【摘 要】
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针对在轨航天器结构热变形问题,提出了一种基于贝叶斯优化的长短期记忆(LSTM)网络预测方法。结合航天器在轨温度测量数据和有限元模型仿真数据,完成了温度测点选取、LSTM网络
【机 构】
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北京空间飞行器总体设计部,中机生产力促进中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFF0216004)
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针对在轨航天器结构热变形问题,提出了一种基于贝叶斯优化的长短期记忆(LSTM)网络预测方法。结合航天器在轨温度测量数据和有限元模型仿真数据,完成了温度测点选取、LSTM网络模型结构设计、模型训练及热变形预测过程算法实现。实现了较少温度测点为输入下的航天器结构热变形预测。通过多组实验算例结果对比,验证了所提出的LSTM网络模型及其超参数优化方法适用于在轨航天器热变形预测,可以达到的最小均方误差为0.0634。
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