● 摘要
为了大力提高纳卫星自主热管理能力，实现卫星平台“通用化、集成化、机动化”，本次论文针对“基于神经网络的纳卫星轨道热环境辨识与温度预测”的课题进行了研究，并取得了一定的研究成果，主要体现在以下几个方面：1. 建立一种基于BP神经网络的纳卫星轨道外热流的快速计算方法。有效克服了轨道外热流的经典计算方法所存在的计算量大，耗时长，计算器件体积偏大的缺点。2. 建立基于神经网络的纳卫星在轨温度预测模型。纳卫星温度预测模型依据其热流—温度的历史数据确立未来时刻温度与过去时刻热流之间的非线性关系，从而预测未来时刻纳卫星外壳、辐射器的温度。3. 建立基于神经网络的纳卫星轨道外热流辨识模型。利用纳卫星在轨飞行过程中外壳、辐射器和舱内仪器的实时温度，辨识当前时刻纳卫星外壳与辐射器所受的空间外热流。经过验证，纳卫星轨道外热流辨识模型表现出了很好的准确性与泛化能力。