鉆取采樣是月球風化層土壤樣品獲取的重要方式,密實度是重要的風化層月壤原位特性,對鉆進過程中的策略制定有重要影響。本文結合鉆取采樣過程特點,提出了通過采樣機構的力、速度、電流、溫度等傳感器獲取的瞬時信息感知月壤密實度的方法,利用深度學習方法構建一類適應于可變長度序列數(shù)據的門控型循環(huán)神經網絡,實現(xiàn)鉆進過程月壤密實度在線分類。研究表明,該分類方法在風化層鉆進過程中月壤密實度感知滯后時間約為33s,對未知序列數(shù)據識別正確率大于89.36%,具有較高的分類精度和泛化能力。 

【文章來源】：航空學報. 2020,41(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

鉆取采樣機構示意圖

以一定時間段內的瞬時信息構成序列輸入，通過有效的狀態(tài)感知方法，生成表征局部月壤特性的輸出信息c，為鉆取采樣策略生成與控制提供依據信息，形成器上自主或天地協(xié)同回路。2 月壤密實度

模擬月壤制備示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3618537