【摘要】：月球、火星等星球表面大部分覆蓋有松軟的星壤,由于對(duì)星壤力學(xué)了解過(guò)少,星球車行駛時(shí),車輪會(huì)出現(xiàn)陷入星壤、打滑和牽引力不足等狀況,為了提高星球車的通過(guò)性能,增加星球車工作壽命,本文建立剛性輪輪壤相互作用模型,結(jié)合單輪土槽試驗(yàn),應(yīng)用GA-BP算法和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別預(yù)測(cè)星壤的剪切和承壓力學(xué)參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)在軌星球車周邊星壤的力學(xué)特性參數(shù)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),為星球車規(guī)劃路徑、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和通過(guò)性控制提供參考和依據(jù)。在分析經(jīng)典輪壤相互作用模型基礎(chǔ)上,對(duì)輪下應(yīng)力分布進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)考慮輪刺對(duì)輪壤模型的影響,建立了簡(jiǎn)化的輪壤模型和考慮滑轉(zhuǎn)沉陷的輪壤模型。(1)應(yīng)用MATLAB仿真分析了輪上載荷、驅(qū)動(dòng)扭矩和掛鉤牽引力的變化規(guī)律。(2)通過(guò)試驗(yàn)測(cè)試了JLU-2b模擬月壤和JLU Mars 2模擬火星壤的力學(xué)參數(shù)。(3)通過(guò)單輪土槽試驗(yàn)獲得輪壤相互作用產(chǎn)生的輪上載荷、驅(qū)動(dòng)扭矩、掛鉤牽引力和滑轉(zhuǎn)率等。(4)模型和試驗(yàn)對(duì)比分析可知,簡(jiǎn)化的輪壤模型能夠很好的預(yù)測(cè)帶輪刺剛性輪在松軟星壤上的通過(guò)性能。以上四部分驗(yàn)證了建立的兩種輪壤模型的可靠性,并且簡(jiǎn)化的輪壤模型可靠性更高。建立的輪壤模型能夠給后續(xù)的反演算法提供大量的數(shù)據(jù)對(duì)滿足算法的訓(xùn)練要求。采用GA-BP算法對(duì)建立的輪壤模型中星壤的剪切參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),輸入數(shù)據(jù)為單輪土槽試驗(yàn)獲取的驅(qū)動(dòng)輪扭矩(T)、輪上載荷(W)、滑轉(zhuǎn)率(s),輸出數(shù)據(jù)為星壤的內(nèi)摩擦角(j)和剪切變形模量(K)。共有315組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練GA-BP算法。反演結(jié)果表明,GA-BP算法預(yù)測(cè)得到的j的均值是32.20°,K的均值是1.74cm,與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差分別是5.3%和1.7%。BP網(wǎng)絡(luò)作為GA-BP算法的對(duì)照組,預(yù)測(cè)得到的j的均值是36.35°,K的均值是1.71 cm,與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差分別是18.87%和3.39%。因此GA-BP算法能夠更準(zhǔn)確、有效地在線辨識(shí)星壤剪切參數(shù)。采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)對(duì)星壤的承壓參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),輸入數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)輪扭矩(T)、輪上載荷(W)、滑轉(zhuǎn)率(s),輸出數(shù)據(jù)為組合變形模量(K_s)和變形指數(shù)(n)。共有288組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練RBF算法,將39組單輪土槽試驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的算法中,對(duì)模擬月壤的K_s和n進(jìn)行辨識(shí),試驗(yàn)結(jié)果表明,K_s的結(jié)果為0.7 N/cm~2,最大相對(duì)誤差為11.1%;n的結(jié)果是0.916,最大相對(duì)誤差為8.3%。對(duì)掛鉤牽引力(DP)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)DP結(jié)果穩(wěn)定,并且相對(duì)試驗(yàn)值偏差小,在低滑轉(zhuǎn)率三種輪上載荷下的相對(duì)誤差分別為15.88%,15.05%,13.03%。因此RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以用來(lái)預(yù)測(cè)星壤承壓參數(shù),并估計(jì)DP值,指導(dǎo)星球車運(yùn)行。
【圖文】：

（a）月球地貌 （b）火星地貌圖 1. 1 月球和火星地貌月球和火星表面嚴(yán)峻的條件和環(huán)境，，特別是松軟的星壤，使得星球探測(cè)車在星球表面行駛時(shí)出現(xiàn)打滑，陷入沙地等不得前進(jìn)的狀況。同時(shí)由于地球與月球、

圖 1. 2 Apollo15 和 16 號(hào)搭載貫入儀（SRP） Lunokhod 月球車搭載貫入儀（PROP）測(cè)試獲得表層月度[39]，PROP 如圖 1. 3 所示，其能夠同時(shí)測(cè)量月壤的承壓
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S152

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周星勇;;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵沉降預(yù)測(cè)當(dāng)中的應(yīng)用[J];科技資訊;2017年20期

2 周振;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人民幣匯率預(yù)測(cè)[J];電腦開(kāi)發(fā)與應(yīng)用;2009年03期

3 張秀華;趙偉;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字館藏質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2009年05期

4 廖薇;馮小兵;許春冬;劉錦高;;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)模型研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年24期

5 師彪;李郁俠;于新花;閆旺;何常勝;孟欣;;基于改進(jìn)粒子群-徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)技術(shù);2009年17期

6 陳宗海;苑明哲;向微;張彥武;;基于混合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模及其逆�？刂蒲芯縖J];模式識(shí)別與人工智能;2006年06期

7 植俊文;戴青云;黃雪賢;;一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年S1期

8 林佳;梁暉;阮u&;;基于模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的失眠古文獻(xiàn)癥藥研究[J];中國(guó)醫(yī)藥科學(xué);2017年23期

9 蘆有鵬;楊菊;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通出行預(yù)測(cè)[J];蘭州交通大學(xué)學(xué)報(bào);2018年02期

10 賀永春;;基于粒子群優(yōu)化算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];榆林學(xué)院學(xué)報(bào);2018年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 蔣豐;馮奇;;基于RBF網(wǎng)絡(luò)的受沖擊艦艇生命力分析[A];慶祝中國(guó)力學(xué)學(xué)會(huì)成立50周年暨中國(guó)力學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)大會(huì)’2007論文摘要集（下）[C];2007年

2 張運(yùn)陶;楊曉麗;;自適應(yīng)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[A];第十屆全國(guó)信息技術(shù)化工應(yīng)用年會(huì)論文集[C];2005年

3 賀乃寶;高倩;劉永強(qiáng);龔成龍;姜長(zhǎng)生;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近空間飛行器控制[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

4 曹天賜;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)變天平靜態(tài)校準(zhǔn)方法[A];北京力學(xué)會(huì)第二十五屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2019年

5 向微;陳宗海;張海濤;秦廷;王雷;李明;;基于混合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆模控制[A];'2003系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2003年

6 童峰;許天增;;一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消噪處理方法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2001年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'01]論文集[C];2001年

7 劉峰;瞿俊;;基于聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法[A];2006年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2006年

8 游培寒;王振家;;一種構(gòu)造徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型IPL算法[A];圖像 仿真 信息技術(shù)——第二屆聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

9 潘天堂;徐建生;顧卡麗;;基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)模型[A];第二屆全國(guó)工業(yè)摩擦學(xué)大會(huì)暨第七屆全國(guó)青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議會(huì)議論文集[C];2004年

10 潘天堂;徐建生;顧卡麗;;基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)模型[A];第二屆全國(guó)工業(yè)摩擦學(xué)大會(huì)暨第七屆全國(guó)青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議會(huì)議論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 孫海濤;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)網(wǎng)格法及其應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2006年

2 鄒治;高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警系統(tǒng)研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年

3 周云燕;基于圖像分析理論的機(jī)械故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2007年

4 劉忠;基于人工免疫系統(tǒng)的水電機(jī)組智能診斷方法研究[D];華中科技大學(xué);2007年

5 柏堅(jiān);非線性數(shù)學(xué)地質(zhì)模型研究及在滇東南金礦成礦預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2010年

6 杜乃成;弧焊機(jī)器人金屬快速成形研究[D];天津大學(xué);2009年

7 劉加利;高速列車氣動(dòng)噪聲特性分析與降噪研究[D];西南交通大學(xué);2013年

8 董艷慧;地下水保護(hù)理論及修復(fù)技術(shù)的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2010年

9 李波;基于圖像分析的車輛識(shí)別與跟蹤若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

10 郭遠(yuǎn)晶;面向風(fēng)電齒輪箱的角域振動(dòng)信號(hào)處理與故障診斷方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 蓋宏健;基于輪壤相互作用模型的星壤力學(xué)參數(shù)反演研究[D];吉林大學(xué);2019年

2 王蕙s

本文編號(hào)：2603406