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计算机科学实验室主任阿尔兰梅尔由美国宇航局资助的空间研究

十月周二。 13,2020

 

NASA graphic

这张图形是由美国宇航局提供的,说明了航天器轨迹优化研究,空间局正在寻求涉及电竞外围网的项目。 | 下载这张照片。

 

 

曼哈顿 - 航天器轨迹优化是太空任务分析的关键方面。近年来,美国宇航局已经表现出对应用机器学习算法的兴趣增加,以提高轨迹优化求解器的性能,以准备用于从地球电竞外围的人员电竞外围的人员倾向的月球轨道轨道平台,从月球表面过境和来自月球表面离开和从火星返回。

采用太阳能推进的航天器轨迹的优化需要非线性,非凸数学规划问题的解决方案。在解决这个问题的帮助下,美国宇航局已获得75万美元的涉及涉及威奇托州立大学,电竞外围网和堪萨斯大学的研究人员的联合项目。

电竞外围网“人工情报辅助航天器轨迹优化和规划”的调查率 阿尔兰梅尔,助理教授,Michelle Munson-Serban Simu Keystone Re搜索 Comport学者和创始总监 智能系统,计算机架构,分析和安全实验室 在Carl R的计算机科学部门。工程学院。

该项目针对开发新的机器学习辅助优化工具,用于接地任务设计。所提出的方法的自动化,快速和强大的性质使工具也适用于板载实施。

“该计划是开发各种创新概念,例如在轨迹优化中使用动态坐标,修改状态观察者来估计未拼接的加速度和使用人工神经网络以进行规划变量的自适应调整,”。

该拟议的研究将通过将机器学习结合到减少以快速且稳健的方式计算的轨迹的次阶的次阶段,并捕获未刻度的空间环境效应来直接利用空间任务设计。

“考虑到近年来空间研究的显着性越来越重要,”Munir说:“这个项目将有助于使K状态能够为航天器轨迹优化的挑战性问题做出重大贡献,这对于行星勘探任务至关重要。

“它还将增加电竞外围网空间研究的认可和领导,并将成为实现大学和工程学院的方向前进的2025个目标。”



资源

阿尔兰梅尔
amunir@k-state.edu.

网站

智能系统,计算机架构,分析和安全实验室

照片

下载以下照片。

阿尔兰梅尔

阿尔斯兰Munir,电竞外围网助理计算机科学教授。

写道

玛丽真队
mrankin@k-state.edu