摘要:在航天器的整体设计和性能预测中,旨在完成月球上的微妙着陆时,着陆阶段的达阵动态分析是最重要的任务之一。过去的任务由于覆盖着死火山和撞击火山口覆盖的月球范围的表面而经历了降落器的倒塌,这些山口限制了降落者的光滑着陆。将来也可能出现类似的问题。工作的主要目的是确保同时六英尺触摸倾斜的地形,以使胶囊保持水平与地面平行并在着陆期间完整。当着陆器撞到地面时,部队将从地面传播到打滑垫,然后转到下腿,最后到阻尼器。然后,阻尼器吸收了着陆造成的影响。蜂窝结构通过垂直压碎来消耗施加力。在特定点上,这种力不足以进一步粉碎结构,而折断的停止,而着陆器实现了其稳定性。进行了阻尼器设计和起落架设计的模拟,以达到月球着陆稳定性。关键字:月球勘探,兰德,漫游者,支柱,蜂窝软骨阻尼器,BLDC电机简介
Esther G. Lander主持人合伙人,Orrick,Herrington&Sutcliffe,LLP华盛顿特区Esther Lander是Orrick's Washington,DC。办公室的合伙人。她将实践重点放在高风险工作场所调查和复杂的就业歧视主张上。除了她的诉讼和调查工作外,她还定期向客户提供多样性和包容性计划,例如薪酬公平研究,有意招聘以及合法的平权平权行动计划和目标。Lander在测试验证和常规审查验证和不利影响研究方面具有特定的专业知识,以向客户提供有关选择设备的防御性的战略建议,例如算法决策工具,用于评估申请人和员工。在加入Orrick之前,她曾担任司法部民权部门雇佣诉讼部门的主要副局长。
摘要。月球着陆器问题在强化学习领域提出了巨大的挑战,因此需要创建能够在月球表面安全着陆的自主航天器。在这项研究中,研究并检查了三种突出的增强学习算法,即深Q-Network(DQN),Double Deep Q-Network(DDQN)和策略梯度,并进行了检查并检查以解决此问题。最初,将神经网络和Q学习的DQN算法利用以学习最佳着陆政策。通过通过神经网络培训近似Q值,该航天器学会了做出明智的决定,从而成功着陆。随后,使用减轻高估偏差的DDQN算法。利用两个神经网络(一个用于行动选择,另一个用于评估),DDQN可提高稳定性和收敛性,从而产生精致的着陆策略。此外,这项工作探讨了策略梯度方法在此问题中的应用。通过使用梯度上升直接优化策略,该航天器可以最大化累积奖励,从而实现有效而准确的降落。通过广泛的模拟来评估该算法的性能,该模拟涵盖了不同的月球表面条件。结果证明了这些方法的有效性,展示了它们促进成功和燃油效率的航天器登陆的能力。总而言之,这项研究有助于了解Lunar Lander问题的DQN,DDQN和政策梯度算法。这些发现突出了每种算法的独特优势及其在自主航天器上的潜力。这项研究所获得的见解对未来的月球任务中智能着陆系统的发展具有影响,从而推进了航空航天应用中强化学习领域。
过去,月球探测任务几乎完全依赖于直接对地 (DTE) 通信,同时使用来自地球的测距辐射测量进行导航。早在阿波罗任务初期(Farquhar,1971),月球中继基础设施的优势就已初见端倪,中国嫦娥四号任务最近的月球背面着陆也证明了这一点(Gao 等人,2019;后者专注于将遥测数据传送到地面,而不是提供独立的轨道确定和导航解决方案)。月球探测任务数量的增长趋势正在产生部署月球通信和导航基础设施以支持国际社会的需求。这反过来又可以成为更多公共和私人全球地月计划的催化剂。
计划在美国科罗拉多斯普林斯(今天,Ispace,Inc。 (ISPACE)揭幕了其下一代Lunar Lander,第2系列,该公司计划首次用于其第三次月球任务(Mission 3)以及随后的未来任务。站立约11.5英尺高,宽14英尺(大约高3.5 m x 4.2 m的宽度),包括其腿部,其尺寸和客户有效载荷设计能力都比Ispace的第一代Lander Model,Series 1,该公司正在为其第一和第二任务开发。针对2024年上半年的发射日期,系列2将是最大,功能最强大的兰德ISPACE开发的。该计划是在美国设计,制造和推出的。去年六月,着陆器已经成功通过了初步设计评论(PDR),这是车辆工程的关键开发阶段。向前迈进,它计划与通用原子电磁系统集团(GA-EMS)和Draper合作开发,并组成了一个具有数十年遗产和成功探索成功的团队。系列2旨在向月球轨道和月球表面提供有效载荷。Lander具有有效载荷设计能力,可将高达500kg II运送到月球表面。对于专门用于月球轨道的有效载荷的任务,可以替代容量以将多达2,000kg III运送到轨道。它具有模块化有效载荷设计,具有多个有效载荷湾,可为更广泛的政府,商业和科学客户提供灵活性和优化。值得注意的是,登陆器的目标是成为能够在月球之夜幸存下来的第一个商业月球着陆器之一,并旨在有能力降落在月球的近侧或远处,包括极地地区。此外,着陆器的指导,导航和控制(GNC)还包括能够确保下降过程中非凡准确性的精确着陆技术,包括表面相对速率和避免危险,从而实现高精度障碍物避免和确定着陆点目标。Draper提供了GNC技术,该技术将被公认为是进入,血统和着陆(EDL)功能的全球领导者,具有数十年的经验可以追溯到阿波罗计划。系列2旨在为各种任务提供高度可靠的解决方案,包括NASA商业月球有效载荷服务(CLPS)计划的潜在未来任务。其推进系统将使用5个压力供电的主发动机和12个反应控制推进器,旨在在每个任务中保持适当的方向,并具有发动机输出功能,以确保有效载荷交付,即使发生发动机损失,降低了风险并增加任务成功的可能性。ISPACE创始人兼首席执行官Takeshi Hakamada参加了在科罗拉多斯普林斯举行的第36空间空间研讨会上举行的揭幕。 ISPACE美国首席执行官Kyle Acierno;以及ISPACE US LANDER计划总监Kursten O'Neill,他领导了第二系列Lander的工程。在我们的Ispace US的第一位雇用库尔斯滕(Kursten)在SpaceX七年后加入了Ispace,在那里她管理了火箭制造商的猎鹰车队的新产品介绍。评论
MEG审查了拟议的Bowmans Creek风电场的环境影响声明。 我们注意到,支持者指出生态系统的退休和物种信用需要抵消项目的残余影响。 MEG对矿产或提取资源灭菌的潜力无需提出问题。MEG审查了拟议的Bowmans Creek风电场的环境影响声明。我们注意到,支持者指出生态系统的退休和物种信用需要抵消项目的残余影响。MEG对矿产或提取资源灭菌的潜力无需提出问题。
– The battery has tight temperature limits, which constrains the Lander thermal performance – The MMRTG temperature must be controlled within a tight tolerance to maximize its electrical power generation – Diverter valves, located fore and aft of the Lander cold-duct, shunt warm outflow gas from the MMRTG through the bypass duct which cycles back into the Lander cavity – Combined thermal fan and cold-duct system used to maintain Lander internal temperature in response外部和内部条件的变化
产品。Mission Elements ISRU-Construction Influence ISRU-Construction Needs ISRU-Construction Products Descent/Ascent - Propellant options - Vehicles designed to use ISRU - O 2 , H 2 , CH 4 , other Vehicles - Descent/ascent vehicle size & available payload capability - Lander/ascent vehicle Delta-V/ Rendeqvous Orbit - Lander/engine configuration - Lander servicing design and capability -可重复使用/表面跳跃
三菱重工株式会社 (MHI) 除了主营业务的发射服务和与空间站和国际太空探索相关的工作外,还致力于小型卫星的开发。我们最近收到了日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 的订单,要求开发和运营 RAPid 创新有效载荷演示卫星 3,并正在推进这颗卫星的开发,以确保在低成本和短期开发的限制范围内的可靠性。此外,在小型卫星推进系统的开发方面,我们已经完成了绿色推进剂推进系统的开发和在轨演示,并计划在未来进入小型卫星市场。此外,我们还收到了 JAXA 的订单,要求为月球探测智能着陆器 (SLIM) 提供主推进器和推进剂箱,目前正在进行开发。我们还计划将它们应用于未来使用小型卫星或探测器的太空探索。
中国嫦娥六号着陆器上月球背面的首个激光反射器以及未来嫦娥七号极地任务中的部署。 Y. Wang 1 , S. Dell'Agnello 2 , K. Di 1 , M. Muccino 2 , H. Cao 3 , L. Porcelli 2 , X. Deng 3 , L. Salvatori 2 , J. Ping 4 , M. Tibuzzi 2 , Y. Li 5 , L. Filomena 2 , Z. Kang 6 , M. Montanari 2 , Z. 孟 3 , L. Mauro 2 , B. 谢 1,7 , M. Maiello 2 , 1 中国科学院空天信息研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101,中国 (dikc@aircas.ac.cn), 2 国家核电研究所 - 弗拉斯卡蒂国家实验室 (INFN–LNF),通过费米40,00044,意大利弗拉斯卡蒂(simone.dellagnello@lnf.infn.it),3 中国空间技术研究院北京空间飞行器总体工程研究所,北京,100094,中国,4 中国科学院国家天文台,北京,100101,中国,5 中国科学院云南天文台,昆明,650216,中国,6 中国地质大学土地科学与技术学院,北京,100083,中国,7 中国科学院大学,北京,100101,中国。