Обоснована структура многослойной нейронной сети прямого распространения, предназначенной для определения параметров движения центра масс некооперируемого орбитального объекта по результатам измерений, проводимых с помощью оптико-электронной системы космического аппарата. В качестве измеряемых параметров выбраны зенитные расстояния орбитального объекта в характерных точках орбиты космического аппарата и время пролета орбитального объекта между этими точками. Установлена наименьшая продолжительность обучения при заданной точности определения параметров движения центра масс орбитального объекта. Представленные результаты могут быть использованы при обосновании и разработке систем автономного определения параметров движения центра масс орбитального объекта на основе бортовых оптических средств космического аппарата
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Нанотехнология
В настоящее время на околоземных орбитах находится значительное количество различных техногенных объектов в виде действующих космических аппаратов (КА) и способного нанести им ущерб „космического мусора“. Поэтому задача обеспечения безопасности выполняющих целевые функции КА, и в особенности пилотируемых орбитальных кораблей и станций, представляется исключительно актуальной. С целью учета элементов космического мусора и прогнозирования их движения с необходимой точностью ведется каталог орбитальных объектов (ОО), совершающих движение в космическом пространстве [1]. Процесс составления каталога включает этап предварительного определения параметров движения (ПД) ОО, которые с течением времени уточняются. Оперативное решение этой задачи с применением наземных радиолокационных и оптических средств [2—4] не всегда представляется возможным. Поэтому для определения ПД центра масс ОО целесообразно использовать КА, в состав бортовой аппаратуры которого входит оптико-электронная система
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Хуторовский З. Н. Ведение каталога космических объектов // Космические исследования. 1993. Т. 31, вып. 4. С. 101-114.
2. Брандин В. Н., Разоренов Г. Н. Определение траекторий космических аппаратов. М.: Машиностроение, 1978. 216 с.
3. Минаков Е. П., Власов Р. П. Алгоритм обработки траекторной информации уточнения параметров движения объектов по одновременным двукратным измерениям двумя космическими аппаратами роторного типа // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2019. Вып. 3. С. 184-191. EDN: OXDHDU
4. Глущенко А. А., Хохлов В. П. Алгоритм идентификации изменений и уточнения параметров движения техногенного объекта в околоземном космическом пространстве на основе радиолокационных измерений // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2021. Вып. 12. С. 164-170. EDN: AAIMZF
5. Голяков А. Д. Введение в теорию взаимной навигации искусственных спутников Земли. СПб: ВКА им. А. Ф. Можайского, 1992. 142 с.
6. Кузнецов В. И. Автоматизированная система научных исследований методов и алгоритмов автономной навигации и ориентации космических аппаратов. Монография. СПб: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2010. 453 с.
7. Аншаков Г. П., Голяков А. Д., Петрищев В. Ф., Фурсов В. А. Автономная навигация космических аппаратов. Самара: Гос. науч.-произв. ракетно-космический центр.,ЦСКБ-Прогресс“, 2011. 486 с. EDN: QKKWOH
8. Голяков А. Д., Ананенко В. М., Фоминов И. В. Системы навигации летательных аппаратов. СПб: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2018. 273 с.
9. Трещалин А. П. Применение оптико-электронной аппаратуры космических аппаратов для предварительного определения параметров орбит околоземных объектов // Труды МФТИ. 2012. Т. 4, № 3. С. 122-131. EDN: PBVTKD
10. Ананенко В. М., Голяков А. Д., Калабин П. В. Метод предварительного решения задачи навигации космического робота по бортовым астрономическим измерениям с использованием фильтра Баттерворта // Вестн. Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2020. Т. 19, № 2. С. 7-18. EDN: MDSHXL
11. Суханов Н. В. Схема управления летательным аппаратом на основе нейронных сетей // Электронный журнал.,Труды МАИ“. 2013. Вып. 65 [Электронный ресурс]: . EDN: RBWGRV
12. Кореванов С. И., Казин В. В. Искусственные нейронные сети в задачах навигации беспилотных летательных аппаратов // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2014. № 201. С. 46-49. EDN: RYFUSP
13. Воронцов В. А., Федоров Е. А. Разработка прототипа интеллектуальной системы оперативного мониторинга и технического состояния основных бортовых систем космического аппарата // Труды МАИ. 2015. Вып. 82 [Электронный ресурс]: . EDN: UAHDTZ
14. Михайлин Д. А. Нейросетевой алгоритм безопасного облета воздушных препятствий и запрещенных наземных зон // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 04. С. 18-24. EDN: ZDQYAL
15. Саттон Р. С., Барто Э. Дж. Обучение с подкреплением / Пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2020. 552 с.
16. Горбачевская Е. Н. Классификация нейронных сетей // Вестн. Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2012. Вып. 2 (19). С. 23-24. EDN: PCDUFJ
17. Богославский С. Н. Область применения искусственных нейронных сетей и перспективы их развития // Науч. журн. КубГАУ. 2007. № 27(3). С. 228-238.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Новейшие стоматологические материалы исследованы методом растяжения для получения параметра прочности на разрыв. Сохранность реставрационных композитных материалов на твердых тканях зуба обеспечивается механическими параметрами, поэтому работа перспективна и актуальна для терапевтической стоматологии. Для разных композитов с помощью автоматизированной разрывной машины ИМ-4Р получены параметры прочности на разрыв. Параметры прочности измерены на тридцати образцах, площадь поперечного сечения каждого образца равнялась 5 мм. Результаты измерений зависимости прочности от номера стоматологического композита представлены полиномами третьей степени; определены значения достоверности аппроксимации
Показано, чтo не все математические модели, используемые для оценки времени проведения технологического прогона телекоммуникационного оборудования, учитывают конструктивно-технологические особенности последнего. Приведена статистика отказов телекоммуникационного оборудования, доказывающая необходимость учета этих особенностей. Показано, чтo одновременное воздействие таких фактoров, как температура окружающей среды, цикличность включения/выключения, относительная влажность, напряжение питания или тoк, приводит к ускорению технологического прогона в тысячи раз. Разработана метoдика, позволяющая значительно сократить время технологического прогона и подтверждения срока службы электронного модуля первого уровня телекоммуникационного оборудования. Преимуществами метoдики являются применение многофактoрного форсированного режима для оценки необходимого коэффициента ускорения, а также учет фактoров, значительно влияющих на состoяние телекоммуникационного оборудования. Достoинство метoдики заключается в дифференциальном прогнозировании показателей надежности телекоммуникационного оборудования и в возможности сокращения количества отказов в период его нормальной эксплуатации, чтo доказано результатами экспериментального исследования
Рассмотрены два варианта устройства, содержащие по четыре или шесть малогабаритных магнитоиндукционных датчиков, закрепленных на подошве рельса. Устройство предназначено для диагностирования формы гребня колесных пар в процессе движения подвижного состава над датчиками по прямолинейному рельсовому пути. Предложен алгоритм вычисления параметров профиля гребней колесных пар, позволяющий идентифицировать координаты центра и радиус гребня, форма которого описывается уравнением второго порядка, т. е. модель вершины гребня имеет форму полукруга, соответствующего стандартному профилю колеса. Кроме того, реализован алгоритм тестирования адекватности полученной параметрической модели. Предложен алгоритм идентификации износа вертикального подреза гребней колесных пар на основе использования подходов, аналогичных методам инструментального контроля, с применением стандартных шаблонов, которые разработаны в соответствии со стандартом „Колеса цельнокатаные“. Предложенная математическая модель, описывающая процесс износа вертикального подреза гребня, позволяет автоматизировать диагностирование состояния профиля колесных пар при движении состава над трехточечной системой магнитоиндукционных датчиков и имитацию процедуры инструментального контроля параметров гребней колес. Алгоритмы, заложенные в предлагаемой математической модели и реализованные на основе микропроцессорного контроллера, позволяют автоматизировать процесс приборного контроля состояния гребней колес в режиме реального времени, вычислять и прогнозировать сроки технического обслуживания или необходимого ремонта колесных пар подвижного состава железнодорожного транспорта
Проанализирована проблема задира филамента в устройствах трехмерной печати, проведен обзор существующих решений и предложен оригинальный способ автоматического обнаружения задира. Предложенный способ автоматизации детектирования задира филамента в устройствах трехмерной печати может обеспечить экономию материала, сохранность оборудования, снижение временных затрат на переналадку и починку устройств за счет своевременного прекращения аварийного процесса, что в результате гарантирует стабильность и надежность производственной технологии.
Целью работы является усовершенствование световых микроскопов для биологических исследований, регистрирующих изображения на ПЗС-приемниках, обеспечивая работу без временных затрат на перефокусировку оптики. Показана перспективность и актуальность разработки высокоапертурных объективов микроскопов с увеличенным полем зрения, работающих совместно с матричным ПЗС-приемником изображения. Разработан высокоапертурный широкопольный объектив микроскопа, приведены его оптические характеристики и показана оптическая схема. Проведены оценка и расчет допусков для последующего изготовления по методу Монте-Карло
Применение известной методики расчета цифровой следящей системы (ЦCC) с минимальным временем полного затухания свободного процесса при наличии времени чистого запаздывания в прямой цепи не позволяет физически реализовать корректирующее устройство (КУ). Адаптация методики расчета к рассматриваемому случаю основана на предварительном определении минимального времени затухания свободного процесса. Это позволило снизить порядок числителя желаемой передаточной функции замкнутой ЦСС до порядка числителя передаточной функции непрерывной части (НЧ) системы и обеспечить физическую реализацию КУ. Установлено, что минимальное время переходного процесса ЦСС увеличивается на время чистого запаздывания τ в прямой цепи, а скоростная ошибка возрастает на величину, равную произведению τ и скорости слежения . Доказано, что выбор числителя желаемой передаточной функции замкнутой ЦСС, равной числителю дискретной передаточной функции НЧ, не только упрощает КУ и обеспечивает „грубость“ ЦСС, но также является необходимым и достаточным условием исключения „скрытых колебаний“ после полного затухания дискретного переходного процесса. Проведено сравнение предложенной методики расчета с методикой, основанной на использовании предиктора Смита. Рассмотрен пример расчета ЦСС с чистым запаздыванием в прямой цепи. Проведено ее цифровое моделирование в системе MatLab при отработке линейно возрастающего и скачкообразного задающего воздействия, подтвердившее минимальное время затухания свободного процесса и расчетное значение скоростной ошибки
Предложен способ верификации вычислительного процесса информационной системы. Актуальность исследования определяется востребованностью надежных, корректно работающих информационных систем при недостаточной их верификации. Верификация вычислительного процесса ранее не применялась к информационным системам. Рассматриваются вычислительные процессы информационной системы, а также основные блоки информационной системы „Конференция“. Используемые графоаналитическая и программная модели проверяют основные точки верификации вычислительного процесса. Рассмотрено использование разработанной системы верификации вычислительного процесса для веб-ориентированной информационной системы „Конференция“
Издательство
- Издательство
- МИНОБРНАУКИ РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Тверская ул., д.11, г. Москва, ГСП- 3, 125993
- Юр. адрес
- 125009, г Москва, Тверской р-н, ул Тверская, д 11 стр 1, кв 4
- ФИО
- Фальков Валерий Николаевич (МИНИСТР)
- E-mail адрес
- info@minobrnauki.gov.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 5471316