一种基于人工智能算法的航天器在轨推力预测方法

    公开(公告)号:CN111470075A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010300579.9

    申请日:2020-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的航天器在轨推力预测方法。该方法包括:结合地面试验数据,获取减压器和单向阀的神经网络模型;通过上一时刻的贮箱压力和温度,获取当前的氧路和燃路流量;通过流量数据,得到当前的贮箱压力;通过当前的气瓶和贮箱压力,结合构造的神经网络模型,获取当前的减压器输出压力和单向阀输出流量,进而计算得到下一时刻的气瓶压力;当计算时间大于点火时间,结束以上步骤,计算得到发动机的预测推力。进一步可以利用在轨数据修正神经网络模型,从而获取修正后的预测推力。本发明实现了通过人工智能算法达到高精度在轨推力预测的目的,避免了常规数学模型构造的难题。

    一种基于人工智能算法的航天器在轨推力预测方法

    公开(公告)号:CN111470075B

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202010300579.9

    申请日:2020-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的航天器在轨推力预测方法。该方法包括:结合地面试验数据,获取减压器和单向阀的神经网络模型;通过上一时刻的贮箱压力和温度,获取当前的氧路和燃路流量;通过流量数据,得到当前的贮箱压力;通过当前的气瓶和贮箱压力,结合构造的神经网络模型,获取当前的减压器输出压力和单向阀输出流量,进而计算得到下一时刻的气瓶压力;当计算时间大于点火时间,结束以上步骤,计算得到发动机的预测推力。进一步可以利用在轨数据修正神经网络模型,从而获取修正后的预测推力。本发明实现了通过人工智能算法达到高精度在轨推力预测的目的,避免了常规数学模型构造的难题。

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