【摘 要】
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空间巡查任务,是在轨服务航天器依次服务多个目标航天器的过程,服务航天器需依次进行轨道转移。本文以空间巡查任务为背景,对转移轨道速度增量快速预估、单平台巡查序列和多平台任务分配等问题开展了研究,主要研究成果如下:1、建立了基于深度神经网络的轨道转移速度增量快速预估模型轨道转移速度增量的计算速度直接影响着空间任务的规划效率。为了提高任务规划的速度,采用深度学习方法替代传统优化方法,建立了基于深度神经网
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空间巡查任务,是在轨服务航天器依次服务多个目标航天器的过程,服务航天器需依次进行轨道转移。本文以空间巡查任务为背景,对转移轨道速度增量快速预估、单平台巡查序列和多平台任务分配等问题开展了研究,主要研究成果如下:1、建立了基于深度神经网络的轨道转移速度增量快速预估模型轨道转移速度增量的计算速度直接影响着空间任务的规划效率。为了提高任务规划的速度,采用深度学习方法替代传统优化方法,建立了基于深度神经网络的轨道转移速度增量计算模型,并分析了训练数据规模、深度神经网络超参数等因素对深度神经网络拟合效果的影响。仿真结果表明:深度神经网络可以较准确的预估速度增量,平均相对误差仅为0.0088,该误差满足前期任务设计阶段的精度要求。2、提出了基于深度神经网络子模型的单平台多目标巡查任务序列优化方法对单平台多目标巡查任务进行了分析,以降低空间巡查任务的总成本为目标,建立了巡查任务的序列优化数学模型,设计了分层优化求解方法,采用深度神经网络作为内层优化求解速度增量,采用整数编码遗传算法作为外层优化求解巡查序列。仿真结果表明:对于巡查5个目标航天器的序列优化问题,采用SQP算法作为内层优化方法,序列优化的整体求解时间为1.8小时,而采用深度神经网络作为内层优化方法,序列优化的整体求解时间仅为7.784秒,极大的提高了序列优化问题的求解速度。3、提出了基于深度神经网络子模型的多平台多目标巡查任务目标分配方法对多平台多目标巡查问题进行了分析,建立了空间巡查任务目标分配模型。采用深度神经网络计算速度增量,构建分配问题的评价矩阵。采用改进的匈牙利算法,对服务航天器与目标航天器的三种数量关系问题分别进行任务分配求解。仿真结果表明,采用匈牙利算法和深度神经网络结合的策略,可以实现空间巡查目标的快速分配;当巡查航天器数量与目标数量不匹配时,采用改进的匈牙利算法可以有效解决该类任务分配问题;在目标分配的基础之上,优化巡查序列,能进一步降低轨道转移的成本。论文对采用深度神经网络预估速度增量问题进行了详细研究,并与整数编码遗传算法和匈牙利算法相结合,对巡查序列、目标分配等问题进行了研究。本文提出的方法可为在轨服务的前期任务规划提供参考。
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