摘要
本发明提供了一种航天器环境试验传感器剪裁方法,在待测航天器中前序试验航天器的舱内外粘贴传感器,并执行环境试验,以获得响应数据;根据所述传感器粘贴位置进行航天器测点分类;裁剪掉后序试验航天器中对应的舱内测点和舱外必裁测点;建立以预设保留测点个数作为分类数目的KMeans聚类模型,通过KMeans聚类模型以每一类别保留一个测点的方式,对航天器中对应的舱外可选测点进行裁剪;建立基于机器学习的航天器响应预示模型,将前序试验航天器中的所述响应数据作为测试集和训练集;采用测试集中输出测点响应预示的平均误差和最大误差作为模型评价参数,通过调节所述预设保留测点个数,以确定后序试验航天器的保留测点。如此,本发明能够准确获得航天器各处响应,安全、快速开展航天器环境试验,并保护航天器外表面热控措施。
技术关键词
航天器环境
剪裁方法
柔性设备
航天器外表面
可读存储介质
误差
训练集
力学传感器
计算机设备
数据
工况
机器学习算法
剪裁装置
样本
随机森林
处理器
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基准面
测距补偿系统
补偿方法
计算机执行指令
测距传感器
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集成策略