火星表面起飞上升轨迹快速优化与智能自适应制导方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903032
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

At present, the Mars exploration relies only on the autonomous sampling analysis of the rover. But the scientific processing methods of the load are very limited. Human analysis will then be required for deeper scrutiny of soil samples. In any case, Mars sample return has become a technical challenge which must be overcome in the further survey of planetary science and manned mission. The master of the ascent phase from Mars ground shall be required. The Mars ascent vehicle(MAV) will experience multiple stages such as take-off, in-the-air and extra-atmospheric flight, and face many unfavorable conditions. For example, the flight environment has a large span of state, the aerodynamic environment is complex and variable, the initial take-off state and the disturbance torque are uncertain, and the equipments have high failure rate as they are exposed to the Martian dust environment for a long time. In addition, the subsequent rendezvous and docking also puts high accuracy requirements. Therefore, a serious challenge to the guidance and control system of the ascent phase from Mars ground is raised.Based on the optimization and intelligent adaptive control theory, this project studies a fast online optimization and closed-loop guidance method for the flight in the atmosphere considering the dynamics uncertainty, and an intelligent adaptive update iterative guidance method for the extra-atmospheric flight considering the failure of the power system in the Martian environment, which improve the control precision of the system and ensures the reliability and robustness of the system.
目前,火星探测仅能通过火星表面巡视器的自主取样进行分析,但巡视器载荷的科学处理手段十分有限,对矿物岩石的深入研究还需要依赖人工分析。因此,取样返回成为了进一步探索火星和载人登火任务必须攻克的技术难题。在该过程中,火星表面起飞上升是最具挑战性的关键过程。上升器将经历起飞、大气层内飞行、大气层外飞行等多个阶段,面临飞行环境状态跨度大,气动环境复杂多变,初始起飞状态和干扰力矩的不确定性大,设备由于长期暴露在火星尘土环境下导致故障率高等多项不利条件。此外,后续交会对接对上升器的入轨精度也提出了很高的要求。为保障定时定点地进入预定轨道,火星表面起飞上升过程的制导控制系统面临着严峻的挑战。本项目拟基于优化和智能自适应控制理论,研究一种考虑动力学不确定性的大气层内轨迹快速在线优化和闭环制导方法、一种大气层外智能自适应更新迭代制导方法,以提高系统的控制精度、保障系统的可靠性和健壮性。

结项摘要

行星的采样返回探测是人们开展行星探测最重要的形式之一,也是未来载人探测任务的重要基础。从火星表面起飞上升入轨,国际上还没有成功案例,具有极高的技术挑战性。火星表面起飞上升的运载器质量要求很小,一般要求小于350kg左右,且火星表面起飞克服重力和气动阻力的速度损耗相比月球都大很多,等效速度增量需求大。同时点火起飞过程的外干扰量级大、动态变化快且未知性强。不仅如此,更由于上升器轻小型细长体的特点,其弹性振动对轨迹影响同样难以估量;上升器进入环火轨道后没有变轨能力,为满足交会对接要求,入轨精度要求很高,约束非常严格;如何在运载能力受限、资源受限,干扰因素多,不确定性强的情况下,实现高精度的入轨是难点。.本项目针对上述问题开展研究。主要完成的研究内容包括:(1)针对多级上升器,研究多约束条件下上升器参数自主快速优化技术,开发模型参数优化设计软件,以适应不同工况下使总发射质量最优的上升器分级参数计算;(2)研究基于高斯伪谱法和凸优化方法的上升轨迹快速优化技术,并根据不同方法下的结论比较得出结论:采用三段式起飞上升轨迹为最优飞行方案;(3) 针对运载能力受限、入轨精度要求高,干扰因素多,不确定性强的火星表面起飞上升制导控制问题,基于阿波罗制导、预测制导、辨识技术和自适应控制理论等实现了三段式上升轨迹的智能自适应制导与控制。.在基金的资助下,在国内外权威期刊和会议上共发表论文10篇,包括在Aerospace Science and Technology、IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems、Advances in Space Research 等SCI 期刊发表论文5篇,国内顶级航天领域期刊宇航学报、Astrodynamics发表EI检索论文2篇。其中项目负责人参加学术会议3次;授权国防专利1项;直接培养博士和硕士研究生3名。.本项目已完成预期研究目标,取得了一定数量的研究成果,更主要的是相关研究成果在现阶段我国正在开展的天问三号(火星采样返回任务)关键技术攻关任务中,已作为主要的支撑技术,发挥着重要作用。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(1)
小行星动能撞击自主导航与制导方法研究
  • DOI:
    10.15982/j.issn.2096-9287.2022.20220054
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    深空探测学报(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄翔宇;徐超;胡荣海;郭敏文
  • 通讯作者:
    郭敏文
固推约束下的火星表面起飞上升制导律设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    宇航学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭敏文;李琨;黄翔宇;郭延宁
  • 通讯作者:
    郭延宁
Adaptive Entry Guidance for the Tianwen-1 Mission
天问一号任务的自适应进入制导
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Astrodynamics
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Minwen Guo;Xiangyu Huang;Maodeng Li;Jinchang Hu;Chao Xu
  • 通讯作者:
    Chao Xu
Corrigendum to “Barrier Lyapunov Function-Based Planetary Landing Guidance for Hazardous Terrains”
《针对危险地形的基于屏障李雅普诺夫函数的行星着陆制导》的勘误表
  • DOI:
    10.1109/tmech.2022.3209037
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE-ASME Transactions on Mechatronics
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Youmin Gong;Yanning Guo;Guangfu Ma;Yao Zhang;Minwen Guo
  • 通讯作者:
    Minwen Guo
Prescribed Performance-Based Powered Descent Guidance for Step-Shaped Hazardous Terrains
针对阶梯状危险地形的规定的基于性能的动力下降指导
  • DOI:
    10.1109/taes.2021.3117094
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Youmin Gong;Yanning Guo;Guangfu Ma;Yao Zhang;Minwen Guo
  • 通讯作者:
    Minwen Guo

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其他文献

非一致终端约束下火星大气进入段制导律设计
  • DOI:
    10.15982/j.issn.2095-7777.2017.02.013
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    深空探测学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭敏文;李茂登;黄翔宇;王大轶
  • 通讯作者:
    王大轶
End-to-end Mars entry, descent, and landing modeling and simulations for Tianwen-1 guidance, navigation, and control system
天问一号制导、导航和控制系统的端到端火星进入、下降和着陆建模与仿真
  • DOI:
    10.1007/s42064-021-0115-z
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    Astrodynamics
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    徐超;黄翔宇;郭敏文;李茂登;胡锦昌;王晓磊
  • 通讯作者:
    王晓磊
火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究
  • DOI:
    10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.006
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    深空探测学报(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄翔宇;徐超;胡荣海;李茂登;郭敏文;胡锦昌
  • 通讯作者:
    胡锦昌
Velocimeter-Aided Attitude Estimation for Mars Autonomous Landing: Observability Analysis and Filter Algorithms
火星自主着陆测速仪辅助姿态估计:可观测性分析和滤波算法
  • DOI:
    10.1109/taes.2021.3103254
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    李茂登;黄翔宇;徐超;郭敏文;胡锦昌;郝策;王大轶
  • 通讯作者:
    王大轶

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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