Real-Time Optimal Approach and Capture of ENVISAT Based on Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Dong, Yunfeng
Li, Hongjue
Li, Peiyun
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
الملخص EN
A neural network-based controller is developed to enable a chaser spacecraft to approach and capture a disabled Environmental Satellite (ENVISAT).
This task is conventionally tackled by framing it as an optimal control problem.
However, the optimization of such a problem is computationally expensive and not suitable for onboard implementation.
In this work, a learning-based approach is used to rapidly generate the control outputs of the controller based on a series of training samples.
These training samples are generated by solving multiple optimal control problems with successive iterations.
Then, Radial Basis Function (RBF) neural networks are designed to mimic this optimal control strategy from the generated data.
Compared with a traditional controller, the neural network controller is able to generate real-time high-quality control policies by simply passing the input through the feedforward neural network.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Hongjue& Dong, Yunfeng& Li, Peiyun. 2020. Real-Time Optimal Approach and Capture of ENVISAT Based on Neural Networks. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168222
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Hongjue…[et al.]. Real-Time Optimal Approach and Capture of ENVISAT Based on Neural Networks. International Journal of Aerospace Engineering No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168222
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Hongjue& Dong, Yunfeng& Li, Peiyun. Real-Time Optimal Approach and Capture of ENVISAT Based on Neural Networks. International Journal of Aerospace Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168222
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1168222
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر