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题名人工智能算法在电推进中的应用
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作者
田滨
安炳晨
谢侃
杨素兰
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机构
电子科技大学航空航天学院
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出处
《航空兵器》
北大核心
2025年第1期63-72,共10页
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基金
成都市科技项目(2023-JB00-00034-GX)
中央高校基本科研业务费项目(ZYGX2024XJ040)。
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文摘
电推进技术因其比冲远高于传统化学推进而受到广泛关注。目前,世界各国已发展了许多成熟的在轨电推进产品,随着航天任务要求的不断提高,相关研究仍在不断推进。近年来,人工智能算法(如机器学习和深度学习)的快速发展为电推进技术的研究提供了新的思路。这些算法不仅可以基于数据对电推进器的参数进行模型训练,预测推进器性能并进行优化,还可用于电推进器中等离子体数学物理模型的分析与求解。结合机器学习和深度学习技术,可大幅提高求解相关偏微分方程的精度和效率,并为方程求解提供最优决策。本文总结了人工智能算法在电推进物理机理、方程求解以及型号设计中的应用,特别关注了离子推进器、霍尔推进器、脉冲等离子体推进器和螺旋波等离子体推进器中的相关研究进展。这些研究不仅展示了人工智能算法在提高电推进系统性能、优化设计和降低计算成本方面的巨大潜力,还为未来电推进技术的发展提供了新的方向。
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关键词
电推进
智能学习算法
等离子体行为预测
数据驱动
偏微分方程
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Keywords
electric propulsion
intelligent learning algorithms
plasma behavior prediction
data-driven
partial differential equation
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
V439
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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