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面向火箭构型论证的运载能力快速分析方法
文献摘要：
针对不同构型与任务条件下的运载能力快速计算问题,提出了基于高斯函数和组合神经网络的速度损失计算方法,并基于此对运载能力进行了快速分析.首先,基于状态量解析解计算分析,采用高斯函数对核心的重力速度损失项进行拟合计算;同时,为提高多构型与多任务样本的采样密度、简化数据建模过程并增强方法适应性,采用径向基网络(RBF)与深度神经网络(DNN)的组合形式进行状态量的提取与回归分析;然后将任务约束转化为需要速度增量,通过数值迭代得到运载能力.仿真结果表明,此运载能力分析方法精度偏差约为0.35％,计算耗时小于2 s,可为运载火箭总体参数快速论证与任务规划研究提供理论支撑.
文献关键词：
运载火箭;运载能力;速度损失;高斯函数;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
刁尹;王永海;卢宝刚;韦常柱
作者机构：
哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;北京临近空间飞行器系统工程研究所,北京100076;北京航天长征飞行器研究所,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]刁尹;王永海;卢宝刚;韦常柱-.面向火箭构型论证的运载能力快速分析方法)[J].宇航学报,2022(06):723-731
A类：
B类：
运载能力,快速分析,同构型,快速计算,高斯函数,组合神经网络,速度损失,损失计算,状态量,解析解,损失项,拟合计算,多构型,多任务,数据建模,增强方法,径向基网络,RBF,深度神经网络,DNN,组合形式,速度增量,数值迭代,能力分析,运载火箭,总体参数,任务规划,规划研究
AB值：
0.406432
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