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更新時間：2025.04.19
基于組合方法的軌道不平順預測

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準確把握軌道不平順的變化規(guī)律，對于科學制定鐵路養(yǎng)護及大修計劃具有重要意義。對此，提出了一種基于灰色模型與神經網絡的軌道不平順組合預測算法，先用傳統(tǒng)灰色預測模型對軌道不平順數(shù)據進行初步預測，然后用BP神經網絡對初步預測值進行修正。結果表明，該預測算法與實際軌道不平順的平均誤差可控制在5％以內，預測精度高于單一算法，可應用于鐵路養(yǎng)護工作中廣泛存在的軌道不平順趨勢分析問題。

近地小推力轉移軌道的加權組合制導策略

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研究了近地小推力轉移軌道的制導問題,給出了一種基于局部最優(yōu)控制律的自主制導算法。推導出了各改進春分點根數(shù)對應的局部最優(yōu)控制律;通過最優(yōu)推力分配和目標偏差兩個策略,對各局部最優(yōu)控制律進行動態(tài)加權組合,從而有效減少了制導律的設計參數(shù)。在此基礎上,針對燃料最省轉移軌道,定義了一種新的發(fā)動機開關函數(shù)。采用遺傳/逐次二次規(guī)劃混合優(yōu)化算法計算了最優(yōu)制導參數(shù)。與傳統(tǒng)算法相比,該制導算法是一種閉環(huán)制導算法,能夠實現(xiàn)飛行器的自主制導,并且制導過程中無需對制導參數(shù)進行更新。以地球低軌到高軌的小推力轉移為例,采用該方法分別求解了時間和燃料最省轉移問題,并與傳統(tǒng)算法進行了比較分析。數(shù)值結果驗證了該算法的有效性。

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