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準確把握軌道不平順的變化規律，對于科學制定鐵路養護及大修計劃具有重要意義。對此，提出了一種基于灰色模型與神經網絡的軌道不平順組合預測算法，先用傳統灰色預測模型對軌道不平順數據進行初步預測，然后用BP神經網絡對初步預測值進行修正。結果表明，該預測算法與實際軌道不平順的平均誤差可控制在5％以內，預測精度高于單一算法，可應用于鐵路養護工作中廣泛存在的軌道不平順趨勢分析問題。
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研究了近地小推力轉移軌道的制導問題,給出了一種基于局部最優控制律的自主制導算法。推導出了各改進春分點根數對應的局部最優控制律;通過最優推力分配和目標偏差兩個策略,對各局部最優控制律進行動態加權組合,從而有效減少了制導律的設計參數。在此基礎上,針對燃料最省轉移軌道,定義了一種新的發動機開關函數。采用遺傳/逐次二次規劃混合優化算法計算了最優制導參數。與傳統算法相比,該制導算法是一種閉環制導算法,能夠實現飛行器的自主制導,并且制導過程中無需對制導參數進行更新。以地球低軌到高軌的小推力轉移為例,采用該方法分別求解了時間和燃料最省轉移問題,并與傳統算法進行了比較分析。數值結果驗證了該算法的有效性。
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