在空间应用领域,微小型化、低成本设计是一个重要的理念和发展趋势.本文面向深空探测,提出一种基于商用货架(commercial off the shelf,COTS)软硬件的微小型化人工智能计算系统架构和设计方法,实现了月面自主智能微小机器人的智能计算...在空间应用领域,微小型化、低成本设计是一个重要的理念和发展趋势.本文面向深空探测,提出一种基于商用货架(commercial off the shelf,COTS)软硬件的微小型化人工智能计算系统架构和设计方法,实现了月面自主智能微小机器人的智能计算基础硬件和软件,通过了地面各项环境试验验证,并成功完成了月面在轨飞行验证.该方法为COTS器件的进一步空间应用提供了参考.展开更多
【目的】为了深入了解月面建造过程中月壤的力学特性,评估月基装备性能,优化月面建造作业,开展离散元法(discrete element method,DEM)在月壤接触力学领域的应用调查研究,旨在利用离散元法为未来月球基地建设提供理论指导和技术支持。...【目的】为了深入了解月面建造过程中月壤的力学特性,评估月基装备性能,优化月面建造作业,开展离散元法(discrete element method,DEM)在月壤接触力学领域的应用调查研究,旨在利用离散元法为未来月球基地建设提供理论指导和技术支持。【研究现状】基于地质勘探、资源采集及运输、建造作业等月面原位建造任务场景,分析月壤颗粒的建模与参数标定,介绍月基装备与月壤的接触作用研究现状,概述离散元法在钻-壤作用模拟、铲-壤作用模拟、轮-壤作用模拟及足-壤作用模拟中的应用,探讨基于离散元法的天然月基承载力分析。【结论与展望】提出降低几何模型复杂度、优化粒间接触模型及参数是提高宏观尺度月壤离散元建模精度以应对大规模月面建造场景的有效方法。认为利用离散元法进行铲挖式月壤采集装置及足式月球车设计在未来可以为月面建造提供可靠的技术支持。面向月面建造,离散元法将在水冰资源利用、建筑物月面承载力分析等方面提供科学依据。展开更多
针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive we...针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.展开更多
文摘在空间应用领域,微小型化、低成本设计是一个重要的理念和发展趋势.本文面向深空探测,提出一种基于商用货架(commercial off the shelf,COTS)软硬件的微小型化人工智能计算系统架构和设计方法,实现了月面自主智能微小机器人的智能计算基础硬件和软件,通过了地面各项环境试验验证,并成功完成了月面在轨飞行验证.该方法为COTS器件的进一步空间应用提供了参考.
文摘【目的】为了深入了解月面建造过程中月壤的力学特性,评估月基装备性能,优化月面建造作业,开展离散元法(discrete element method,DEM)在月壤接触力学领域的应用调查研究,旨在利用离散元法为未来月球基地建设提供理论指导和技术支持。【研究现状】基于地质勘探、资源采集及运输、建造作业等月面原位建造任务场景,分析月壤颗粒的建模与参数标定,介绍月基装备与月壤的接触作用研究现状,概述离散元法在钻-壤作用模拟、铲-壤作用模拟、轮-壤作用模拟及足-壤作用模拟中的应用,探讨基于离散元法的天然月基承载力分析。【结论与展望】提出降低几何模型复杂度、优化粒间接触模型及参数是提高宏观尺度月壤离散元建模精度以应对大规模月面建造场景的有效方法。认为利用离散元法进行铲挖式月壤采集装置及足式月球车设计在未来可以为月面建造提供可靠的技术支持。面向月面建造,离散元法将在水冰资源利用、建筑物月面承载力分析等方面提供科学依据。
文摘针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.
