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圆轨道任务火箭推力故障下的在线任务重构研究
1
作者
马宗占
许志
+2 位作者
王传魁
唐硕
马英
《宇航学报》
北大核心
2025年第1期68-81,共14页
为使圆轨道任务火箭在发生推力下降故障以至于无法完成原定任务的情况下尽可能利用剩余燃料进入降级轨道,针对两种新类型降级轨道提出了一种深度神经网络(DNN)与无损凸优化融合的任务重规划算法。首先通过对原非凸轨道规划问题进行等价...
为使圆轨道任务火箭在发生推力下降故障以至于无法完成原定任务的情况下尽可能利用剩余燃料进入降级轨道,针对两种新类型降级轨道提出了一种深度神经网络(DNN)与无损凸优化融合的任务重规划算法。首先通过对原非凸轨道规划问题进行等价转换、对约束进行无损松弛和引入附加滑行段等方式,提出了一种将问题降维求解的两层优化算法,将原问题转化成无损凸化的内层问题和单变量优化的外层问题,从而保障收敛。然后引入DNN代替外层算法输出单变量,同时保留内层无损凸优化算法以避免对DNN输出精度的依赖,实现了以最小风险提升计算效率。数值仿真证明该融合算法不仅能保障精度与最优性,还有收敛快以及性能稳定的特点,具有较强的工程应用价值。
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关键词
运载火箭
圆轨道
任务重构
推力下降故障
无损凸优化
深度神经网络
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职称材料
题名
圆轨道任务火箭推力故障下的在线任务重构研究
1
作者
马宗占
许志
王传魁
唐硕
马英
机构
西北工业大学航天学院
陕西省空天飞行器设计技术重点实验室
北京宇航系统工程研究所
出处
《宇航学报》
北大核心
2025年第1期68-81,共14页
文摘
为使圆轨道任务火箭在发生推力下降故障以至于无法完成原定任务的情况下尽可能利用剩余燃料进入降级轨道,针对两种新类型降级轨道提出了一种深度神经网络(DNN)与无损凸优化融合的任务重规划算法。首先通过对原非凸轨道规划问题进行等价转换、对约束进行无损松弛和引入附加滑行段等方式,提出了一种将问题降维求解的两层优化算法,将原问题转化成无损凸化的内层问题和单变量优化的外层问题,从而保障收敛。然后引入DNN代替外层算法输出单变量,同时保留内层无损凸优化算法以避免对DNN输出精度的依赖,实现了以最小风险提升计算效率。数值仿真证明该融合算法不仅能保障精度与最优性,还有收敛快以及性能稳定的特点,具有较强的工程应用价值。
关键词
运载火箭
圆轨道
任务重构
推力下降故障
无损凸优化
深度神经网络
Keywords
Launch vehicles
Circular orbit
Mission replanning
Thrust drop failure
Lossless convexity
Deep neural network
分类号
V448.133 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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作者
出处
发文年
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1
圆轨道任务火箭推力故障下的在线任务重构研究
马宗占
许志
王传魁
唐硕
马英
《宇航学报》
北大核心
2025
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