【摘要】：月球、火星等星球表面大部分覆蓋有松軟的星壤,由于對星壤力學(xué)了解過少,星球車行駛時,車輪會出現(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,應(yīng)用GA-BP算法和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別預(yù)測星壤的剪切和承壓力學(xué)參數(shù),實現(xiàn)對在軌星球車周邊星壤的力學(xué)特性參數(shù)的實時預(yù)測,為星球車規(guī)劃路徑、風(fēng)險評估和通過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,對輪下應(yīng)力分布進行優(yōu)化,同時考慮輪刺對輪壤模型的影響,建立了簡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)動扭矩和掛鉤牽引力的變化規(guī)律。(2)通過試驗測試了JLU-2b模擬月壤和JLU Mars 2模擬火星壤的力學(xué)參數(shù)。(3)通過單輪土槽試驗獲得輪壤相互作用產(chǎn)生的輪上載荷、驅(qū)動扭矩、掛鉤牽引力和滑轉(zhuǎn)率等。(4)模型和試驗對比分析可知,簡化的輪壤模型能夠很好的預(yù)測帶輪刺剛性輪在松軟星壤上的通過性能。以上四部分驗證了建立的兩種輪壤模型的可靠性,并且簡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)對滿足算法的訓(xùn)練要求。采用GA-BP算法對建立的輪壤模型中星壤的剪切參數(shù)進行辨識,輸入數(shù)據(jù)為單輪土槽試驗獲取的驅(qū)動輪扭矩(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)測得到的j的均值是32.20°,K的均值是1.74cm,與試驗值的相對誤差分別是5.3%和1.7%。BP網(wǎng)絡(luò)作為GA-BP算法的對照組,預(yù)測得到的j的均值是36.35°,K的均值是1.71 cm,與試驗值的相對誤差分別是18.87%和3.39%。因此GA-BP算法能夠更準確、有效地在線辨識星壤剪切參數(shù)。采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)對星壤的承壓參數(shù)進行辨識,輸入數(shù)據(jù)為驅(qū)動輪扭矩(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組單輪土槽試驗數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的算法中,對模擬月壤的K_s和n進行辨識,試驗結(jié)果表明,K_s的結(jié)果為0.7 N/cm~2,最大相對誤差為11.1%;n的結(jié)果是0.916,最大相對誤差為8.3%。對掛鉤牽引力(DP)進行預(yù)測,預(yù)測DP結(jié)果穩(wěn)定,并且相對試驗值偏差小,在低滑轉(zhuǎn)率三種輪上載荷下的相對誤差分別為15.88%,15.05%,13.03%。因此RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以用來預(yù)測星壤承壓參數(shù),并估計DP值,指導(dǎo)星球車運行。
【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峻的條件和環(huán)境，，特別是松軟的星壤，使得星球探測車在星球表面行駛時出現(xiàn)打滑，陷入沙地等不得前進的狀況。同時由于地球與月球、

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

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本文編號：2603406