应用过程神经网络的航天器瞬态温度预测方法

航天器在轨温度受空间热环境影响变化较大，同时研制阶段的热分析与热试验往往也耗时较长，因此通过准确有效的预测方法为其提供在轨温度预警信息、提高热仿真与热试验效率至关重要。文章提出航天器瞬态温度预测方法，依据航天器在轨温度实测数据，采用相空间重构理论构建样本集完成训练，应用过程神经网络建立瞬态温度预测模型，并对温度进行外推预测。经验证，根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。