Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô phỏng nhiệt thời gian thực của tàu vũ trụ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo
Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering - Tập 43 - Trang 1-17 - 2021
Tóm tắt
Các mô phỏng hoạt động tàu vũ trụ chủ yếu được sử dụng để đào tạo các nhà điều hành vệ tinh, kiểm tra hệ thống điều khiển mặt đất và đánh giá các quy trình hoạt động cũng như trên tàu trước khi thực hiện trong vệ tinh thực tế. Để đạt được những mục tiêu này, tất cả các mô hình nội bộ của Mô phỏng Hoạt động phải cung cấp thông tin theo thời gian thực. Truyền thống, mô phỏng nhiệt trong các mô phỏng này được thực hiện thông qua việc nội suy trên một bộ các kịch bản đã được tính toán trước hoặc thông qua việc tích hợp một mô hình toán học rất đơn giản hóa. Tuy nhiên, cả hai phương pháp này đều có giới hạn về độ trung thực và thời gian thực hiện. Để vượt qua những hạn chế này, trong công trình này, chúng tôi đề xuất xây dựng mô hình nhiệt của một Mô phỏng Hoạt động Tàu vũ trụ bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo. Phương pháp này đã được áp dụng cho Amazonia-1, một vệ tinh cỡ vừa đang được phát triển tại Viện Nghiên cứu Không gian Quốc gia Brazil. Kết quả thu được cho thấy độ trung thực được cải thiện và thời gian thực hiện cực kỳ ngắn, chứng minh tiềm năng của phương pháp này trong việc mô phỏng hành vi nhiệt của vệ tinh trong các Mô phỏng Hoạt động.
Từ khóa
#mô phỏng tàu vũ trụ #mô phỏng nhiệt thời gian thực #mạng nơ-ron nhân tạo #vệ tinh Amazonia-1Tài liệu tham khảo
Smahat A, Mankour A, Slimane S, Roubache R, Bendine K, Guelailia A (2020) Numerical investigation of debris impact on spacecraft structure at hyper-high velocity. J Braz Soc Mech Sci Eng 42:117. https://doi.org/10.1007/s40430-020-2196-7
Hendricks R, Eickhoff J (2005) The significant role of simulation in satellite development and verification. Aerosp Sci Technol 9:273–283. https://doi.org/10.1016/j.ast.2004.12.006
Eickhoff J (2009) Simulating spacecraft systems. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01276-1
Bodin P, Nylund M, Battelino M (2012) SATSIM - A real-time multi-satellite simulator for test and validation in formation flying projects. Acta Astronaut 74:29–39. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2011.11.015
Irvine M, Fritzen P, Ellsiepen P (2013) Trends in european space simulation: standards, architectures and tools across the mission lifecycle. In: RAST 2013—proceedngs 6th international conference on recent advances in space technologies, pp 112: 1163–1167. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/RAST.2013.6581179
Chagas RAJ, de Sousa FL, Louro AC, dos Santos WG (2019) Modeling and design of a multidisciplinary simulator of the concept of operations for space mission pre-phase A studies. Concurr Eng Res Appl 27:28–39. https://doi.org/10.1177/1063293X18804006
European Cooperation for Space Standardization (2010) ECSS-E-TM-10-21A: System modeling and simulation. Noordwijk, The Netherlands
Rainey LB, Davis PK (2004) Space Modeling and simulation roles and applications throughout the system life cycle. The Aerospace Press, El Segundo
Tominaga J, Cerqueira C, Kono J, Ambrosio A (2012) Specifying Satellite Behavior for an Operational Simulator. In: Proceedings of the workshop on simulation and egse for space programmes
Reggestad V, Pecchioli M, Merri M (2011) Virtual reality for real operations: Developing and using operational simulators. Eur Sp Agency Bull 148:42–51
Reggestad V, Pantoquilho M, Werner D, Antoniou P (2012) Increasing Performance of ESA Operational Spacecraft Simulators. In: Proceenings of the Workshop on simulation and EGSEE facilities for space programmes
Rotondi Azevedo D, Ambrosio AM, Vieira M (2013) HLA middleware robustness and scalability evaluation in the context of satellite simulators. Proceedings of the IEEE Pacific rim international symposium on dependable computing—PRDC, pp 312–317. https://doi.org/10.1109/PRDC.2013.53
da Silva DF, Muraoka I, Garcia EC (2014) Thermal control design conception of the Amazonia-1 satellite. J Aerosp Technol Manag 6:169–176. https://doi.org/10.5028/jatm.v6i2.320
C&R TECHNOLOGIES (2013) ThermalDesktop: CAD-based thermal engineering tool suite with SINDA/FLUINT thermal/fluid solver. Version 4.8. https://crtech.com/
Perpiñán MAC (1994) The Modelling of the thermal subsystem in spacecraft real time simulators. Proc Work Sim Eur Sp Prog 3:69–78
Manon F, Baroukh J, Mas G, Pasquier H, Toussaint F, Courtes H, Deschamps S (2018) A novel concept for thermal simulation in spacecraft simulators. In: 15th International Conference on SpaceOps conference, pp 1–14. https://doi.org/https://doi.org/10.2514/6.2018-2419
Lo ZP, Yu Y, Bavarian B (1993) Analysis of the convergence properties of topology preserving neural networks. IEEE Trans Neural Networks 4:207–220. https://doi.org/10.1109/72.207609
Haykin S (2009) Neural networks and learning machines. Pearson education 1:1–2.
Hagan MT, Demuth HB, Beale MH, de Jesús O (2014) Neural network design. 2 edn, eBook
Martinez-Heras JA, Donati A (2004) Artificial neural networks in support of spacecraft thermal behaviour modelling. IEEE Aerosp Conf Proc 2:1269–1274. https://doi.org/10.1109/AERO.2004.1367724
El-Madany HT, Fahmy FH, El-Rahman NMA, Dorrah HT (2011) Spacecraft power system controller based on neural network. Acta Astronaut 69:650–657. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2011.05.028
Pérez D, Wohlberg B, Lovell TA, Shoemaker M, Bevilacqua R (2014) Orbit-centered atmospheric density prediction using artificial neural networks. Acta Astronaut 98:9–23. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2014.01.007
Bu X, Wu X, He G, Huang J (2016) Novel adaptive neural control design for a constrained flexible air-breathing hypersonic vehicle based on actuator compensation. Acta Astronaut 120:75–86. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2015.12.004
Yang KT (2008) Artificial neural networks (ANNs): a new paradigm for thermal science and engineering. J Heat Transfer 130:093001. https://doi.org/10.1115/1.2944238
Tahan M, Muhammad M, Karim ZAA (2017) A multi-nets ANN model for real-time performance-based automatic fault diagnosis of industrial gas turbine engines. J Braz Soc Mech Sci Eng 39:2865–2876. https://doi.org/10.1007/s40430-017-0742-8
Mohanraj M, Jayaraj S, Muraleedharan C (2015) Applications of artificial neural networks for thermal analysis of heat exchangers—a review. Int J Therm Sci 90:150–172. https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2014.11.030
Reis Junior JD, Ambrosio AM, de Sousa FL (2015) Towards spacecraft real-time thermal simulation with artificial neural networks. In: Proceedings of the 23rd ABCM international congress of mechanical engineering
Reis Junior JD, Ambrosio AM, de Sousa FL (2016) Real-Time Cubesat Thermal Simulation using Artificial Neural Networks. Proc of the 4th international Conference on high performance compilation intermediate with science
Reis Junior JD (2018) Simulação do comportamento térmico de satélites em tempo real com uso de redes neurais artificiais. Doctoral thesis, National Institute for Space Research (INPE). http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3SFU6RH
National Institute for Space Research (2020) Satélite Amazonia-1 e Plataforma Multimissão (PMM). http://www3.inpe.br/amazonia-1. Accessed 17 July 2020
Minsky M, Papert S (1969) Perceptrons. MIT Press, Cambridge
Ojha VK, Abraham A, Snášel V (2017) Metaheuristic design of feedforward neural networks: a review of two decades of research. Eng Appl Artif Intell 60:97–116. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.01.013
Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ (1986) Learning representations by back-propagating errors. Nature 323:533–536. https://doi.org/10.1038/323533a0
Werbos PJ (1988) Generalization of backpropagation with application to a recurrent gas market model. Neural Netw 1:339–356. https://doi.org/10.1016/0893-6080(88)90007-X
Elman JL (1990) Finding structure in time. Cogn Sci 14:179–211. https://doi.org/10.1016/0364-0213(90)90002-E
Pascanu R, Mikolov T, Bengio Y (2013) On the Difficulty of Training Recurrent Neural Networks. In: Proceedings of the 30th international conference on machine learning, vol 28, pp III–1310--III–1318. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3042817.3043083
Burrell J (2016) How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data Soc 3:1–12. https://doi.org/10.1177/2053951715622512
Levenberg KA (1944) Method for the solution of certain non-linear problems in least squares. Q Appl Math 2:164–168
Marquardt DW (1963) An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. J Soc Ind Appl Math 11:431–441
De Sousa FL, Ramos FM (2002) Function optimization using extremal dynamics. Proceedings of the 4th international conference of inverse problem in engineering
Chojaczyk AA, Teixeira AP, Neves LC, Cardoso JB, Guedes Soares C (2015) Review and application of artificial neural networks models in reliability analysis of steel structures. Struct Saf 52:78–89. https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2014.09.002
