辐射带研究中,从地理坐标向磁坐标的准确转换是建模基础.以往的建模中,磁壳参数L值的计算基于磁偶极场假设,该方法精确度较差.结合最新的高精度木星磁场模型JRM09,本文提出基于磁力线追踪法的木星磁坐标计算方法,并分析其合理性和必要性.要求精确度较高时,磁力线追踪法计算耗时很长.本文在磁力线追踪法的基础上进行改进,提出基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法.该方法包括分类器和拟合器.分类器基于Adaboost算法的BP神经网络,用于预测某地理坐标是否在内磁层,如果在内磁层,则用拟合器计算L值.拟合器采用遗传算法优化BP神经网络.结果表明,分类器的分类错误率在3%以内,而拟合器的预测误差在7%以内.以Juno号一圈探测轨道为例,利用神经网络的磁坐标计算法比磁力线追踪计算法速度快3个数量级以上.基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法可用于未来木星辐射带的研究. 相似文献
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基于已有的月球探测数据,对月球极区和中低纬地区的环境差异,以及月球南极和北极的地形、坡度、光照、撞击坑分布等着陆探测相关环境进行了对比研究。结果显示:相比月球中低纬地区,极区地形起伏更大、平均温度更低;月球南极整体地形起伏和坡度比北极更大,着陆难度更高;月球南极的永久阴影区集中度更高,单个永久阴影区的面积更大,而永久阴影坑是赋存水冰的最佳位置,因此南极更易获得相关探测成果;月球南极的长期光照区范围要明显大于北极,可为探测器的能源需求提供更好的保障。文章综合以上研究成果认为,从探测目的和维持长期探测的需求角度出发,月球南极着陆环境优于北极和中低纬地区。 相似文献
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深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。 相似文献
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文章针对深空探测任务高能粒子辐射及所致器件失效定量评估问题,利用IMP-8在1973年—2001年的电子探测数据,统计了太阳电子事件通量的特征,证明事件通量符合对数正态分布。假设事件发生概率符合泊松分布,构建了行星际电子通量模型,再结合太阳质子通量模型、探测器轨道、行星际粒子在日球层的传播规律,得到不同置信度下空间粒子通量及其剂量。进一步结合器件累计失效剂量的试验数据,可定量评估器件失效概率。以一种典型的商用数据采集功能模块器件TL084和火星环绕探测任务为例,7个月转移轨道和3年火星轨道的任务期内,1 mm铝屏蔽下TL084的失效概率仅为1.01%。 相似文献
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木星系探测中多层材料的辐射屏蔽优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
与地球辐射环境相比,木星辐射带中的粒子辐射环境有能量高、通量大、能谱硬等特点,对木星探测器的辐射防护要求更高。航天器设计中常用的多层金属材料的防护效果取决于辐射环境、屏蔽层数量与厚度、屏蔽层叠放顺序等众多因素,因此采用数值方法进行设计十分困难,有必要开发智能屏蔽优化算法。文章结合遗传算法和MULASSIS多层屏蔽仿真程序,以屏蔽后的吸收剂量为优化目标,开发了多层材料辐射防护优化设计方法。利用该方法,得到一定重量指标约束下的最优屏蔽结构,其特点是将高低原子序数材料相结合,多为双层或三层结构,并把高原子序数材料放置在外侧。以远木点和近木点分别为25个和10个木星半径的赤道面轨道为例,当面密度为1 g/cm2时,最优屏蔽结构为0.829 mm铅和0.158 mm镁的双层结构,可将辐射造成的总剂量降低至120.3 krad(Si)/a,与传统铝屏蔽材料相比,可节省近43.6%的重量资源。本方法可用于指导未来木星探测的辐射防护设计。 相似文献