基于CNN的卫星内部结构频域响应间接测量方法

彭瑾坤; 武文华; 顾乃建; 胡奇

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基于CNN的卫星内部结构频域响应间接测量方法

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摘要

针对生产线卫星脉动式快速生产的要求,为解决力学试验步骤烦琐且内部结构响应测量困难的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的卫星内部结构响应深度学习间接测量方法。分别对生产线I型卫星与成熟的Ⅱ型卫星进行正弦扫频试验,提取结构加速度频域响应信息,并利用基于CNN建立内部结构响应的间接测量模型验证所提出方法的可行性。结果表明该方法对两种型号卫星内部结构响应的间接测量总体精度分别达到了95.8%与96.9%,具有较强的工程应用潜力。

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来源
《航天器环境工程》 |2023年第4期|400-407|共8页
作者
彭瑾坤; 武文华; 顾乃建; 胡奇;
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作者单位

大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室;

大连理工大学宁波研究院;

北京卫星环境工程研究所;

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正文语种 chi
中图分类动力试验;人工神经网络与计算;
关键词
生产线卫星; 内部结构响应; 间接测量; 正弦扫频; 卷积神经网络;

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