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J-GLOBAL ID：202202268306795553   整理番号：22A0653699

突入降下および着陸誘導アルゴリズム,車両構成および軌道プロファイルを評価するための線形共分散解析技術の実証【JST・京大機械翻訳】

Demonstration of Linear Covariance Analysis Techniques to Evaluate Entry Descent and Landing Guidance Algorithms, Vehicle Configurations, and Trajectory Profiles

著者 (4件)： Brandenburg William E. (University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Williams James (University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Woffinden David (NASA Johnson Space Center) ,  Putnam Zachary R. (University of Illinois at Urbana-Champaign)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1215  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 閉ループ入力,降下,および着陸(EDL)シナリオを解析するために,線形共分散解析技術が開発され,初期検証努力は,発生したGN&Cシステム性能結果を確認している。理論的基礎と以前の概念実証の両方を考えると,本研究は,大気飛行のための線形共分散解析のポテンシャルを柔軟にし始め,多重入力誘導アルゴリズム,車両構成,軌道プロファイル,環境条件,および様々な取引研究に対する解析技術を評価することによって,その汎用性と信頼性を強調する。利益線形共分散解析が,迅速だが正確な性能データを作り出すことができることを実証するために,2つの異なる誘導アルゴリズム,すなわち,2つの異なる誘導アルゴリズム,Apollo最終位相(AFP)と,6自由度(6DOF)シミュレーション環境で異なるナビゲーションセンサセットを有する完全Numeric Predictor-Corrector Entry Guidance(FNPEG)を用いて,2つの侵入プロファイルを採用した。2つの方法論間の一貫性を強調するために,線形共分散とモンテカルロ解析技術の両方を用いて結果を示し,入力,降下,および着陸のための線形共分散解析の検証成熟を続けた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  *分散分析 ,  航法 ,  *着陸 ,  *共分散 ,  多重化 ,  下降 ,  位相 ,  飛翔 ,  自由度
準シソーラス用語： 環境条件 ,  システム性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 運航技術  (QK05030K) ,  宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W)

タイトルに関連する用語 (11件)： 降下 ,  着陸 ,  誘導 ,  アルゴリズム ,  軌道 ,  プロファイル ,  評価 ,  線形 ,  共分散 ,  解析 ,  実証